Deep Learning per il Trading Online

Ciao e benvenuto nel Workshop Deep Learning per il Trading Online.

Grazie alle ultime evoluzioni di Intelligenza Artificiale oggi è possibile utilizzare il Deep Learning per implementare modelli predittivi in ambito Trading.

In questo Workshop implementiamo ed utilizziamo una architettura convolutivo-ricorrente per ottenere previsioni sul mercato dei CFD, mostrandoti come è possibile addestrare architetture profonde anche in mercati altamente complessi e frenetici.

Partendo dai principi di analisi tecnica in campo di prodotti finanziari, esploriamo un dataset di candele H1 relative ai CFD dal 2020 al 2021, trasformandone i dati grezzi in informazioni utili ad addestrare un modello predittivo basato su un’architettura ibrida, in grado indicarci i prossimi livelli di prezzo ed effettuiamo delle simulazioni per utilizzare i segnali forniti dal modello predittivo su dati storici.

All’interno del workshop hai anche la possibilità di scaricare il Jupyter Notebook usato nel video e il codice sorgente del modello predittivo.

Parte 1 - Introduzione ai CFD: Partiamo dall’introduzione allo strumento finanziario dei CFD, introduciamo le candele giapponesi e i concetti di bid e ask.

Parte 2 - Analisi Tecnica: Passiamo alla teoria e principi dell’analisi tecnica nel campo dei prodotti finanziari.

Parte 3 - Data Analysis: Effettuiamo Data Analysis, Data Engineering e Data Visualization esplorando un dataset di candele H1 relative ai CFD dal 2020 al 2021.

Parte 4 - Implementazione modello predittivo: Trasformiamo i dati grezzi in informazioni utili ad addestrare un modello predittivo basato su un’architettura ibrida convolutivo-ricorrente in grado indicarci i prossimi livelli di prezzo.

Parte 5 - Backtesting: Effettuiamo infine delle procedure di backtesting per utilizzare i segnali forniti dal modello predittivo su dati storici e simulare una strategia sul mercato reale.