Case study · AI · Machine Learning
ML-FX: modelli di machine learning per il trading
Un progetto personale di ricerca per capire fin dove può spingersi il machine learning applicato ai mercati.
Contesto
Progetto di ricerca nato dalla curiosità di applicare il machine learning ai dati finanziari del forex, con un approccio ingegneristico e verificabile.
La sfida
La difficoltà vera non è addestrare un modello, ma evitare l’illusione: overfitting, look-ahead bias e backtest ottimistici che non reggono alla realtà.
La soluzione
Ho costruito una pipeline di feature engineering, una validazione temporale corretta e un motore di backtesting rigoroso per confrontare le strategie su metriche oggettive.
Il risultato
Un framework riutilizzabile per sperimentare idee di trading con risultati misurabili e onesti, senza autoinganni.
Stack: Python · Machine Learning · Backtesting