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Novembre 12, 2023 0

Rivivi un classico. Ecco una breve realizzazione del gioco Pong di Atari in Python con l’aiuto di PyGame.

Di Ruggero Grando

Il mondo dei videogiochi è costellato di titoli che hanno lasciato un'impronta indelebile nella storia dell'industria videoludica. Tra questi, uno dei giochi più iconici e pionieristici è senza dubbio "Pong"...

Ottobre 29, 2023 0

Protocollo LDAP: implementazione in un Sistema Informativo Territoriale o in un qualsiasi progetto informatico

Di Ruggero Grando

In questo articolo si parlerà essenzialmente del protocollo LDAP, ma lo farò in termini assolutamente differenti rispetto al classico "panettone" accademico. L'obiettivo di questo articolo è di rafforzare la sicurezza...

Settembre 4, 2023 0

Valore del Bitcoin e algoritmi di intelligenza artificiale

Di Ruggero Grando

L'intelligenza artificiale può prevedere il valore del Bitcoin?La previsione del valore del Bitcoin resta inevitabilmente un ambito alquanto difficile, e in assenza di grandi "pattern" (Il Bitcoin è nato nel...

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Settembre 6, 2023 0

SPACEX FALCON 9 – esempio di previsione del successo o meno dell’atterraggio del primo stadio sulla base di alcuni dati di input – I parte –

Di Ruggero Grando

In questo articolo, cercheremo di capire se l'atterraggio del primo stadio del razzo Falcon 9 di SpaceX avverrà o meno con successo sulla base di alcuni dati dei lanci già eseguiti in passato. Questo, è il quesito a cui dovremmo dare una risposta più o meno corretta con l'aiuto di alcuni algoritmi di Machine Learning. Inoltre, verranno creati dei dati aggiuntivi e dei lanci "virtuali" in grado di allenare l'algoritmo di Machine Learning al riconoscimento dell'esito del lancio. A questo, verranno aggiunte delle simulazioni di "rottura" dei componenti del razzo...

Luglio 15, 2022 0

Appunti di Machine Learning in ambito finanziario – IV parte

Di Ruggero Grando

Negli appunti precedenti abbiamo calcolato il prezzo futuro dell'asset ETH/BTC con il metodo della regressione polinomiale. Ora, è il momento di introdurre la parte relativa al calcolo del prezzo futuro di un asset con l'ausilio di una rete neurale. Come al solito, l'intero progetto sarà sviluppato in linguaggio Python con l'ausilio dell'ambiente di sviluppo Visual Studio Code. Operativamente, la prima cosa che dobbiamo fare, è l'importazione delle librerie necessarie per poter implementare l'uso della rete neurale. Nelle righe seguenti sono presenti gli import necessari per tale operazione. 1 import numpy...

Dicembre 29, 2021 0

Appunti di Machine Learning in ambito finanziario – III parte –

Di Ruggero Grando

In questa terza parte, utilizzeremo il modello della regressione polinomiale per trovare la funzione che meglio approssima i valori reali dell'andamento di una pair con l'obiettivo di poter "calcolare" il valore futuro del prezzo dell'asset. Inoltre, vedremo come misurare l'approssimazione dei valori predetti (calcolati con l'equazione desunta della regressione lineare) e i valori reali con l'aiuto dell'indice MSE ossia il mean squared error (errore quadratico medio). Inizieremo a studiare il codice Python dal punto in cui avevamo concluso con la seconda parte e quindi, con le righe seguenti. Fig 1.(Metodo...

Ottobre 21, 2021 0

Appunti di Machine Learning in ambito finanziario – II parte –

Di Ruggero Grando

In questa seconda parte di appunti, continueremo a scrivere del codice in Python. Scendendo nel particolare, vedremo una breve introduzione al modello della regressione polinomiale che ci permetterà nella terza parte di individuare il valore della variabile dipendente dal valore della variabile indipendente. Nel nostro caso, come descritto nella prima parte, la variabile dipendente è il prezzo, o meglio l'attributo 'Close' della pair considerata, mentre, la variabile indipendente è il tempo distribuito secondo un intervallo ben definito. Il modello di regressione polinomiale Come indicato nella parte introduttiva, in questo articolo,...

Agosto 20, 2021 0

Appunti di Machine Learning in ambito finanziario – I parte –

Di Ruggero Grando

In questa serie di articoli, tratti dai miei appunti, vedremo come realizzare alcuni algoritmi in ambito "Finance" di machine Learning scritti in linguaggio Python partendo da alcune nozioni elementari. Non si tratta di un corso vero e proprio, ma sicuramente vi potrà aiutare nella progettazione di un sistema di trading. Breve intervallo di installazione dei requisiti per poter seguire correttamente gli appunti. Per capire gli appunti e poter scrivere del codice, bisogna aver installato Python nel proprio sistema operativo. Per Windows 10 ho trovato la seguente guida di installazione: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwihi9CfrL_yAhVV3IUKHTtgBC0QtwJ6BAgDEAM&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3Dij1HTDpVTBI&usg=AOvVaw07rei0C57nPNbAFZPqTO0Z...

Novembre 25, 2019 0

Crypto_1_Backtester: un software per il backtesting delle cryptovalute.

Di Ruggero Grando

Il mondo del trading delle cryptovalute (Bitcoin & Company) rappresenta un ottima opportunità per "sperimentare" i propri algoritmi di backtesting (simulazioni di trading) senza dover per forza investire del denaro. Per lo stesso motivo, il trading vero e proprio è diventato più facile e più appetibile per migliaia di persone, non più relegato ad un élite e ad un mondo esclusivamente finanziario. Crypto_1_Backtester scritto in linguaggio Python è un simulatore delle operazioni di trading che vi permetterà di trovare la strategia migliore per le vostre operazioni di trading. A tal...