IA Generativa per Strategie di Trading Algoritmico
Costruisci e automatizza strategie di trading intelligenti applicando l'IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni all'analisi dei mercati finanziari.
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Informazioni sul corso
Contenuti del corso
6 moduli · 30 lezioni · 3 h
1
Fondamenti e Setup
Comprendere le basi del trading algoritmico e preparare l'ambiente di lavoro.
- Cos'è il Trading Algoritmico?
Introduzione ai concetti base e ai vantaggi dell'automazione nei mercati.6 min - L'IA Generativa nella Finanza
Come i modelli linguistici stanno trasformando l'analisi quantitativa.6 min - IA vs Modelli Tradizionali
Perché l'IA generativa eccelle dove i modelli statistici classici faticano.6 min - Configurazione dell'Ambiente
Installazione di Python e strumenti di assistenza IA (come GitHub Copilot).6 min - Accesso alle API dei Modelli
Configurare le chiavi API per interagire con i modelli generativi.6 min
2
Prompt Engineering per Segnali Finanziari
Utilizzare il prompt engineering per analizzare dati non strutturati.
- Principi di Prompt Engineering
Come scrivere prompt efficaci per ottenere risposte precise e strutturate.6 min - Analisi del Sentiment delle Notizie
Creare prompt per classificare l'impatto di una notizia su un asset.6 min - Estrarre Dati dai Report Finanziari
Trasformare paragrafi di testo in dati numerici utilizzabili.6 min - Generazione di Segnali Operativi
Tradurre l'analisi testuale in istruzioni Buy/Sell/Hold.6 min - Gestione dei Dati Non Strutturati
Tecniche per pulire e preparare il testo prima del prompting.6 min
3
RAG: Interrogare la Conoscenza Finanziaria
Implementare sistemi RAG per analizzare documenti complessi.
- Introduzione alla RAG
Capire come la Retrieval-Augmented Generation potenzia la memoria dell'IA.6 min - Embedding e Vector Store
Trasformare documenti finanziari in vettori per la ricerca semantica.6 min - Caricamento di PDF e Report
Gestire l'ingestione di documenti complessi nel sistema RAG.6 min - Analisi dei Depositi Normativi
Interrogare documenti SEC (10-K, 10-Q) per trovare rischi nascosti.6 min - Sintesi Multi-Documento
Combinare informazioni da più fonti per una visione di mercato completa.6 min
4
Sviluppo Strategie e Backtesting
Scrivere codice Python professionale e validare le strategie.
- Struttura di una Strategia in Python
Organizzare il codice in classi e moduli per la scalabilità.6 min - Type Hints e Clean Code
Usare i suggerimenti di tipo per ridurre gli errori nel codice di trading.6 min - Fondamenti di Backtesting
Simulare la strategia su dati storici per valutarne l'efficacia.6 min - Metriche di Performance
Calcolare Sharpe Ratio e Drawdown per strategie basate su IA.6 min - Iterazione della Strategia
Raffinare i prompt in base ai risultati del backtesting.6 min
5
Automazione e Affidabilità
Rendere il sistema autonomo e sicuro.
- Flussi di Lavoro Automatizzati
Creare pipeline che collegano analisi AI e logica di trading.6 min - Integrazione con i Sistemi di Esecuzione
Inviare segnali generati dall'IA a un'interfaccia di esecuzione ordini.6 min - Test di Base e Validazione
Scrivere unit test per assicurarsi che la logica di trading non fallisca.6 min - Gestione degli Errori API
Gestire timeout e allucinazioni del modello nel sistema live.6 min - Monitoraggio in Tempo Reale
Controllare gli output dell'IA durante l'operatività di mercato.6 min
6
Conclusione e Progetto Pratico
Mettere insieme tutti i pezzi in un progetto finale.
- Architettura di Sistema Completa
Riepilogo di come i moduli si incastrano tra loro.6 min - Ottimizzazione dei Costi API
Strategie per rendere sostenibile l'uso dell'IA nel trading.6 min - Etica e Limiti dell'IA
Comprendere i rischi di bias e overfitting nei modelli generativi.6 min - Presentazione del Progetto Capstone
Istruzioni per costruire la tua prima strategia IA completa.6 min - Sviluppi Futuri
Dove continuare lo studio dopo questo corso.6 min
Il Tuo Primo Analista di Trading IA
Svilupperai uno script Python che scarica le ultime notizie su un titolo azionario, usa un sistema RAG per consultare l'ultimo report annuale e genera un segnale di trading validato da un mini-backtest.
Cosa otterrai
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Telefono o computer
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Rimborso entro 14 giorni
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Breve e mirato
3 h di contenuto pratico
Certificato di completamento
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Recensioni
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AI Privata con LLM Open Source: Implementazione Locale, RAG e Agenti
Fine-Tuning dei modelli OpenAI: Personalizza gli LLM con i tuoi dati
Sviluppare sistemi RAG con Azure OpenAI e Azure AI Search
Sviluppo di applicazioni AI con LangChain
Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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