Giovanni Trombetta

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Giovanni Trombetta

Head of Research & Development in Gandalf Project. Laureato in ingegneria elettronica inizia la sua carriera in Vodafone, all’interno del dipartimento di Ingegneria delle Radio Frequenze, specializzandosi sul tema dell’ottimizzazione dei parametri di rete. Dopo alcuni anni di approfondimento nel campo dell’analisi quantitativa, ha iniziato ad operare sui principali mercati internazionali. Utilizza l’esperienza nel campo delle reti neurali e degli algoritmi genetici per la creazione di trading system. È fra i migliori conoscitori delle piattaforme Visual Trader, Tradestation, Multicharts e Amibroker, su cui implementa strategie di trading, indicatori e filtri operativi. Ha maturato una lunga esperienza su differenti linguaggi di programmazione come C, C++, Ruby e Python, che utilizza e insegna nell’ambito della ricerca e sviluppo finanziaria ed ingegneristica.  Nel 2011 ha ideato e fondato il progetto G.A.N.D.A.L.F. (www.gandalfproject.com), all’interno del quale guida il gruppo di ricerca e sviluppo specializzato nell’applicazione dell’intelligenza artificiale al mondo della finanza quantitativa. La sua principale attività è quella di trader e progettista di trading system, materia sulla quale tiene corsi di formazione, coaching e consulenze a privati ed aziende. È Socio Ordinario Professional e membro del Comitato Scientifico S.I.A.T. (la branca italiana dell’ I.F.T.A.), relatore sin dalle prime edizioni all’ Investment and Trading Forum di Rimini, al TOL Expo di Borsa Italiana, collabora in progetti di formazione con banche, broker e società di IT (Traderlink, Tradestation). È possibile leggere i suoi articoli anche su Milano Finanza, sulla rivista Traders e sulla rivista internazionale Technical Analysis of Stocks & Commodities

I principali indicatori da analizzare durante i test di una strategia

Ogni strumento finanziario si muove secondo regole tipiche di quel mercato e altre più generali che possono avere un impatto su diversi mercati contemporaneamente. Una analisi profonda dei dati a disposizione può consentire di muoversi a favore di probabilità ed in modo sistematico.