Modelli previsionali su serie storiche e dati alternativi
Il motore incrocia dati di prezzo, volumi e fonti testuali per stimare la probabilità di movimento su un orizzonte configurabile, evidenziando l'alpha residuo rispetto al benchmark scelto.
Colleghiamo modelli di machine learning e analisi quantitativa a un'interfaccia a un clic: l'algoritmo seleziona l'alpha, voi restate al comando delle decisioni finali.
Un trader privato riceve ogni giorno migliaia di segnali: notizie, variazioni di volume, sentiment social, report macroeconomici. Distinguere un segnale rilevante dal rumore statistico richiede tempo che spesso non c'è, soprattutto in sessioni ad alta volatilità.
Stimaranzia applica modelli di linguaggio e analisi quantitativa per filtrare questo flusso, isolando le correlazioni che hanno effettivamente un valore predittivo sul comportamento del prezzo, riducendo il carico cognitivo senza eliminare il controllo decisionale.
Ogni modulo lavora su dati condivisi, così le raccomandazioni restano coerenti tra analisi, rischio ed esecuzione.
Il motore incrocia dati di prezzo, volumi e fonti testuali per stimare la probabilità di movimento su un orizzonte configurabile, evidenziando l'alpha residuo rispetto al benchmark scelto.
Il sistema ricalcola l'esposizione in base alla volatilità corrente e propone soglie di stop coerenti con il profilo di rischio impostato, prima che la perdita diventi strutturale.
Una volta approvata una strategia, l'ordine viene inoltrato al broker collegato senza passaggi manuali intermedi, riducendo lo scarto tra segnale generato e posizione aperta.
Il processo non richiede script personalizzati: i parametri principali sono impostati tramite interfaccia guidata.
Autorizza la connessione tramite API in sola lettura o in esecuzione, scegliendo il livello di autonomia che preferisci.
~20 secondiRispondi a poche domande su capitale, orizzonte temporale e tolleranza al drawdown: il modello calibra i parametri di conseguenza.
~25 secondiIl sistema inizia a elaborare segnali e a proporre azioni; tu decidi se approvarle automaticamente o manualmente.
~15 secondi
Stimaranzia non promette rendimenti garantiti: combina modelli di machine learning con regole di gestione del rischio testate su dati storici, per fornire raccomandazioni che tengono conto sia del potenziale di alpha sia dell'esposizione al ribasso.
L'obiettivo è ridurre il tempo tra analisi e decisione, lasciando sempre al trader l'ultima parola sull'esecuzione.
Scopri il nostro metodoOgni raccomandazione nasce dalla combinazione di un modello predittivo quantitativo e di un livello di verifica basato su Large Language Model, che contestualizza il segnale prima di proporlo. Questo doppio passaggio riduce i falsi positivi tipici dei modelli puramente statistici.
Le credenziali di accesso ai broker sono cifrate end-to-end e non vengono mai condivise con terze parti. I dati di portafoglio restano segregati per singolo account.
Il sistema opera in bassa latenza: il tempo medio tra la generazione del segnale e l'inoltro dell'ordine al broker collegato è contenuto in un intervallo di pochi secondi, variabile in base alla reattività dell'API del broker stesso.
Tutte le credenziali e i dati di posizione sono protetti con crittografia end-to-end sia in transito che a riposo. L'accesso ai dati è limitato ai soli processi necessari al calcolo delle raccomandazioni.
Sì. È possibile impostare soglie di drawdown massimo, scegliere se approvare manualmente ogni operazione o delegare l'esecuzione automatica, e modificare questi parametri in qualsiasi momento dal pannello di controllo.
Nessuna carta di credito richiesta per la prova iniziale. Potrai collegare il tuo conto broker in modalità sola lettura per valutare le raccomandazioni prima di attivare l'esecuzione automatica.