Modelli di Machine Learning nella Finanza

Spesso diciamo "IA", ma è una parola d'ordine. Nello specifico, TradingMaster utilizza un insieme ibrido di modelli di Machine Learning (ML).

1. LSTM (Long Short-Term Memory)

• Cosa fa: Ricorda sequenze.
• Caso d'Uso: Riconoscimento di pattern grafici. Sa che il Pattern A di solito porta al Risultato B perché lo ha visto 50.000 volte prima.

2. Random Forest (Foreste Casuali)

• Cosa fa: Crea migliaia di "Alberi Decisionali" (Se X, allora Y) e ne fa la media.
• Caso d'Uso: Classificazione. "Questo mercato è Rialzista o Ribassista?" Previene l'overfitting su un indicatore specifico.

3. NLP (Elaborazione del Linguaggio Naturale)

• Cosa fa: Legge il testo e comprende l'emozione.
• Caso d'Uso: Analisi del Sentiment. Scansiona i titoli alla ricerca di parole chiave che storicamente fanno crollare il mercato.

Perché Ibrido?

Nessun singolo modello è perfetto. Votando attraverso più modelli (Ensemble Learning), riduciamo il tasso di errore in modo significativo. Se l'LSTM dice "Compra" ma la Random Forest dice "Vendi", il Punteggio di Fiducia scende al 50% (neutro), mantenendoti al sicuro.