Forex AI
Trading algoritmico con intelligenza artificiale, machine learning e reinforcement learning per progettare, validare e mantenere un sistema adattivo sul Forex
Luca MarinichLeggilo in inglese: Forex AI
Come si passa da un'idea di trading a un sistema che regge ai costi, ai test e al mercato? Forex AI è il percorso più completo in italiano per progettare, validare e mantenere nel tempo un sistema di trading algoritmico sul Forex. Parte da come funziona davvero il mercato dei cambi e dai costi reali di esecuzione, passa per il feature engineering, il machine learning e il reinforcement learning, e arriva al rischio, alla validazione, all'infrastruttura e alle regole italiane. Ogni capitolo unisce spiegazioni chiare, esempi numerici, pseudocodice, casi reali e domande di verifica, per trasformare l'idea di un sistema adattivo in un progetto che regge ai costi, ai test e alla produzione. Cosa troverai dentro: - Il mercato dei cambi: struttura OTC, sessioni, spread, slippage, gap e volume - Feature engineering: indicatori trasformati in variabili, correlazioni e forza delle valute - Stack AI a più livelli: regime, direzione, magnitudo e meta-learner - Online learning e drift detection: ADWIN, Page-Hinkley, KS e PSI - Money management: Kelly frazionario, volatility targeting, risk parity e Monte Carlo - Modello di costo realistico: spread, slippage, swap e protocolli per gli eventi estremi - Backtesting scientifico: walk-forward, cross-validation purgata, Deflated Sharpe Ratio - Reinforcement learning: reward, PPO, curriculum learning e passaggio dal simulatore al mercato - MLOps e monitoraggio: pipeline dati, versioning, dashboard e ripristino - Spiegabilità con SHAP e confidenza calibrata - Compliance italiana: ESMA, MiFID II, GDPR e fiscalità - Casi reali: Franco Svizzero 2015, LTCM 1998, Knight Capital 2012 Non è un manuale di segnali: è un libro di architettura. Spiega come si costruisce un sistema, come si misura se funziona e come si evita di illudersi. Per sviluppatori e data scientist che entrano nella finanza quantitativa, trader esperti, manager e investitori che valutano sistemi automatici, studenti di master in finanza e data science.
