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GenAI Trading
Strategie intelligenti per gestire patrimoni, investimenti e portafogli
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GenAI Trading
Strategie intelligenti per gestire patrimoni, investimenti e portafogli
Informazioni su questo libro
L'intelligenza artificiale generativa sta trasformando l'analisi dei dati finanziari, la costruzione di strategie quantitative e il processo decisionale nei mercati ma definirne l'ambito di utilizzo non è immediato. Questo manuale guida all'utilizzo della GenAI nel trading e nell'asset management, anche per chi non ha esperienza di programmazione.
Nella prima parte gli autori insegnano a sfruttare strumenti no-code, come ChatGPT e Copilot, per automatizzare attività operative: estrazione di dati, calcolo di metriche, creazione di codice di backtest, sviluppo di strategie factor-based e di arbitraggio. Nella seconda parte vengono quindi approfondite le principali architetture generative, come autoregressive models, VAE, GAN, flow models, transformer, e la loro applicazione a serie storiche, analisi del sentiment dei mercati, creazione di feature sintetiche e inferenza efficiente.
Pensato per professionisti nel settore finanziario, quantitative analyst, data scientist e studenti, questo manuale combina rigore teorico e implementazioni pratiche per integrare la GenAI nei processi di investimento e gestione di portafogli e patrimoni.
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Indice dei contenuti
- Introduzione
- Ringraziamenti
- Gli autori
- Parte I - L’AI generativa per il trading e la gestione degli investimenti: un’introduzione no-code
- Capitolo 1 - Elementi di AI generativa no-code per la finanza quantitativa
- Capitolo 2 - AI generativa no-code per lo sviluppo di strategie di trading
- Capitolo 3 - Il machine learning nella gestione degli investimenti
- Parte II - Modelli generativi profondi per il trading e la gestione degli asset
- Capitolo 4 - L’intelligenza artificiale generativa
- Capitolo 5 - Modelli autoregressivi profondi per la modellazione di sequenze
- Capitolo 6 - Modelli profondi a variabili latenti
- Capitolo 7 - Modelli di flusso
- Capitolo 8 - Reti generative antagoniste
- Capitolo 9 - Sfruttare gli LLM per l’analisi del sentiment nel trading
- Capitolo 10 - Efficienza dell’inferenza
- Capitolo 11 - Postfazione
- Riferimenti
- Appendice
Domande frequenti
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