Biografia Giovanni Trombetta
Founder e Responsabile Ricerca e Sviluppo presso Gandalf Project, Presidente del Comitato Scientifico di SIAT e co-Founder di Rocket Capital Investment.
Imprenditore e ingegnere elettronico, esperto in algoritmi di intelligenza artificiale applicati alla finanza quantitativa. In particolare, utilizza le sue conoscenze nel campo degli algoritmi evolutivi e dei modelli di machine learning per creare sistemi di trading automatici, sistemi di asset allocation e modelli finanziari.
Nel 2012 ha fondato “Gandalf Project”, una fintech italiana, all’interno della quale dirige attività di ricerca e sviluppo e formazione.
Dal 2016 è Socio Ordinario Professional e CSTA (Certified SIAT Technical Analyst) in SIAT. È al suo secondo mandato come Presidente del Comitato Scientifico in SIAT e ha svolto il ruolo di Quant Director in IFTA (da ottobre 2019 a ottobre 2025). Dal 2018 insegna al Master in Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari, modulo di Data Science e nel Corso in Data Science per l’Asset Management per operatori istituzionali.
Nel 2017 è stato relatore alla Conferenza IFTA “Sailing to the Future”, a Milano, nel 2022 alla Conferenza IFTA “Maximizing Opportunity in an Uncertain World” a Melbourne, nel 2023 alla Conferenza IFTA “Unify the Diversity Towards Alpha” a Jakarta e nel 2025 alla Conferenza IFTA “Exploring New Horizons in Technical Analysis” a Francoforte. È un apprezzato formatore e relatore in numerosi importanti eventi finanziari e collabora a progetti educativi con banche, broker e aziende IT.
Co-Fondatore (nel 2019) di Rocket Capital Investment, una società fintech singaporiana, che applica un modello decentralizzato e distribuito di asset management, basato su AI e Blockchain.
Gli articoli di Giovanni possono essere trovati su “Milano Finanza”, nella rivista “Traders” e nella rivista internazionale “Technical Analysis of Stocks & Commodities”. Nel 2020 ha pubblicato il suo ultimo libro “Strategie di Trading con Python” su coding e analisi quantitativa per Hoepli.
Giovanni Trombetta Biography
Founder and Head of Research & Development at Gandalf Project, Chairman of the Scientific Committee of SIAT, and Co-Founder of Rocket Capital Investment.
Entrepreneur and electronic engineer, specialized in artificial intelligence algorithms applied to quantitative finance. In particular, he leverages his expertise in evolutionary algorithms and machine learning models to develop automated trading systems, asset allocation strategies, and financial models.
In 2012, he founded “Gandalf Project,” an Italian fintech company, where he leads research and development as well as training activities.
Since 2016, he has been a Professional Member and CSTA (Certified SIAT Technical Analyst) at SIAT. He is currently serving his second term as President of the Scientific Committee at SIAT and held the role of Quant Director at IFTA (from October 2019 to October 2025). Since 2018, he has been teaching in the Master’s program in Technical Analysis of Financial Markets, specifically the Data Science module, as well as in the Data Science for Asset Management course for institutional professionals.
In 2017, he was a speaker at the IFTA Conference “Sailing to the Future” in Milan; in 2022 at the IFTA Conference “Maximizing Opportunity in an Uncertain World” in Melbourne; in 2023 at the IFTA Conference “Unify the Diversity Towards Alpha” in Jakarta; and in 2025 at the IFTA Conference “Exploring New Horizons in Technical Analysis” in Frankfurt. He is a highly regarded trainer and speaker at numerous major financial events and collaborates on educational projects with banks, brokers, and IT companies.
Co-founder (in 2019) of Rocket Capital Investment, a Singapore-based fintech company that applies a decentralized and distributed asset management model based on AI and blockchain.
Giovanni’s articles have been published in “Milano Finanza,” “Traders” magazine, and the international journal “Technical Analysis of Stocks & Commodities.” In 2020, he published his latest book, “Trading Strategies with Python,” focused on coding and quantitative analysis, with Hoepli.
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