La complessità da governare.
Prezzi, volumi, notizie e discussioni online cambiano di continuo: valutarli a mano è impossibile, e le strategie basate solo sui prezzi ignorano il sentiment che spesso anticipa i movimenti di mercato.
AI / FINTECH
Prodigy
case study.
Trading algoritmico con machine learning e sentiment analysis
Piattaforma di trading algoritmico che unisce modelli di machine learning e sentiment analysis di news e social per generare segnali, testarli e gestire il rischio.
AI & DataFintech & PagamentiMachine Learning · NLP · Cloud
2026case history
AI / FINTECHarea
Machine Learning · NLP · Cloudfocus tecnologico
ProdigyPROJECT / 01
AI & DataAREA PRINCIPALE
Machine Learning · NLP · CloudFOCUS TECNOLOGICO
Su misuraAPPROCCIO BITERS
PANORAMICA
Dal problema
al prodotto.
Il punto di partenza. Prezzi, volumi, notizie e discussioni online cambiano di continuo: valutarli a mano è impossibile, e le strategie basate solo sui prezzi ignorano il sentiment che spesso anticipa i movimenti di mercato.
La risposta Biters. Una piattaforma che raccoglie dati di mercato e testi da news e social, ne misura il sentiment con modelli di linguaggio e lo combina con modelli di machine learning per generare segnali, verificarli in backtest ed eseguirli entro limiti di rischio definiti.
Una soluzione costruita intorno al processo.
Una piattaforma che raccoglie dati di mercato e testi da news e social, ne misura il sentiment con modelli di linguaggio e lo combina con modelli di machine learning per generare segnali, verificarli in backtest ed eseguirli entro limiti di rischio definiti.
IL SOFTWARE
Il prodotto
in uso.
Le schermate principali di Prodigy: la web app con cui il team lavora ogni giorno.
COSA ABBIAMO REALIZZATO
Le funzioni che fanno
lavorare il prodotto.
Prezzi, volumi, notizie e social acquisiti in tempo reale e normalizzati.
Modelli di linguaggio che misurano il tono di notizie e discussioni per ogni strumento.
Segnali generati combinando serie storiche, indicatori e sentiment, con un livello di confidenza.
Ogni strategia è verificata sui dati storici ed eseguita con limiti di esposizione e stop loss.
COME FUNZIONA
La complessità entra.
Il flusso diventa chiaro.
Una rappresentazione sintetica dell’architettura funzionale del progetto: non uno schema infrastrutturale esaustivo, ma il modo in cui le parti principali collaborano nell’esperienza.
01 / PASSAGGIODati di mercato e news
→
02 / PASSAGGIOSentiment e feature
→
03 / PASSAGGIOModelli ML e segnali
→
04 / PASSAGGIORischio ed esecuzione
Machine LearningNLPCloud
IL VALORE DEL PROGETTO
Cosa rende
solido il progetto.
Nessun effetto speciale fine a se stesso: il valore sta nel rendere un processo più semplice da usare, integrare, controllare e far evolvere.
01Decisioni basate sui dati
Prezzi e sentiment letti insieme, senza valutazioni a mano.
02Strategie verificate prima di usarle
Il backtest mostra come si sarebbero comportate sui dati storici.
03Rischio sempre sotto controllo
Limiti di esposizione e drawdown applicati in automatico.
04 / IN SINTESIPiattaforma di trading algoritmico che unisce modelli di machine learning e sentiment analysis di news e social per generare segnali, testarli e gestire il rischio.
IL TUO PROGETTO
Hai una complessità
simile? Parliamone.
Partiamo dal problema, non da una tecnologia preconfezionata. Disegniamo insieme il prodotto, le integrazioni e il percorso di sviluppo.