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HEC-Ecole de gestion de l'Université de Liège
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Mémoire
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Asset Allocation and Machine Learning: a performance analysis within distressed market conditions

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Shtini, Sindi ULiège
Promoteur(s) : Hambuckers, Julien ULiège
Date de soutenance : 16-jan-2023/27-jan-2023 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/16750
Détails
Titre : Asset Allocation and Machine Learning: a performance analysis within distressed market conditions
Auteur : Shtini, Sindi ULiège
Date de soutenance  : 16-jan-2023/27-jan-2023
Promoteur(s) : Hambuckers, Julien ULiège
Membre(s) du jury : Jamar, Julie ULiège
Langue : Anglais
Nombre de pages : 49
Mots-clés : [en] Asset Allocation, Machine Learning
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] The objective of the thesis is to investigate the usefulness of popular investment algorithms and go beyond the traditional mean-variance optimization approach, through the use of a realistic investment universe of stocks and mutual funds. The subject of this thesis would consider asset allocation strategies generated from machine learning and robo-advisors, and compare their performance using state-of-the-art statistical approaches.


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Auteur

  • Shtini, Sindi ULiège Université de Liège > Master sc. gest., à fin.

Promoteur(s)

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