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How to optimize the parameters of the genetic programming in order to improve the return of a portfolio ?
Mercy, Iwan 
Promoteur(s) :
Muller, Aline
Date de soutenance : 23-jui-2016/28-jui-2016 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/1218
Détails
| Titre : | How to optimize the parameters of the genetic programming in order to improve the return of a portfolio ? |
| Auteur : | Mercy, Iwan
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| Date de soutenance : | 23-jui-2016/28-jui-2016 |
| Promoteur(s) : | Muller, Aline
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| Membre(s) du jury : | Bazgour, Tarik
Platania, Federico
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| Langue : | Anglais |
| Discipline(s) : | Sciences économiques & de gestion > Finance |
| Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
| Diplôme : | Master en sciences de gestion, à finalité spécialisée en Banking and Asset Management |
| Faculté : | Mémoires de la HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège |
Résumé
[en] This research thesis is based on the parameters of the genetic programming which is a part of the artificial intelligence. The artificial intelligence is increasingly important in the financial sector. The applications of artificial intelligence in finance have been multiplied. They cover three main areas: forecasting, optimization and classification. We decided to focus of the programming genetic that allows us to solve a problem of optimization. Indeed, we wanted to choose the best parameters in order to optimize the return of a portfolio. We analyze two important parameters in genetic programming: the population size and the number of generation. We decided to apply our genetic programming on the S&P500.
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Taille: 1.67 MB
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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