💡 Vuoi capire come applicare la statistica bayesiana per il trading quantitativo? Questo corso ti guida nell’uso dell’approccio bayesiano per modellare l’incertezza e aggiornare le tue convinzioni alla luce dei dati di mercato. Scoprirai come utilizzare gli strumenti dell’inferenza bayesiana per migliorare le previsioni e la robustezza delle strategie di trading.

🔹 Cosa imparerai in questo corso?
✅ I fondamenti della statistica bayesiana per il trading e le differenze rispetto all’approccio frequentista.
✅ Come stimare una probabilità ignota usando l’inferenza bayesiana su una proporzione binomiale.
✅ L’uso dell’algoritmo MCMC per ottenere distribuzioni posteriori complesse.
✅ Come costruire e applicare modelli di regressione lineare bayesiana con PyMC3.
✅ Tecniche pratiche per integrare la statistica bayesiana nelle strategie di trading quantitativo.

📌 Lezioni incluse:
📘 Introduzione alla Statistica Bayesiana: Comprendi le basi teoriche dell’approccio bayesiano e la sua rilevanza per il trading quantitativo.
📘 Approccio Bayesiano per l’Inferenza su una proporzione binomiale: Apprendi come stimare una probabilità ignota a partire da osservazioni binarie, come ad esempio l’accuratezza di un segnale di trading.
📘 Markov Chain Monte Carlo per l’inferenza bayesiana nel Trading: Scopri come utilizzare MCMC per simulare distribuzioni posteriori complesse in scenari di incertezza.
📘 Modelli di regressione lineare bayesiana con PyMC3: Impara a implementare modelli bayesiani in Python per prevedere i rendimenti e testare le relazioni tra variabili finanziarie.

🚀 Perché iscriversi?
Questo corso è essenziale per chi desidera integrare la statistica bayesiana per il trading quantitativo. Le tecniche bayesiane ti permettono di costruire modelli flessibili, adattivi e capaci di migliorare progressivamente man mano che i dati aumentano.

Dalla teoria all’implementazione con PyMC3, questo percorso ti fornisce gli strumenti per affrontare i mercati con maggiore rigore statistico e maggiore capacità di adattamento all’incertezza.

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