Grazie a questo Corso universitario, 100% online, combinerai tecniche di analisi avanzate con strumenti di intelligenza artificiale, per interpretare dati complessi e prendere decisioni informate in un ambiente finanziario dinamico"

L'integrazione di algoritmi avanzati e modelli di apprendimento automatico permettte agli investitori di elaborare enormi volumi di dati in tempo reale, identificando modelli e tendenze che potrebbero passare inosservati per l'analisi umana tradizionale. Strumenti come i robo-advisor e il software di analisi predittiva stanno democratizzando l'accesso a strategie di investimento sofisticate.

Così nasce questo Corso universitario, in cui si utilizzeranno strumenti avanzati come Plotly, Dash e Scikit-learn per creare visualizzazioni interattive che facilitino una migliore comprensione delle dinamiche del mercato. In effetti, questo approccio consentirà ai professionisti di prendere decisioni più informate basate sui dati, migliorando la loro capacità di anticipare i movimenti del mercato e gestire efficacemente i rischi.

Inoltre, si analizzerà come le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) possono essere applicate per identificare modelli complessi nei grafici dei prezzi e altri dati rilevanti, aumentando la precisione nel rilevamento delle opportunità di trading. In questo senso, nello sviluppo di modelli predittivi basati sulla CNN, si sfrutterà l'intelligenza artificiale per ottimizzare l'analisi tecnica e formulare raccomandazioni più accurate in tempo reale.

Infine, incorporerà la progettazione e l'ottimizzazione delle strategie di trading algoritmico attraverso tecniche di Reinforcement Learning, utilizzando TensorFlow. Gli esperti acquisiranno quindi competenze nella creazione di algoritmi che non solo operano nei mercati, ma imparano e si adattano alle mutevoli condizioni di mercato per massimizzare la redditività.

In questo modo, TECH ha creato un programma esaustivo completamente online, che richiede soltanto di un dispositivo elettronico con connessione Internet per accedere a tutte le risorse didattiche. Questo eliminerà inconvenienti come la necessità di spostarsi in un luogo fisico e la restrizione di un determinato orario. Inoltre, si baserà sulla rivoluzionaria metodologia Relearning, concentrandosi sulla ripetizione di concetti essenziali per garantire una corretta assimilazione dei contenuti.

Sarai in grado di identificare opportunità di trading e promuovere l'implementazione di strategie algoritmiche efficienti che possono adattarsi alle condizioni del mercato.Cosa aspetti ad iscriverti?"

Questo Corso universitario in Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Intelligenza Artificiale applicata alla Borsa e ai Mercati Finanziari
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici in cui eseguire il processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet

Implementerai soluzioni innovative ed efficaci nel mondo del trading, acquisendo un vantaggio competitivo nell'analisi e nella gestione degli investimenti, grazie ad una vasta libreria di risorse multimediali innovative"

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore, che forniscono agli studenti le proprie esperienze professionali, e rinomati esperti provenienti da società di rilievo e università di prestigio.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Non perdere questa opportunità unica che solo TECH ti offre! Padroneggi strumenti avanzati come Plotly, Dash e Scikit-learn per creare visualizzazioni interattive che facilitano l'interpretazione dei dati finanziari” 

Utilizzerai le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per analizzare grandi volumi di dati storici e in tempo reale, anticipando i movimenti del mercato e ottimizzando le tue strategie di investimento” 

I contenuti del titolo includeranno strumenti avanzati, come Plotly, Dash e Scikit-learn per la visualizzazione e l'ottimizzazione degli indicatori tecnici, per un migliore processo decisionale. Inoltre, saranno implementate le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per il riconoscimento dei modelli nei dati finanziari, migliorando l'identificazione delle opportunità di trading. Verra approfondito un approccio pratico alla progettazione e ottimizzazione delle strategie di trading algoritmico, utilizzando tecniche di Reinforcement Learning con TensorFlow, per sviluppare algoritmi adatti che massimizzino la redditività in un contesto finanziario dinamico.

Il contenuto di questo programma tratterà le basi dell'analisi tecnica, compresa l'interpretazione dei grafici, delle tendenze e dei modelli del mercato, dalla mano della migliore università digitale al mondo, secondo Forbes: TECH”

Modulo 1. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA

1.1. Analisi e visualizzazione di 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 Scikit-learn

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 dei modelli finanziari con CNN

1.3.1. Uso di CNN in TensorFlow per identificare i modelli nei grafici
1.3.2. Miglioramento dei modelli di riconoscimento con tecniche di Transfer Learning
1.3.3. Validazione di modelli di riconoscimento in mercati in tempo reale

1.4. Strategie di trading quantitativo con QuantConnect

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

1.5. Trading algoritmico con Reinforcement Learning utilizzando TensorFlow

1.5.1. Apprendimento per rinforzo per trading
1.5.2. Creazione di agenti di trading con TensorFlow Reinforcement Learning
1.5.3. Simulazione e regolazione degli agenti in OpenAI Gym

1.6. Modellazione di serie temporali con LSTM in Keras per la previsione delle quotazioni

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

1.7. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale spiegabile (XAI) nella finanza

1.7.1. Applicazione di XAI in finanza
1.7.2. Applicazione LIME per modelli di trading
1.7.3. Uso di SHAP per l'analisi della contribuzione 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 delle strategie HFT con TensorFlow
1.8.3. Simulazione e valutazione di HFT in ambienti controllati

1.9. Analisi della volatilità tramite Machine Learning

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

1.10. Ottimizzazione del portfolio con algoritmi genetici

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

Questo titolo accademico di alta qualità ti permetterà di accedere a diverse opportunità professionali, in settori come trading, gestione degli investimenti e consulenza finanziaria. Con tutte le garanzie di qualità di TECH!"