Machine Learning
Strumenti di intelligenza artificiale e ottimizzazione per l'analisi finanziaria
Ottimizzazione
Ottimizzazione multi-obiettivo Optuna NSGA-II dei parametri DKSlow con filtro regime OU + AI.
Pattern Recognition
Setup Quality Recognition — Addestra modelli ML per riconoscere la qualità dei setup DKSlow e filtrare i segnali.
Strategy Search
Ricerca compositional automatica di regole di trading — grammar-based search con walk-forward validation.
Portfolio Intelligence
Random Matrix Theory sul paniere EasyTrend — quante scommesse davvero indipendenti contengono le posizioni aperte, e quando diventano lo stesso trade.
Cercatore
Rete di correlazione + Dijkstra per trovare i titoli tecnicamente più simili e usarne i parametri DKSlow come punto di partenza per un nuovo titolo.
Signal Intelligence
Un modello per titolo sopra i segnali EasyTrend: LightGBM, regime di mercato e selezione QUBO decidono APPROVE, REDUCE o REJECT. Backtest fuori campione e shadow mode.
TDA Lab
Analisi Topologica dei Dati sui rendimenti (persistent homology): la strategia del paper, la TDA Norm come indicatore di regime e come variabile del filtro dei segnali ETF.
AI Signal Filter · ETF
Un modello globale su tutti gli ETF valuta ogni segnale BUY: verifica go/no-go fuori campione, per categoria, con backtest ri-simulato e intervalli di confidenza.
Neural Forecasting
MLP, RBF, GRNN e SVR prevedono il rendimento di domani: confronto con la previsione naive, test statistici, trading solo long al netto dei costi e verifica su più titoli.
Feed-Forward 64 Lab
Rete 10-64-1 con ReLU e output numerico: previsione del rendimento della prossima barra, validazione temporale, confronto con la naive e backtest al netto dei costi.
Bi-LSTM Lab
Rete LSTM bidirezionale su finestre storiche causali: previsione del rendimento successivo, test statistici, grafici diagnostici e backtest fuori campione al netto dei costi.
Predictive Signal Approval
Adattamento della ricerca Predictive Market Making: una CNN prevede il movimento futuro e la CPE approva o respinge le aperture stocastiche DKSlow in walk-forward.
Cercatore 2 · anti-drawdown
Il Cercatore più uno strato di difese sopra i segnali DKSlow, perché la equity non segua il titolo nei drawdown: frontiera rendimento/difesa da cui scegliere e verifica su tutti i titoli.
PR · walk-forward
Il filtro Pattern Recognition di ogni titolo, con la configurazione di produzione, misurato su periodi mai visti in addestramento contro la base e il caso.
PR + Kalman
Pattern Recognition, PR con le caratteristiche del filtro di Kalman e solo Kalman, sugli stessi fold, etichette e modello.
CandleBERT Adaptive Stochastic
Livelli dello stocastico adattivi per titolo e un Transformer che legge le candele come un linguaggio per filtrare i segnali LONG: batte livelli fissi, logistica e XGBoost fuori campione?
Timestral Lab
Timestral-209M di Mistral a zero-shot: la mediana prevista batte la previsione nulla, le bande di rischio battono un EWMA, il filtro sulle aperture DKSlow batte il caso?
GP Lab
Genetic Programming con Wavelet De-Noise: per ogni titolo evolve le regole che approvano o respingono i BUY e i SELL dello Stocastico, misurate su un periodo mai visto e nel walk-forward.
Ricerca ML verificata
Cerca su un titolo la configurazione del filtro ML che batte DKSlow e la verifica sugli ultimi trade, mai usati nella ricerca: separa un vantaggio reale dalla selezione a posteriori.
AI Decision Tree
XGBoost valuta ogni segnale EasyTrend (probabilità calibrata, rendimento atteso, AI Score) con SHAP e alberi navigabili; backtest fuori campione di EasyTrend con e senza filtro.
Kalman Lab
Filtro di Kalman come meta-labeling delle aperture DKSlow: walk-forward sul composito contro la strategia base e contro un filtro casuale.