Seminario Creando Riqueza elabora dati di mercato storici e in tempo reale con modelli predittivi e fornisce strategie comprovate che sono state sistematicamente convalidate prima dell'implementazione.
Richiedi l'accesso al sistemaI nostri modelli ricercano decenni di dati sui prezzi per strutture ricorrenti che difficilmente si notano quando si leggono manualmente i grafici. Ciascuna correlazione identificata viene verificata rispetto a periodi di tempo indipendenti prima di essere incorporata in un segnale.
La gestione del rischio non è un passaggio a valle, ma piuttosto parte dell’architettura del modello. Le dimensioni delle posizioni e i livelli di stop sono calcolati in base a modelli storici di volatilità, non impostati in modo generalizzato.
I modelli elaborano quantità di dati significativamente più grandi rispetto a un singolo analista e riconoscono modelli su più livelli temporali contemporaneamente. Il risultato sono dichiarazioni di probabilità invece di previsioni generali.
I segnali vengono calcolati e forniti entro pochi millisecondi dall'input dei dati. Ciò riduce il ritardo tra la conoscenza del mercato e la possibile azione.
Le decisioni si basano su regole stabilite piuttosto che su reazioni emotive nelle fasi volatili. Il sistema si attiene alla logica validata, anche se i movimenti di mercato a breve termine potrebbero indurti a deviare.
I dati di mercato, volume e volatilità vengono aggregati e ripuliti da più fonti prima di essere incorporati nei modelli.
Ogni strategia viene testata rispetto a periodi di tempo storici non utilizzati nella formazione. Solo le strategie con prestazioni stabili nelle diverse fasi di mercato superano questo passaggio.
I modelli confermati vengono tradotti in segnali concreti e critici in termini di tempo e trasferiti al sistema di negoziazione compresi i parametri di rischio.
Rappresentazione illustrativa: performance della strategia per ciclo di backtesting rispetto al periodo di riferimento
I modelli sono continuamente ottimizzati per due parametri: la capacità di generare rendimenti in eccesso rispetto a un riferimento passivo e la limitazione delle fasi di perdita nei periodi di mercato volatili.
Ciascuna strategia passa attraverso più cicli di backtesting in finestre temporali indipendenti prima di essere rilasciata per un uso produttivo.
I risultati storici dei test retrospettivi non consentono di fare una dichiarazione affidabile sui futuri sviluppi del mercato. Tutte le informazioni servono per la classificazione metodologica, non come una promessa di prestazione.
Seminario Creando Riqueza si rivolge a trader e investitori privati che già comprendono i metodi algoritmici e desiderano utilizzarli in modo specifico. La piattaforma non sostituisce la vostra opinione sul mercato, ma piuttosto fornisce una base supportata dai dati.
Gli utenti accedono dopo un breve chiarimento delle loro esigenze, poiché le strategie sono configurate in modo diverso a seconda del loro stile di trading e del profilo di rischio.
I modelli di Seminario Creando Riqueza si adattano alla crescita dei volumi di dati e sono adatti sia a singoli investitori che a utenti con molteplici strategie parallele.