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GenAI Trading - Hamlet Jesse Medina Ruiz & Ernest P. Chan

By Hamlet Jesse Medina Ruiz & Ernest P. Chan

Release Date: 2026-01-13

Genre: Investing

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L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando l’analisi dei dati finanziari, la costruzione di strategie quantitative e il processo decisionale nei mercati ma definirne l’ambito di utilizzo non è immediato. Questo manuale guida all’utilizzo della GenAI nel trading e nell’asset management, anche per chi non ha esperienza di programmazione. Nella prima parte gli autori insegnano a sfruttare strumenti no-code, come ChatGPT e Copilot, per automatizzare attività operative: estrazione di dati, calcolo di metriche, creazione di codice di backtest, sviluppo di strategie factor-based e di arbitraggio. Nella seconda parte vengono quindi approfondite le principali architetture generative, come autoregressive models, VAE, GAN, flow models, transformer, e la loro applicazione a serie storiche, analisi del sentiment dei mercati, creazione di feature sintetiche e inferenza efficiente. Pensato per professionisti nel settore finanziario, quantitative analyst, data scientist e studenti, questo manuale combina rigore teorico e implementazioni pratiche per integrare la GenAI nei processi di investimento e gestione di portafogli e patrimoni.

GenAI Trading - Hamlet Jesse Medina Ruiz & Ernest P. Chan

By Hamlet Jesse Medina Ruiz & Ernest P. Chan

Release Date: 2026-01-13

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L’intelligenza artificiale generativa sta trasformando l’analisi dei dati finanziari, la costruzione di strategie quantitative e il processo decisionale nei mercati ma definirne l’ambito di utilizzo non è immediato. Questo manuale guida all’utilizzo della GenAI nel trading e nell’asset management, anche per chi non ha esperienza di programmazione. Nella prima parte gli autori insegnano a sfruttare strumenti no-code, come ChatGPT e Copilot, per automatizzare attività operative: estrazione di dati, calcolo di metriche, creazione di codice di backtest, sviluppo di strategie factor-based e di arbitraggio. Nella seconda parte vengono quindi approfondite le principali architetture generative, come autoregressive models, VAE, GAN, flow models, transformer, e la loro applicazione a serie storiche, analisi del sentiment dei mercati, creazione di feature sintetiche e inferenza efficiente. Pensato per professionisti nel settore finanziario, quantitative analyst, data scientist e studenti, questo manuale combina rigore teorico e implementazioni pratiche per integrare la GenAI nei processi di investimento e gestione di portafogli e patrimoni.

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