Descrizione del corso

Prima di iniziare

Livello del percorso: intermedio. Prima di iniziare, verifica di conoscere gli strumenti e il vocabolario indicati nel programma; per le opzioni servono payoff, premio, scadenza e rischio monetario.

Obiettivo del percorso: Come costruire, testare e mettere in produzione un sistema di trading sistematico, senza illudersi. Matematica applicata al trading, non storytelling.

Confronta i moduli qui sotto con i corsi che possiedi. Se un argomento è già presente, valuta la profondità e le applicazioni prima di scegliere un altro corso.

Come costruire, testare e mettere in produzione un sistema di trading sistematico, senza illudersi. Matematica applicata, non storytelling.

Cosa imparerai

  • Come costruire un sistema sistematico e testarlo sui dati storici senza ingannarsi
  • I bias del backtesting: lookahead, survivorship, data snooping, overfitting e come evitarli
  • Walk-forward coerente con il live, rischio di sequenza e bootstrap con assunzioni esplicite
  • Metriche di performance serie: Sharpe, Sortino, MAR, Calmar, profit factor, Ulcer Index
  • Transizione paper trading → live: micro-size, controlli operativi e monitoraggio statistico

Per chi è questo corso

Per chi ha già le basi (Analisi Tecnica, Indicatori, Risk Management) e vuole fare il salto da trader discrezionale a trader sistematico. Non ti daremo un sistema magico: ti daremo il metodo per costruire e validare il tuo.

Struttura

6 moduli, 23 lezioni, 6 quiz con decine di grafici SVG.

Programma del corso

Differenza tra discrezionale e sistematico, componenti di un sistema, edge statistico, ciclo di vita dal concept al live, e perché testare tutto è non-negoziabile.

1. Sistematico vs discrezionale: la distinzione che conta
2. Le componenti di un sistema di trading
3. L'edge statistico: cosa significa davvero
4. Il ciclo di vita di un sistema: dal concept al live
5. Verifica — Cos'è un sistema di trading sistematicoQuiz

Tre piattaforme realistiche per il retail serio: TradingView con Pine Script, Excel/Google Sheets per prototipi rapidi, Python con pandas per analisi avanzate. Come scegliere e come iniziare.

1. La decisione dei tools: cosa ti serve davvero
2. Backtesting con spreadsheet: impara la meccanica
3. TradingView e Pine Script: il ponte intermedio
4. Python con pandas: controllo e test automatici
5. Verifica — Gli strumenti del mestiereQuiz

Lookahead bias, survivorship bias, data snooping, overfitting, curve fitting. I quattro errori classici che rendono 'spettacolari' i backtest e catastrofici i sistemi in live.

1. Lookahead bias: il trucco involontario più comune
2. Survivorship bias: i fantasmi dei perdenti
3. Data snooping e overfitting: come il backtest ingannatore fa bella figura
4. Costi, slippage, fiscalità e altri fattori ignorati
5. Verifica — I bias che rovinano i backtestQuiz

Come separare sviluppo e verifica: holdout temporale, walk-forward coerente con il processo live, rischio di sequenza, bootstrap e dipendenze.

1. In-sample e out-of-sample: separare sviluppo e verifica
2. Walk-forward analysis: simulare la politica di ricalibrazione
3. Monte Carlo: quali domande risponde davvero
4. Intervalli, test e correzione della selezione
5. Verifica — Validazione: walk-forward e Monte CarloQuiz

Oltre il win rate: expectancy, profit factor, Sharpe, Sortino, Calmar, MAR, Ulcer Index, max drawdown, drawdown duration, R-distribution. Come leggere una curva di equity oltre il rendimento totale.

1. Expectancy, profit factor e frequenza: leggere il motore economico
2. Sharpe e Sortino: rendimento rispetto alla variabilità
3. Drawdown, Calmar e Ulcer Index
4. Forma della distribuzione: asimmetria, code e dipendenza dagli outlier
5. Verifica — Le metriche di performance serieQuiz

La transizione finale: collaudo paper della pipeline, micro-size live, calibrazione dei fill, sicurezza operativa e monitoraggio statistico.

1. Paper trading strutturato: collaudare il processo
2. Micro-size live: calibrare esecuzione e operatività
3. Monitoraggio post-lancio e gestione del cambiamento
4. Verifica — Dal paper trading al liveQuiz

Il docente

Pierpaolo Marturano

Pierpaolo Marturano

CEO Core Matrix · Contributor Class CNBC

Autore di 11 libri sulla finanza, tra cui la trilogia dedicata alle opzioni che rappresenta un punto di riferimento nel panorama italiano. Contributor di Class CNBC con il programma Quantum Space sul quantum computing applicato ai mercati finanziari. Sviluppatore di soluzioni software per il mondo finanziario.

I suoi corsi combinano rigore teorico e applicazione pratica, con sessioni operative su piattaforma Interactive Brokers. Disponibili in aula (Torino, Milano, Roma) e online.

11 Libri Finanza Class CNBC Finance Software Interactive Brokers
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