Grazie alle ultime evoluzioni di Intelligenza Artificiale oggi è possibile utilizzare il Deep Learning per implementare modelli predittivi in ambito Trading.

In questo Workshop implementiamo ed utilizziamo una architettura convolutivo-ricorrente per ottenere previsioni sul mercato dei CFD, mostrandoti come è possibile addestrare architetture profonde anche in mercati altamente complessi e frenetici.

Partendo dai principi di analisi tecnica in campo di prodotti finanziari, esploriamo un dataset di candele H1 relative ai CFD dal 2020 al 2021, trasformandone i dati grezzi in informazioni utili ad addestrare un modello predittivo basato su un’architettura ibrida, in grado indicarci i prossimi livelli di prezzo ed effettuiamo delle simulazioni per utilizzare i segnali forniti dal modello predittivo su dati storici.

 All’interno del Workshop hai anche la possibilità di scaricare il Jupyter Notebook usato nel video e il codice sorgente del modello predittivo.

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