Dalla idea al regolamento completo di trading
Un'idea di trading non è un regolamento: scopri quali elementi servono a una strategia completa e dove i vuoti vengono colmati in silenzio.
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Spunti su sviluppo di strategie, backtesting e trading algoritmico. Educazione, non consulenza finanziaria.
Test di robustezza per strategie di trading
Test di robustezza per strategie di trading: quali tipi offre StrategyQuant, come un esempio di imbuto li collega e cosa mostrano davvero i risultati.
Generare strategie di trading dal caso al candidato
Come StrategyQuant X genera strategie di trading: dal primo test casuale alla verifica solida, e perché restano pochi candidati.
Overfitting nelle strategie di trading: backtest troppo belli
Overfitting nelle strategie di trading: nessun singolo parametro lo prova. Come testare il backtest in StrategyQuant X, con limiti chiari.
In-sample e out-of-sample nel trading
In-sample e out-of-sample nel trading: cosa separa i dati, cosa mostra il rapporto OOS/IS in StrategyQuant X e dove sono i limiti.
Correlazione delle strategie nel Portfolio: riduci il tuo rischio
Due strategie solide possono formare un Portfolio debole se correlate. Ecco come verificare la correlazione nel Portfolio con StrategyQuant X.
Trading algoritmico: come nascono e si testano le strategie
Algo trading spiegato: due strade verso la strategia, perché l'ottimizzazione precede il test di robustezza e cosa mostrano le analisi Monte Carlo.
Expert Advisor: cos'è un EA e come funziona nel trading
Cos'è un Expert Advisor? Scopri come nasce un EA da una strategia StrategyQuant X, creato senza programmare e testato in MetaTrader.
Strategia di trading: cosa la caratterizza e come è strutturata
Che cosa caratterizza una strategia di trading? Scopri da quali componenti è fatta e in che cosa la generazione automatica si differenzia dalla costruzione manuale.
Simulazione Monte Carlo nel trading: cosa mostra e cosa no
Scopri cos'è una simulazione Monte Carlo nel trading, cosa cambia in un backtest e dove il metodo mostra i suoi limiti.
Python nel trading algoritmico: quando serve davvero
Devi saper programmare per lavorare con StrategyQuant X? Ecco come Python si inserisce come complemento opzionale al nucleo no-code del software.
Drawdown nel trading: cosa misura e cosa non mostra
Drawdown nel trading spiegato semplice: cosa misura, come lo calcola StrategyQuant X e cosa non prevede.
Calcolare la dimensione della posizione: non solo rendimento
Calcolare la dimensione della posizione: perché il modello scelto cambia non solo il rendimento, ma tutto il profilo di rischio della tua strategia.
Trading sistematico: la decisione prima del trade
Il trading sistematico significa: le regole vengono stabilite e verificate prima del trade, indipendentemente dal fatto che tu le implementi manualmente o in modo
Backtest azionario: limiti della Stockpicker-Engine
Il backtesting delle azioni funziona diversamente da un simbolo. Scopri i limiti della engine Stockpicker in StrategyQuant X.
Trading automatizzato: dove si ferma l'automazione
Dove si ferma davvero l'automazione in StrategyQuant X? Scopri cosa richiede ancora la tua attenzione tra setup, licenze, hardware e supervisione.
Trading algoritmico: regole proprie in StrategyQuant X
Cosa c'è dietro un programma di trading algoritmico? Scopri come creare, testare e automatizzare le tue regole su StrategyQuant X.
Trading algoritmico senza codice: scopri i veri confini
Devi programmare per il trading algoritmico? Vedi esattamente dove finisce il percorso no-code, dove il codice torna in gioco e cosa richiede ancora da te.
Strategie di trading con IA: cosa significa davvero
Scopri cosa significa davvero "AI trading strategies" in StrategyQuant X: una ricerca di regole più un assistente basato su prompt, non un predittore di mercato.
Cos'è l'analisi walk-forward
Scopri cos'è l'analisi walk-forward, come funziona in StrategyQuant e cosa i suoi risultati possono dirti e non dirti su una strategia di trading.