Uscire da un periodo di stallo

[@stefanocavalloo]

Sei uno stimolo per chiunque ti segua davvero!

[@albertotoia]

Apprezzo moltissimo, grazie tante!❤️

[@damianolucayt]

Sei davvero di ispirazione, ti stimo tanto complimenti!

[@giacomomaggiore01]

Recupero ora il video, grande Albi! In bocca al lupo per tutto (soprattutto per la maratona!), comprendo e condivido tutte le tue scelte.

[@albertotoia]

Grazie tante Giaco🫶

[@studyberry19]

Thank you for posting 🔥👍🏻

[@gioelestendardo2819]

Alberto: ho bisogno di un periodo di tranquillità. Sempre Alberto: proviamo a correre una maratona da 40 chilometri

[@giuseppefiorello4102]

Grande Albe💫

[@edoardozambaiti]

Grazie Albe per esserti aperto❤️

[@italoiantosca]

Bentornato Alberto!!

[@antoniopioferri8468]

Grande albertone complimenti per il ritorno, quando sarai pronto

[@albertotoia]

Grazie! Da oggi in poi 1 video la settimana ;D

[@antoniopioferri8468]

@@albertotoia qui per seguirti la stoffa c'è sempre stata! p.s ogni tanto capitavo negli study with me, torneranno?

[@LorenzoRepele]

Bentornato Albe 💪🏼

[@albertotoia]

Grazie Lorenzo!!

[@emanuelecapone242]

Bentornato Ingegnere 💪

[@mirko99998]

finalmente❤

[@giacomoratta3988]

ciao alberto, sono un ragazzo appassionato di finanza quantitativa proprio come te, hai qualche consiglio su fonti/materiali per l'apprendimento di questi argomenti? intendo sia topic riguardanti la conoscenza dei mercati (livello intermedio) e aspetti più quantitativi (infotmatica e matematica) grazie

[@albertotoia]

Con la mia attività nell’associazione ci siamo principalmente concentrati su progetti di natura quantitativa, imparando così. Alcuni esempi: strategia di trading, a timeframe molto basso, basata sulla correlazione di due strumenti finanziari (di cui uno che “traina” l’altro), per quanto non sia un fanatico del trading è stato davvero educativo in termini di data science, plotting dati, intelligence sui risultati, metodi statistici. Altro progetto (fatto fare a una ragazza per il recruiting): riusciamo a ricreare un s&p500 con sole 20/25 stocks ma che abbia lo stesso rapporto mean/variance? Qui è entrato molto machine learning, specie clustering dei dati. Altro ancora: backtest del rendimento di un etf con tanto di dati statistici, impatto dell’inflazione, collegamento con il prezzo dell’indice quando lo strumento non era quitato, e così via. Qui si è imparato molto il data retrival, ma anche tutto ció che ha a che fare con pandas e compagnia bella. Quindi, per esperienza ti dico: scegli qualcosa da fare e impara dalle difficoltà. Puoi anche guardare 1000 video e lezioni di Standford sul ML, ma impari facendo (almeno io la penso così). Un esempio che posso farti è ricreare (in python, C++ o quel che vuoi) un algoritmo per il pricing delle opzioni, quindi sia con Black Scholes che con gli altri metodi di pricing. Solo questo ti fa studiare realmente come funziona il pricing, o almeno meglio che leggendolo solamente in un libro. Se invece ti piacciono gli investimenti, puoi provare con una regressione sul fattori di Fama-French di un dato portafoglio. Impari tanto da ogni piccolo progetto, specie all’inizio. Peró, se cerchi delle reference, quelle che ho sono: corso di ML di Standford (anno 2018 è il migliore), canali youtube come QuantPy, libro sulla finanza quantitativa pura: Options, futures and other derivatives, libro sul machine learning: hands on machine learning with scikit-learn, keras & tensorflow. Blog/forum: quantitative finance stack exchange. Spero sia abbastanza! Buona fortuna🤝

[@gioelestendardo2819]

Alberto il più real di tutti

[@albertotoia]

🥹🙏

[@gioelestendardo2819]

ho fatto una piccola parte delle cose che hai descritto in questo video, e sono comunque stato sopraffatto da esse. Figuriamoci avere queste condizioni

[@enricoberto8725]

Ciao, fai video veramente validi, possiamo parlare in privato in qualche modo?

[@albertotoia]

Ciao, grazie! Certo, puoi scrivermi su instagram, c'è in descrizione il profilo