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Ingegneria Quantitativa al tuo servizio.

Software statistici reali per valutare il comportamento di un asset nel tempo. Nessun indicatore magico, solo misurazioni probabilistiche, aree di pivot, tensioni elastiche e vero Swing Trading stabile ed economicamente vantaggioso, con lo scopo primario di ridurre o azzerare il Risk of Ruin endemico.

⚠️ Nota Importante: Ogni software è stand-alone, si scarica sul pc e ti viene concesso in uso come analista 24/7. Non costituisce consulenza finanziaria. Il suo scopo è puramente analitico e didattico per abbattere il carico cognitivo sui mercati.
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COMING SOON

La Nuova Frontiera: Serie CMA-x

I WT-Labs annunciano l'imminente arrivo della famiglia CMA-x. Non semplici indicatori, ma una nuova generazione di analisti algoritmici automatici. Motori quantitativi ad altissima densità statistica progettati per tracciare la vera architettura probabilistica dei mercati finanziari.

In Fase di Testing

CMA-A

Analizzatore ad Ampio Spettro di Trend Statistico

CMA-A Icon

Progettato per trading e investimenti istituzionali. Scansiona Crypto, Forex, Azionario, Indici ed ETF su orizzonti temporali che spaziano dai 15 minuti ai 3 mesi, offrendo predittori statistico-inferenziali a elevatissimo edge probabilistico.

🛠️ Sistemi Inferenziali Core

  • Limiti ed Eccessi di Movimento
  • Ottimizzatori Parametrici Adattivi
  • Edging In/Out per Time & Prices
  • Rainbow Proiector Temporali
  • Double Layer Swing Detector

🔬 Esclusive WT-Labs

Algoritmi proprietari unici, non riproducibili altrove:

  • Ciclica Naturale
  • Price Of Interest (POI)
  • Cyclical Moving Averages
Tecnologia Proprietaria WT
In Fase di Releasing

CMA-E

Evoluzione Assoluta con Motore POI-Eq

CMA-E Icon

Il vertice della serie. CMA-E eredita l'intero arsenale del CMA-A, ma lo espande con una rivoluzione algoritmica frutto di oltre 30 anni di ricerche assidue nei WT-Labs.

Lo Spread Trading Mono-Asset

Sfrutta i segnali di tensione elastica tipici dello spread trading classico, ma bilanciando i segnali su un singolo asset. Non serve più cercare la correlazione tra due strumenti finanziari: la correlazione viene generata internamente dall'algoritmo proprietario POI-Eq.

WalkForward Analysis
Out-Of-Sample (OOS)
Causal Forced Envelope
Anti-leakage Rigido
Future Blindness
Anti-Lookahead Bias
Brier Score: 0.07 - 0.03
ECE: < 0.05
LogLoss: < 0.01
In Sviluppo

CMA-P

La Versione Professional in Cantiere

L'espansione per i professionisti del settore. Attualmente i nostri laboratori stanno integrando nuovi filtri direzionali e parametri istituzionali per portare la serie CMA-x a uno standard operativo di grado bancario.

Developing
Attualmente in Produzione
Debugging
Estate 2027
Releasing
Autunno 2027
Rilascio
Primi Mesi 2028
Ricerca e Sviluppo Avanzata

CMA-U (Ultimate)

Anticipare il Futuro dell'Econometria

Stiamo lavorando in stretta collaborazione con i migliori istituti di ricerca mondiali. CMA-U rappresenta il punto di singolarità per i WT-Labs: sfrutterà i paradigmi econometrici e le scoperte probabilistiche più recenti (2025-2026) per calcolare distorsioni di mercato prima impossibili da rilevare.

🧠 Paradigmi Sperimentali in Integrazione

Nessun compromesso. Le reti neurali e le inferenze markoviane di ultima generazione verranno portate al loro limite computazionale per annientare il rumore e mappare il caos deterministico a un livello mai visto prima.

Developing
Early 2027
Debugging
Inverno 2027 / Inizio 2028
Releasing
Autunno 2028
Rilascio
Inverno 2028 / Inizio 2029

Laboratori di Ricerca WT-Labs

I WT-Labs non sono una software house, ma un polo di ricerca quantitativa indipendente.
La nostra missione primaria non è la distribuzione commerciale, ma la ricerca pura. Le suite software che rilasciamo al pubblico rappresentano il sottoprodotto applicato dei nostri studi: un mezzo per finanziare e ampliare la nostra esplorazione scientifica nei settori più oscuri e inesplorati dell'economia e della fisica dei sistemi complessi.

Attualmente, i nostri laboratori stanno sviluppando i paradigmi che anticiperanno il futuro. L'intersezione tra Econometria ed Econofisica rappresenta il vertice assoluto per lo studio dei sistemi finanziari complessi. Due discipline con premesse epistemologiche complementari: il rigore assiomatico-statistico della prima fuso con la meccanica termodinamica della seconda.

Area di Studio
Approccio Econometrico
Approccio Econofisico
Dinamica dei Prezzi
Modelli GARCH, SV (Stochastic Volatility), Jump-Diffusions
Equazioni di Langevin non-lineari, Processi di Lévy, Multifractal Random Walks
Struttura dei Mercati
Identificazione causale, VAR strutturali
Reti complesse, Scale-free networks, Teoria dell'Informazione (Transfer Entropy)
Previsione / Rischio
Penalized Regression, Conformal Prediction
Physics-Informed Neural Networks, Teoria del Caos

Fase 1 Frontiere dell'Econometria Moderna

Causal Machine Learning e DML

Superiamo il limite storico del machine learning: la separazione tra correlazione predittiva e causalità. Il Double/Debiased Machine Learning ci permette di stimare parametri strutturali ad altissima dimensionalità azzerando la distorsione da regolarizzazione (Lasso, Deep Neural Networks).

$$Y - \mathbb{E}[Y|X] = \theta_0 (D - \mathbb{E}[D|X]) + \varepsilon$$

Econometria dei Dati Altissima Frequenza

  • Volatilità e Salti: Stimatori robusti al rumore di microstruttura (microstructure noise) per mercati a frazioni di millisecondo.
  • Nowcasting Avanzato: Integrazione in tempo reale di NLP (dati testuali) e Dynamic Factor Models per la previsione macroeconomica continua.

Network Econometrics e Rischio Sistemico

Studiamo le interdipendenze spaziali in cui le matrici di adiacenza sono dinamiche ed endogene. Risolviamo il problema di riflessione di Manski per identificare gli effetti peer e modellizzare la propagazione del contagio e degli shock di liquidità nei sistemi interconnessi.

Fase 2 Sviluppi in Econofisica Applicata

Teoria delle Matrici Casuali (RMT)

Quando il numero di asset \(N\) è enorme rispetto al tempo \(T\), la matrice di correlazione è dominata dal rumore stocastico. Sfruttiamo la distribuzione di Marčenko-Pastur per separare il rumore dall'informazione economica genuina su scala massiva.

$$\lambda_{\pm} = \sigma^2 \left(1 \pm \sqrt{\frac{N}{T}}\right)^2$$

Idrodinamica del Limit Order Book (LOB)

L'effetto a cascata degli ordini algoritmici descritto tramite Processi di Hawkes auto-eccitanti. I mercati operano vicino a un punto critico instabile (\(\|\Phi\| \to 1\)). Applichiamo la Square-Root Law per calcolare l'impatto esatto del volume sui prezzi.

$$\lambda_i(t) = \mu_i + \sum_{j} \int_0^t \phi_{ij}(t - s) \, dN_j(s)$$

Meccanica Statistica e Modelli ad Agenti (ABM)

Simulazione di macroeconomie complesse con agenti eterogenei per studiare l'emergere spontaneo delle crisi (transizioni di fase). Mappiamo la stabilità del credito interbancario su modelli termodinamici (Spin Glasses / Sherrington-Kirkpatrick) per anticipare le soglie critiche di collasso della liquidità.