AlphaFrame Lab

I nostri modelli di allocazione su ETF, raccontati come si deve: cosa sono, come li mettiamo alla prova e cosa è sopravvissuto ai test. Il patto di onestà: universo per classi di attivo e carattere di ogni motore, sempre; la ricetta (pesi, posizioni, dettagli di addestramento), mai. Ogni numero è al netto della tassa italiana del 26% e dei costi di negoziazione.

Ep 1I motori: il parco modelli, universo e carattere

Ep 2Il metodo: il gate distribuzionale e la doppia asticella

Ep 3Backtesting rigoroso: perché i backtest mentono

Ep 4Deep learning addestrato vs AI generativa

Ep 5Performance e regimi: chi vince (e difende) dove

Ep 6Il fattore 26%: il drag fiscale che decide

Ep 7La caccia all'alpha: cosa abbiamo scartato (e perché)

Ep 8Cosa è sopravvissuto: verdetti datati e valore onesto

Comunicazione di marketing a scopo informativo/educativo — non consulenza personalizzata, raccomandazione o sollecitazione, e nessuna promessa di rendimento; il capitale è a rischio. Il servizio di consulenza in materia di investimenti non è attualmente avviato e non è prestata gestione di portafogli: i modelli descritti sono ricerca quantitativa proprietaria, non un prodotto o servizio sottoscrivibile. I dati citati negli episodi sono in-sample/da backtest dove indicato; le performance passate o simulate non sono indicative di quelle future. Universo descritto per classi/settori: nessun titolo specifico, nessuna allocazione corrente.