Cronologia e svolte significative

Dalla diffidenza verso i modelli statici a una prassi che mette al centro adattamento e revisione continua: il percorso della nostra realtà nei mercati non stazionari.
Team all’inizio del progetto

La nascita del progetto non lineare

Quell’anno non ho festeggiato nessun risultato, ma ho capito che ignorare i segnali di regime nei dati portava a errori prevedibili. L’avvio del progetto è avvenuto senza fanfare: solo la volontà di affrontare i limiti delle teorie più diffuse nei mercati finanziari.

Collaborazione internazionale

Inizio delle partnership europee

La prima collaborazione internazionale è nata da uno scambio di errori, non di successi. Confrontarsi con realtà estere ci ha insegnato che anche i presunti modelli universali hanno falle riconoscibili solo da chi è abituato a vivere con i dati che cambiano.

Revisione dei processi

Evoluzione dei metodi e dei controlli

Abbiamo integrato nuove procedure di revisione, adattando i nostri processi per rispondere in tempo reale alle mutazioni dei mercati. Non è stato un salto di qualità spettacolare, piuttosto una serie di piccoli aggiustamenti dopo ogni errore osservato.

Come interpreto l’analisi quantitativa nei mercati globali

Pensiero critico oltre le apparenze numeriche
Nel mio lavoro, la capacità di leggere tra le righe conta più del calcolo perfetto. Analizzare dati reali significa accettare che ogni serie temporale racconta una storia diversa, e le scorciatoie portano quasi sempre fuori strada.
Adattamento alle dinamiche di mercato non stazionarie
Ho smesso da tempo di credere che esista una strategia valida in ogni fase del mercato. I mercati cambiano, noi dobbiamo farlo ancora più in fretta. L’apprendimento è un processo costante, mai un punto di arrivo.
Confronto costante e revisione collettiva
Collaborare non è una formalità: mettere in discussione le ipotesi con altre persone spesso rivela i veri limiti di un’idea. Senza confronto, ci si illude più facilmente.
Valorizzazione degli errori come passaggi necessari

Gli errori sono la mia fonte principale di conoscenza. Prendo nota di ogni anomalia, anche quando sarebbe più comodo ignorarla. La trasparenza sugli sbagli rende più forte ogni analisi successiva.

Il nostro team

Analisti, ricercatori e coordinatori specializzati in dati complessi.

Andrea Rossi analista quantitativo

Andrea Rossi

Responsabile ricerca

1
Modelli non stazionari

Laurea magistrale in matematica Università di Padova

Laboratorio universitario

Competenze chiave

Analisi dati
Serie temporali
Modellazione stocastica

Metodologie

Test di ipotesi adattivi
Processi autoregressivi dinamici

Certificazioni

Analisi quantitativa avanzata
Gestione dati complessi

Ricercatore appassionato di modelli non lineari e di serie temporali che non si lasciano domare facilmente.

Ha sviluppato soluzioni per la modellizzazione di dinamiche di mercato irregolari, promuovendo approcci adattivi che privilegiano la robustezza e il confronto continuo.

Martina Bianchi esperta dati

Martina Bianchi

Responsabile operativa

2
Gestione dati finanziari

Laurea magistrale in ingegneria gestionale Politecnico di Milano

Studio di consulenza

Competenze chiave

Gestione del rischio
Monitoraggio continuo
Validazione dati

Metodologie

Segmentazione regime di mercato
Analisi rolling window

Certificazioni

Ingegneria dei dati
Validazione modelli statistici

Specialista nell’implementazione pratica di modelli statistici con attenzione alle anomalie e ai regimi di mercato mutevoli.

Esperta nella gestione operativa di progetti che richiedono un monitoraggio costante delle condizioni di mercato, con particolare attenzione ai rischi emergenti.

Luca De Santis matematico

Luca De Santis

Analista senior

3
Analisi predittiva

Dottorato in statistica applicata Università di Bologna

Centro di ricerca

Competenze chiave

Previsione numerica
Controllo bias
Sistemi di allerta

Metodologie

Bootstrap su serie storiche
Correzione bias non lineari

Certificazioni

Analisi predittiva
Controllo qualità dati

Matematico con esperienza in analisi predittiva e metodi di correzione per bias nei dati complessi.

Ha lavorato all’integrazione di procedure di verifica per sistemi quantitativi e contribuisce allo sviluppo di strumenti di analisi robusti.

Giulia Ferri ricercatrice

Giulia Ferri

Coordinatrice validazione

4
Processi stocastici

Laurea magistrale in economia quantitativa Università di Torino

Ente di controllo

Competenze chiave

Verifica modelli
Analisi empirica
Documentazione

Metodologie

Validazione incrociata
Testing di robustezza

Certificazioni

Analisi stocastica
Metodi di validazione empirica

Esperta di processi stocastici e verifica delle ipotesi in contesti a bassa prevedibilità.

Gestisce la revisione dei modelli e coordina i processi di validazione empirica, curando la trasparenza delle procedure.