GenAI trading. Strategie intelligenti per gestire patrimoni, investimenti e portafogli
Risorsa locale

Medina Ruiz, Hamlet Jesse - Chan, Ernest P.

GenAI trading. Strategie intelligenti per gestire patrimoni, investimenti e portafogli

Abstract: 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.


Titolo e contributi: GenAI trading. Strategie intelligenti per gestire patrimoni, investimenti e portafogli

Pubblicazione: Apogeo, 13/01/2026

EAN: 9788850339464

Data:13-01-2026

Nota:
  • Lingua: italiano
  • Formato: EPUB con DRM Adobe

Nomi:

Dati generali (100)
  • Tipo di data: data di dettaglio
  • Data di pubblicazione: 13-01-2026

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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