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Python Academy Plus


La PYTHON ACADEMY PLUS è l’insieme dei tre moduli che si aggiungono a quelli della PYTHON ACADEMY (Percorso Intensivo Online di 16 settimane su Python al servizio della Finanza Quantitativa):

1. PYTHON FOR MACHINE LEARNING
2. PYTHON FOR GENETIC ALGOS
2. PYTHON FOR DIRECT TRADING

1. PYTHON FOR MACHINE LEARNING è un percorso per diventare esperto di Machine Learning apprendendo e sviluppando competenze sulle principali tecniche di Analisi dei Dati e Apprendimento Automatico (quest’ultima disciplina fa parte del filone Intelligenza Artificiale AI). Si spazia dalle tecniche di Regressione Lineare e Regressione Logistica al Random Forest, passando per le Support Vector Machines e le Neural Networks (nelle diverse declinazioni Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Long Short Term Memory Networks). L’utilizzo di tale bagaglio è ovviamente inter-disciplinare, ma ci concentreremo in particolare su applicazioni nell’ambito della Analisi Quantitativa. Avere la qualifica di Data Scientist ed esperto di Machine Learning, oggi più che mai, significa essersi costruiti una nuova credibilità professionale che trascende l’ambito finanziario.

2. PYTHON FOR GENETIC ALGOS è un corso nel corso, per costruire un motore evoluto ad Algoritmo Geneticoper setacciare qualsiasi serie storica alla ricerca di una inefficienze da poter sfruttare su qualsiasi mercato finanziario. Tutta la teoria ed il codice consentono applicazioni immediate anche in ambiti esterni a quello finanziario.

3. PYTHON FOR DIRECT TRADING è un modulo interamente dedicato all’Operatività Diretta con Python interfacciato ad un’API esterna, per andare a mercato senza utilizzare le piattaforme commerciali. Ampio spazio viene dato alla progettazione del codice di controllo e alla gestione degli eventi (errori compresi) che possono essere scatenati durante la connessione con un Broker (a titolo di esempio viene utilizzata l’API IB).

Questo NON è l’ennesimo corso di PYTHON: non si tratta del solito corso di  programmazione generalista come se ne possono trovare tanti all’interno delle piattaforme di formazione anche online. Gli argomenti non vengono soltanto accennati cercando di fare un percorso esaustivo, ma superficiale, di tutti gli aspetti legati al codice. Il taglio fortemente pratico orientato al mondo del Trading e dell’Investing, con una ricaduta concreta su applicazioni da costruire ed utilizzare da subito, rende questa una esperienza a tutto tondo irripetibile.

Oltre 20 ore di filmati registrati in aula
40 codici Python pronti all’uso per qualsiasi analisi

3 Moduli Didattici
Interazione diretta con il docente per qualsiasi dubbio
Attestato di Partecipazione

Prerequisiti: la PYTHON ACADEMY o in alternativa una buona conoscenza del linguaggio Python.

Modalità di fruizione: la prima edizione della PYTHON ACADEMY PLUS è stata fornita dal vivo in occasione del PYTHON BOOTCAMP 2019 a Giulianova dal 29 giugno al 2 luglio 2019.

STRUTTURA DEL CORSO

L’interattività con il docente e lo scambio di codici con la community dei progettisti anche dopo il termine del corso, è garantita all’interno dell’ambiente  SLACK .

Al termine del BootCamp verrà consegnato il DIPLOMA FINALE valido come attestato di partecipazione. 

Programma dettagliato

PYTHON FOR MACHINE LEARNING
Sistemi Black Box e White Box
Problemi di Regressione e di Classificazione
Modelli e Applicazioni a Regressione Lineare
Modelli e Applicazioni a Regressione Logistica
Modelli e Applicazioni K-Nearest Neighbours
Modelli e Applicazioni Decision Trees e Random Forest
Modelli e Applicazioni Support Vector Machine
Teoria delle Reti Neurali 
Modelli e Applicazioni Multi Layer Perceptron e Deep Neural Networks
Modelli e Applicazioni Recurrent Neural Networks e Long Short Term Memory Networks
Modelli e Applicazioni Convolutional Neural Networks
Modelli e Applicazioni Stacked Neural Networks

PYTHON FOR GENETIC ALGOS
Differenze tra Algoritmi Genetici e Programmazione Genetica
Teoria degli Algoritmi Genetici
Creazione di un motore elementare di ottimizzazione ad Algoritmo Genetico
Raffinamento di un motore evoluto ad Algoritmo Genetico
La Macchina a Stati e confronti di performance
Applicazioni sul mercato Azionario
Applicazioni sul mercato dei Future

PYTHON FOR TRADING
Ripresa del motore con Macchina a Stati
Soluzioni Cloud: Quantopian e QuantConnect
Soluzioni per Live Trading + Backtesting: BackTrader, iBridgePy
Cenni sulle API: IBlnSync, IBPy
Cenni su API nativa IB: TWS API
Applicazioni per lettura dati
Applicazioni per inserimento ordini
Applicazioni per operatività con Trading System Python

Quota di partecipazione alla Python Academy Plus 

(3 giornate di didattica registrate): 1990 € + IVA

scrivi ad info@gandalfproject.com e scopri le promozioni attive!

Bundle Python Academy + Python Academy Plus

(4 giornate di didattica registrate + 16 settimane di corso intensivo online): 2980 € + IVA 

scrivi ad info@gandalfproject.com e scopri le promozioni attive!


Docenti

Giovanni Trombetta

Head of R&D in Gandalf Project, CIO in Rocket Capital Investment, Presidente del Comitato Scientifico di SIAT e membro del Board of Directors in IFTA.

Ingegnere elettronico, sviluppatore di trading system, trader e apprezzato formatore. Ha una pluriennale esperienza di programmazione con diversi linguaggi tra i quali C, C++, Java, Ruby, Swift e Python e continua ad approfondire i nuovi linguaggi orientati al machine learning come Julia. È fra i migliori conoscitori delle piattaforme Tradestation, Multicharts, Visual Trader ed Amibroker, su cui implementa strategie di portafoglio a rischio controllato.
Le sue principali competenze sono orientate all’applicazione dell’intelligenza artificiale al mondo della finanza quantitativa, allo sviluppo di trading system, all’asset allocation evoluto e allo sviluppo di nuovi modelli finanziari. In particolare è specializzato nella programmazione genetica e nelle differenti varianti di algoritmi genetici e di algoritmi di machine learning (Linear and Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Trees and Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perceptron Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Long Short Term Memory Networks, Convolutional Neural Networks, Multi Stacked Neural Networks, Adversarial Networks).
Come progettista quantitativo fa ricerca su temi legati alla persistenza dei differenti modelli previsionali. Ha sviluppato la GSA (Gandalf Segmented Architecture), un metodo innovativo per testare la forza di una strategia di trading genetica (sull’argomento ha tenuto un intervento in occasione dell’IFTA Conference 2017 “Sailing to the Future”). 
Nel 2006 ha contribuito alla redazione del libro “Visual Trader II: Implementare Strategie Vincenti” edito da Trading Library. Nel 2009 ha collaborato con la Traderlink al restyling della sezione Trading System del software Visual Trader. Nello stesso anno ha sviluppato il software “Gandalf”, per la ricerca di inefficienze statistiche sulle serie storiche dei prezzi di azioni, future, valute ed ETF. Nel 2012 ha ideato e fondato il progetto “G.A.N.D.A.L.F.” (www.gandalfproject.com) all’interno del quale guida il gruppo di ricerca e sviluppo, specializzato nell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al mondo della Finanza Quantitativa. 
La sua principale attività è quella di trader e progettista di trading system, materia sulla quale tiene corsi di formazione, coaching e consulenze a privati ed aziende.
Dal 2016 è Socio Ordinario Professional e da luglio 2020 Presidente del Comitato Scientifico di S.I.A.T. (la branca italiana dell’I.F.T.A.). Dal 2018 è stato uno degli organizzatori ed uno dei docenti del nuovo Modulo Data Science del Master SIAT (organizzato da SIAT valido per la certificazione IFTA). A ottobre 2019 è stato eletto all’interno del Board of Directors di IFTA.
Relatore sin dalle prime edizioni all’Investment and Trading Forum di Rimini e al TOL Expo di Borsa Italiana, collabora in progetti di formazione con banche, broker e società di IT (Traderlink, Tradestation).

E’ founder & Chief Investment Officer di “Rocket Capital Investment”, startup innovativa basata a Singapore che propone un modello di Asset Management 3.0 (“tokenized fund”) tramite l’utilizzo di avanzati modelli basati su tecnologia blockchain e AI. 
È possibile leggere i suoi articoli anche su Milano Finanza, sulla rivista Traders e sulla rivista internazionale Technical Analysis of Stocks & Commodities. Ad aprile 2020 ha pubblicato con Hoepli il libro “Strategie di trading con Python”.

Roberto Giaccio

Laureato in Ingegneria Elettronica con indirizzo informatico all’Università di Roma “La Sapienza”, ha successivamente conseguito il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Informatica nella stessa università.
Durante e dopo il dottorato svolge attività di ricerca nell’ambito dell’area algoritmi e strutture dati e pubblica numerosi lavori per riviste e congressi internazionali.
Nello stesso periodo è assistente alla didattica alla facoltà di ingegneria dell’Università di Roma “La Sapienza per i corsi “Sistemi Operativi”, “Informatica Teorica” della Facoltà di Ingegneria e per il corso di “Informatica Generale” della facoltà di Scienze della Comunicazione; successivamente è professore a contratto alla Facoltà di Informatica dell’Università di Tor Vergata a Roma.
Lasciata l’Università divide la sua attività tra la consulenza alle agenzie della Nazioni Unite (Ford and Agriculture Organization – FAO, International Atomic Energy Agency – IAEA, World Food Programme WFP, United Nations Environment Programme – UNEP) e la gestione della società IT works che si occupa di informatica medicale e system integration; inoltre svolge attività professionale per vari enti e società, tra cui il Centro per la Cyber Intelligence and Information Security (CIS) dell’Università di Roma “Sapienza” e l’Istituto Nazionale di Statistica (ISTAT).
Da alcuni anni svolge attività di ricerca nell’ambito delle tecniche statistiche e genetiche applicate all’analisi tecnica e al trading automatico; collabora con Gandalf Project (http://www.gandalfproject.com) occupandosi della ricerca e implementazione di algoritmi genetici e servizi per il trading.
Attualmente è program manager responsabile dell’innovazione tecnologica nell’Istituto della Enciclopedia Italiana fondata da Giovanni Treccani.