AI Trading Room — Ottimizzare un Edge Reale Dalla validazione ai primi backtest operativi

📅 Programma Trading Room

Docente: Ivan Gaddari
Durata: 5 lezioni

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PROGRAMMA

🔹 Lezione 1 — Analisi dei primi backtest

Focus:

• Interpretazione corretta dei risultati
• Equity line, drawdown, winrate, expectancy
• Distinguere edge reale da rumore statistico
• Errori tipici di lettura dei dati

👉 Operativo:

• Revisione di un backtest reale
• Individuazione dei punti deboli della logica

🔹 Lezione 2 — Ottimizzazione senza overfitting

Focus:

• Cos’è davvero l’overfitting
• Parametri utili vs parametri inutili
• Come usare l’AI per migliorare la struttura della strategia
• Robustezza prima della performance

👉 Operativo: ottimizzazione guidata di una logica reale

🔹 Lezione 3 — Filtri di mercato e condizioni operative

Focus:

• Quando una strategia funziona davvero
• Sessioni, volatilità, trend, contesto
• Costruzione di filtri intelligenti
• Eliminare trade inutili

👉 Operativo: inserimento di filtri su una strategia esistente

🔹 Lezione 4 — Strutturare una logica automatizzabile

Focus:

• Trasformare la discrezionalità in regole
• Entry, exit e gestione posizione
• Variabili osservabili e condizioni replicabili
• Preparazione della strategia per EA

👉 Operativo: formalizzazione completa di una strategia

🔹 Lezione 5 — Stress test e validazione finale

Focus:

• Capire se una strategia è pronta
• Robustezza multi-periodo e multi-condizione
• Uso dell’AI come “critic tester”
• Checklist finale pre-automazione

👉 Operativo:

• Validazione finale della strategia ottimizzata
• Decisione finale: scartare, modificare o sviluppare

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🎯 OBIETTIVO DELLA TRADING ROOM

Arrivare a una strategia:

• più robusta
• più coerente
• meno fragile
• pronta per la fase di sviluppo e automazione

 

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Causale: Edge + Mail partecipante

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