Grazie a questo Esperto universitario, 100% online, otterrai una solida formazione in strumenti e tecniche di analisi avanzate, consentendoti di prendere decisioni più informate e strategiche sui tuoi investimenti" }

Nel contesto del trading, l'analisi tecnica e fondamentale sono strumenti essenziali che gli investitori utilizzano per prendere decisioni informate. L'analisi tecnica si basa su grafici e modelli di prezzo storici, mentre l'analisi fondamentale si concentra sui fattori economici e finanziari come i rapporti sugli utili e i dati macroeconomici.

Così nasce questo Esperto universitario, in cui si svilupperà la capacità di visualizzare e ottimizzare gli indicatori tecnici attraverso le tecnologie di Intelligenza Artificiale, migliorando l'analisi e il riconoscimento dei modelli nei dati finanziari. In questo senso, includerà l'implementazione di reti neurali convoluzionali, che aumentano la precisione nell'identificazione delle opportunità di trading, nonché l'ottimizzazione delle strategie attraverso l'apprendimento per rinforzo, garantire un approccio incentrato sulla massimizzazione della redditività.

Inoltre, i professionisti saranno preparati a modellare e prevedere le prestazioni finanziarie delle imprese, utilizzando tecniche di Machine Learning e Deep Learning, per facilitare il processo decisionale di investimento più informato e strategico. Inoltre, saranno incorporate tecniche di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), che consentono di analizzare i bilanci e di estrarre informazioni cruciali sulla salute delle imprese.

Infine, si affronterà la progettazione e lo sviluppo di sistemi di trading automatizzati, dotando gli esperti delle competenze necessarie per integrare tecniche di Machine Learning che migliorano l'efficienza dei trade. Attraverso metodi avanzati, come il backtesting, saranno in grado di valutare e ottimizzare le loro strategie di trading, cercando di massimizzare la prestazione.

In questo modo, TECH ha implementato un completo programma universitario completamente online, che richiede solo un dispositivo elettronico con connessione a Internet per accedere a tutti i materiali didattici. Questo elimina la necessità di spostarsi in un luogo fisico e adattarsi a un orario specifico. Inoltre, si basa sulla innovativo metodologia di apprendimento Relearning, che si concentra nella ripetizione di concetti chiave per garantire un'assimilazione ottimale e naturale dei contenuti.

La focalizzazione sull'Intelligenza l’Artificiale e l'apprendimento automatico ti daranno un vantaggio competitivo ottimizzando i processi di analisi ed esecuzione delle operazioni, con il supporto della rivoluzionaria metodologia Relearning"

Questo Esperto universitario in Analisi Tecnica, Fondamentale e Trading Algoritmico possiede il programma didattico più completo e aggiornato del mercato. Le sue caratteristiche principali sono:

• Sviluppo di casi di studio 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 che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi è posta sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

Svilupperai le capacità di modellare e prevedere i risultati finanziari delle aziende, utilizzando metodi di apprendimento automatico, grazie a una vasta libreria di risorse multimediali innovative"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

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 il professionista 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.

Approfondirai la gestione del rischio, assicurando che le strategie di trading algoritmico non siano solo redditizie ma anche sicure, attraverso i migliori materiali didattici, all'avanguardia tecnologica e educativa"

Utilizzerai tecniche di IA, come le reti neurali convoluzionali, per riconoscere i modelli nei dati finanziari e identificare con maggiore precisione le opportunità di trading. Con tutte le garanzie di qualità di TECH!"

La titolazione comprenderà lo studio di strumenti e tecniche di analisi tecnica, nonché l'uso dell'Intelligenza Artificiale per identificare i modelli nei dati finanziari. Verranno affrontate metodologie per modellare le prestazioni finanziarie delle aziende, utilizzando il Machine Learning e l'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), facilitando la valutazione della loro salute finanziaria. Inoltre, si approfondirà la progettazione e lo sviluppo di sistemi di trading automatizzati, integrando tecniche avanzate di backtesting e gestione del rischio, che consentiranno un approccio olistico e strategico nelle decisioni di investimento sui mercati.

Questo Esperto universitario in Analisi Tecnica, Fondamentale e Trading Algoritmico coprirà un ampio spettro di contenuti che formeranno gli studenti in diverse aree dell'analisi finanziaria"

Modulo 1. Analisi Tecnica dei Mercati Finanziari con IA

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 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 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 IA

2.1. Modellazione predittiva della performance finanziaria con Scikit-Learn

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 cross-validation 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

In un ambiente in continua evoluzione, questa specializzazione diventerà un investimento prezioso per coloro che cercano di evidenziare e massimizzare il loro potenziale nel settore dei Mercati Finanziari e delle Borse"