Grazie a questo Esperto universitario 100% online, accederai ad una formazione specializzata nell'applicazione delle tecniche di IA nei mercati finanziari"

¿Perché studiare in TECH?

TECH è la più grande scuola di business 100% online del mondo. Si tratta di una Business School d'élite, con un modello dotato dei più alti standard accademici. Un centro internazionale ad alto rendimento per la formazione intensiva di competenze manageriali. 

TECH è l’università all'avanguardia della tecnologia, che agglomera tutte le risorse a sua disposizione con l’obiettivo di aiutare lo studente a raggiungere il successo aziendale”

En TECH Università Tecnologica

Innovazione

L'università offre un modello di apprendimento online che combina le ultime tecnologie educative con il massimo rigore pedagogico Un metodo unico con il più alto riconoscimento internazionale che fornirà allo studente le chiavi per inserirsi in un mondo in costante cambiamento, in cui l'innovazione è concepita come la scommessa essenziale di ogni imprenditore.

“Caso di Successo Microsoft Europa” per aver incorporato l'innovativo sistema multi-video interattivo nei nostri programmi.

Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non è economico. Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH , i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno 
sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti.

95% i studenti di TECH termina i suoi Il 95% studi con successo.

Networking

In TECH partecipano professionisti provenienti da tutti i Paesi del mondo al fine di consentire allo studente di creare una vasta rete di contatti utile per il suo futuro. 

+100.000 manager specializzati ogni anno, +200 nazionalità differenti.

Empowerment

Lo studente cresce di pari passo con le migliori aziende e professionisti di grande prestigio e influenza. TECH ha instaurato alleanze strategiche e una preziosa rete di contatti con i principali esponenti economici provenienti dai 7 continenti.

+500 Accordi di collaborazione con le +500 migliori aziende.

Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.  

TECH  si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma. 

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business. 

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

Professori provenienti da 20 nazionalità differenti.

TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.

Eccellenza accademica

TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento postlaurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo. Possiede più di 10.000 titoli universitari. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente. In questo modo, garantiamo che lo studio non sia eccessivamente costoso rispetto ad altre università.

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

Attraverso l'analisi tecnica, gli imprenditori saranno in grado di interpretare grafici e modelli di prezzo per prevedere i futuri movimenti del mercato. Inoltre, l'analisi fondamentale completerà questa formazione, fornendo una comprensione approfondita dei fattori economici, finanziari e aziendali che influenzano il valore degli asset. Saranno inoltre trattati argomenti relativi al trading algoritmico, che riguardano le strategie di investimento automatizzate e l'uso degli algoritmi per ottimizzare l'esecuzione degli ordini e massimizzare i rendimenti. Questo approccio multidimensionale consentirà agli studenti di sviluppare competenze pratiche e teoriche per operare efficacemente in un ambiente finanziario sempre più complesso.

Esperto universitario ti fornirà una formazione completa nel settore finanziario, concentrandoti sugli strumenti e sulle tecniche essenziali per prendere decisioni informate sui mercati"

Piano di studi

L'Analisi Tecnica, Fondamentale e il Trading Algoritmico sono tre approcci chiave per prendere decisioni sui mercati finanziari. Oggi, le tecnologie emergenti come l'Intelligenza Artificiale e l'apprendimento automatico stanno trasformando questi approcci rendendoli più sofisticati e accessibili per gli investitori istituzionali e al dettaglio.

In questo modo, TECH ha sviluppato un Esperto universitario che offrirà una formazione completa, consentendo agli imprenditori di sviluppare strategie avanzate basate sull'Intelligenza Artificiale, applicabili nel settore dei servizi finanziari. In questo senso, saranno esaminati i diversi usi dell'IA per il processo decisionale, considerando i rischi associati e le applicazioni specifiche in settori quali la gestione dei portafogli, l'identificazione delle opportunità di investimento e l'automazione dei processi finanziari.

Inoltre, i professionisti si concentreranno sull'uso di tecniche avanzate di trading algoritmico, che consentono di automatizzare l'acquisto e la vendita di asset in base ad algoritmi programmati per massimizzare le prestazioni. Inoltre, sarà effettuata un'analisi approfondita delle prestazioni delle strategie applicate, utilizzando l'IA per migliorare i modelli predittivi, identificare schemi complessi e adattare le operazioni alle mutevoli condizioni di mercato.

In questo modo, TECH ha sviluppato un programma universitario completo in modalità completamente online, consentendo agli studenti di accedere al materiale didattico da qualsiasi dispositivo con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di doversi recare in un centro fisico e di adattarsi a orari fissi. Inoltre, incorpora l’innovativa metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una comprensione ottimale del contenuto.

Questo Esperto universitario si svolge nell'arco di 6 mesi ed è suddiviso in 3 moduli:

Módulo 1. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale
Módulo 2. Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale
Módulo 3. Strategie di Trading Algoritmico

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Esperto universitario in Analisi Tecnica, Fondamentale e Trading Algoritmico completamente online. Durante i 6 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, il che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio. 

Modulo 1. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale

1.1. Analisi e visualizzazione degli indicatori tecnici con Plotly e Dash 

1.1.1. Implementazione di grafici interattivi con Plotly 
1.1.2. Visualizzazione avanzata delle serie temporali con Matplotlib 
1.1.3. Creazione di dashboard dinamici in tempo reale con Dash

1.2. Ottimizzazione e automazione degli indicatori tecnici con Scikitlearn 

1.2.1. Automazione degli indicatori con Scikit-learn
1.2.2. Ottimizzazione degli indicatori tecnici 
1.2.3. Creazione di indicatori personalizzati con Keras 

1.3. Riconoscimento di modelli finanziari con CNN 

1.3.1. Utilizzo di CNN in TensorFlow per identificare i pattern dei grafici 
1.3.2. Miglioramento dei modelli di riconoscimento con tecniche di Transfer Learning 
1.3.3. Convalida dei modelli di riconoscimento in mercati in tempo reale

1.4. Strategie di trading quantitativo con QuantConnect 

1.4.1. Creazione di sistemi di trading algoritmici con QuantConnect 
1.4.2. Backtesting delle strategie con QuantConnect 
1.4.3. Integrazione del Machine Learning nelle strategie di trading con QuantConnect

1.5. Trading algoritmico con Reinforcement Learning usando TensorFlow

1.5.1. Apprendimento rinforzato per il trading 
1.5.2. Creazione di agenti di trading con TensorFlow Reinforcement Learning 
1.5.3. Simulazione e messa a punto degli agenti in OpenAI Gym

1.6. Modellazione di serie temporali con LSTM in Keras per la previsione dei prezzi 

1.6.1. Applicazione di LSTM per la previsione dei prezzi 
1.6.2. Implementazione di modelli LSTM in Keras per le serie temporali finanziarie 
1.6.3. Ottimizzazione e messa a punto dei parametri nei modelli di serie temporali

1.7. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) in finanza 

1.7.1. Applicazione della XAI in finanza 
1.7.2. Applicazione del LIME ai modelli di trading 
1.7.3. Uso di SHAP per l'analisi del contributo delle caratteristiche nelle decisioni di IA 

1.8. High-Frequency Trading (HFT) ottimizzato con modelli di Machine Learning 

1.8.1. Sviluppo di modelli di ML per HFT 
1.8.2. Implementazione di strategie di HFT con TensorFlow 
1.8.3. Simulazione e valutazione di HFT in ambienti controllati 

1.9. Analisi della volatilità con il Machine Learning 

1.9.1. Applicazione di modelli intelligenti per prevedere la volatilità 
1.9.2. Implementazione di modelli di volatilità con PyTorch 
1.9.3. Integrazione dell'analisi della volatilità nella gestione del rischio di portafoglio 

1.10. Ottimizzazione del portafoglio con algoritmi genetici 

1.10.1. Fondamenti degli algoritmi genetici per l'ottimizzazione degli investimenti nei mercati 
1.10.2. Implementazione di algoritmi genetici per la selezione del portafoglio 
1.10.3. Valutazione delle strategie di ottimizzazione del portafoglio

Modulo 2. Analisi Fondamentale dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale 

2.1. Modellazione predittiva della performance finanziaria con ScikitLearn 

2.1.1. Regressione lineare e logistica per la previsione finanziaria con Scikit-Learn 
2.1.2. Utilizzo di reti neurali con TensorFlow per la previsione di ricavi e profitti 
2.1.3. Convalida dei modelli predittivi con crossvalidation utilizzando Scikit-Learn 

2.2. Valutazione delle imprese con Deep Learning 

2.2.1. Automazione del modello del flusso di cassa scontato (DCF) con TensorFlow 
2.2.2. Modelli di valutazione avanzati con PyTorch 
2.2.3. Integrazione e analisi di più modelli di valutazione con Pandas

2.3. Analisi dei bilanci con NLP utilizzando ChatGPT 

2.3.1. Estrazione di informazioni chiave dai bilanci annuali con ChatGPT 
2.3.2. Analisi del sentiment dei rapporti degli analisti e delle notizie finanziarie con ChatGPT 
2.3.3. Implementazione di modelli NLP con ChatGPT per l'interpretazione di testi finanziari

2.4. Analisi del rischio e del credito con Machine Learning 

2.4.1. Modelli di scoring di credito con SVM e alberi decisionali in Scikit-Learn 
2.4.2. Analisi del rischio di credito in imprese e obbligazioni con TensorFlow 
2.4.3. Visualizzazione dei dati di rischio con Tableau

2.5. Analisi del credito con Scikit-Learn 

2.5.1. Implementazione di modelli di scoring di credito 
2.5.2. Analisi del rischio di credito con RandomForest in Scikit-Learn 
2.5.3. Visualizzazione avanzata dei punteggi di credito con Tableau

2.6. Valutazione della sostenibilità ESG con tecniche di Data Mining 

2.6.1. Metodi di Data Mining ESG 
2.6.2. Modellazione dell'impatto ESG con tecniche di regressione 
2.6.3. Applicazioni dell'analisi ESG nelle decisioni di investimento

2.7. Benchmarking settoriale con l'Intelligenza Artificiale utilizzando TensorFlow e Power BI

2.7.1. Analisi comparativa delle aziende con l'Intelligenza Artificiale 
2.7.2. Modellazione predittiva delle prestazioni del settore con TensorFlow 
2.7.3. Implementazione di dashboard settoriali con Power BI

2.8. Gestione del portafoglio con ottimizzazione dell'IA 

2.8.1. Ottimizzazione del portafoglio 
2.8.2. Utilizzo delle tecniche di Machine Learning per l'ottimizzazione del portafoglio con Scikit-Optimize 
2.8.3. Implementazione e valutazione dell'efficacia degli algoritmi nella gestione del portafoglio

2.9. Rilevamento di frodi finanziarie con l'IA utilizzando TensorFlow e Keras 

2.9.1. Concetti e tecniche di base dell'IA per il rilevamento delle frodi 
2.9.2. Creazione di modelli di rilevamento con reti neurali in TensorFlow
2.9.3. Implementazione pratica di sistemi di rilevamento delle frodi nelle transazioni finanziarie

2.10. Analisi e modellazione di fusioni e acquisizioni con l'IA 

2.10.1. Uso di modelli predittivi di IA per valutare fusioni e acquisizioni 
2.10.2. Simulazione di scenari post-fusione con tecniche di Machine Learning 
2.10.3. Valutazione dell'impatto finanziario di M&A con modelli intelligenti 

Modulo 3. Strategie di Trading Algoritmico

3.1. Fondamenti del trading algoritmico

3.1.1. Strategie di trading algoritmico 
3.1.2. Tecnologie e piattaforme chiave per lo sviluppo di algoritmi di trading 
3.1.3. Vantaggi e sfide del trading automatico rispetto al trading manuale

3.2. Progettazione di sistemi di trading automatizzato 

3.2.1. Struttura e componenti di un sistema di trading automatizzato 
3.2.2. Programmazione di algoritmi: dall'idea all'implementazione 
3.2.3. Considerazioni sulla latenza e sull'hardware nei sistemi di trading

3.3. Backtesting e valutazione delle strategie di trading 

3.3.1. Metodologie per un backtesting efficace delle strategie algoritmiche 
3.3.2. Importanza di dati storici di qualità nel backtesting 
3.3.3. Indicatori chiave di performance per la valutazione delle strategie di trading

3.4. Ottimizzazione delle strategie con il Machine Learning 

3.4.1. Applicazione delle tecniche di apprendimento supervisionato nel miglioramento delle strategie 
3.4.2. Uso dell'ottimizzazione dello sciame di particelle e degli algoritmi genetici 
3.4.3. Problemi di overfitting nell'ottimizzazione delle strategie di trading

3.5. Trading ad alta frequenza (HFT) 

3.5.1. Principi e tecnologie alla base dell'HFT 
3.5.2. Impatto dell'HFT sulla liquidità e sulla volatilità del mercato 
3.5.3. Strategie comuni di HFT e loro efficacia

3.6. Algoritmi di esecuzione degli ordini 

3.6.1. Tipi di algoritmi di esecuzione e loro applicazione pratica 
3.6.2. Algoritmi per minimizzare l'impatto sul mercato 
3.6.3. Uso di simulazioni per migliorare l'esecuzione degli ordini

3.7. Strategie di arbitraggio nei mercati finanziari

3.7.1. Arbitraggio statistico e fusione dei prezzi nei mercati 
3.7.2. Arbitraggio su indici ed ETF 
3.7.3. Sfide tecniche e legali dell'arbitraggio nel trading moderno

3.8. Gestione del rischio nel trading algoritmico 

3.8.1. Misure di rischio per il trading algoritmico 
3.8.2. Integrazione dei limiti di rischio e degli stop-loss negli algoritmi 
3.8.3. Rischi specifici del trading algoritmico e modalità di mitigazione

3.9. Aspetti normativi e di compliance del trading algoritmico

3.9.1. Normative globali che hanno un impatto sul trading algoritmico
3.9.2. Conformità normativa e reporting in un ambiente automatizzato 
3.9.3. Implicazioni etiche del trading automatizzato

3.10. Futuro del trading algoritmico e tendenze emergenti

3.10.1. Impatto dell'Intelligenza Artificiale sul futuro sviluppo del trading algoritmico 
3.10.2. Nuove tecnologie Blockchain e loro applicazione nel trading algoritmico 
3.10.3. Tendenze nell'adattabilità e nella personalizzazione degli algoritmi di trading

Progetterai modelli predittivi che analizzano i modelli di comportamento nei mercati, anticipando i movimenti e migliorando la gestione delle risorse, grazie a una vasta libreria di innovative risorse multimediali"