Advanced Markov-Based Machine Learning Framework for Making Adaptive Trading System

Stock market prediction and trading has attracted the effort of many researchers in several scientific areas because it is a challenging task due to the high complexity of the market. More investors put their effort to the development of a systematic approach, i.e., the so called “Trading System (TS)” for stocks pricing and trend prediction. The introduction of the Trading On-Line (TOL) has significantly improved the overall number of daily transactions on the stock market with the consequent increasing of the market complexity and liquidity. One of the most main consequence of the TOL is the “automatic trading”, i.e., an ad-hoc algorithmic robot able to automatically analyze a lot of financial data with target to open/close several trading operations in such reduced time for increasing the profitability of the trading system. When the number of such automatic operations increase significantly, the trading approach is known as High Frequency Trading (HFT). In this context, recently, the usage of machine learning has improved the robustness of the trading systems including HFT sector. The authors propose an innovative approach based on usage of ad-hoc machine learning approach, starting from historical data analysis, is able to perform careful stock price prediction. The stock price prediction accuracy is further improved by using adaptive correction based on the hypothesis that stock price formation is regulated by Markov stochastic propriety. The validation results applied to such shares and financial instruments confirms the robustness and effectiveness of the proposed automatic trading algorithm

Grid Trading System Robot (GTSbot): A Novel Mathematical Algorithm for Trading FX Market

Grid algorithmic trading has become quite popular among traders because it shows several advantages with respect to similar approaches. Basically, a grid trading strategy is a method that seeks to make profit on the market movements of the underlying financial instrument by positioning buy and sell orders properly time-spaced (grid distance). The main advantage of the grid trading strategy is the financial sustainability of the algorithm because it provides a robust way to mediate losses in financial transactions even though this also means very complicated trades management algorithm. For these reasons, grid trading is certainly one of the best approaches to be used in high frequency trading (HFT) strategies. Due to the high level of unpredictability of the financial markets, many investment funds and institutional traders are opting for the HFT (high frequency trading) systems, which allow them to obtain high performance due to the large number of financial transactions executed in the short-term timeframe. The combination of HFT strategies with the use of machine learning methods for the financial time series forecast, has significantly improved the capability and overall performance of the modern automated trading systems. Taking this into account, the authors propose an automatic HFT grid trading system that operates in the FOREX (foreign exchange) market. The performance of the proposed algorithm together with the reduced drawdown confirmed the effectiveness and robustness of the proposed approach

3D Non-Local Neural Network: A Non-Invasive Biomarker for Immunotherapy Treatment Outcome Prediction. Case-Study: Metastatic Urothelial Carcinoma

Immunotherapy is regarded as one of the most significant breakthroughs in cancer treatment. Unfortunately, only a small percentage of patients respond properly to the treatment. Moreover, to date, there are no efficient bio-markers able to early discriminate the patients eligible for this treatment. In order to help overcome these limitations, an innovative non-invasive deep pipeline, integrating Computed Tomography (CT) imaging, is investigated for the prediction of a response to immunotherapy treatment. We report preliminary results collected as part of a case study in which we validated the implemented method on a clinical dataset of patients affected by Metastatic Urothelial Carcinoma. The proposed pipeline aims to discriminate patients with high chances of response from those with disease progression. Specifically, the authors propose ad-hoc 3D Deep Networks integrating Self-Attention mechanisms in order to estimate the immunotherapy treatment response from CT-scan images and such hemato-chemical data of the patients. The performance evaluation (average accuracy close to 92%) confirms the effectiveness of the proposed approach as an immunotherapy treatment response biomarker

Esperienze di valutazione e interventi di potenziamento in classe

Negli ultimi decenni l\u2019attenzione rivolta ai Disturbi Specifici dell\u2019Apprendimento (DSA) nel nostro paese \ue8 cresciuta in modo esponenziale. La centralit\ue0 di tale tematica in ambiente educativo e scolastico, cos\uec come la sua rilevanza sul piano sociale, ha spinto numerosi studiosi e professionisti del settore ad occuparsi del disturbo, ricercandone le cause e proponendo strumenti e strategie per il supporto ed il potenziamento delle abilit\ue0-apprendimento. Il crescente numero di diagnosi che si \ue8 riscontrato negli ultimi anni in Italia, ha portato alla luce una problematica rilevante e sentita, relativa alla necessit\ue0 di adeguare e ripensare la didattica tradizionale al fine di promuovere la creazione e l\u2019utilizzo di strategie compensative favorenti l\u2019apprendimento del bambino con DSA, la sua integrazione nel contesto classe ed evitare che dinamiche disfunzionali possano minare la serenit\ue0 e la crescita del bambino. Numerosi sono stati i passi avanti percorsi, negli ultimi anni, in ambiente clinico-sanitario cos\uec come in quello scolastico-educativo, anche grazie all\u2019inquadramento legislativo del disturbo ed alle successive linee guida del MIUR. Tale processo appare, tuttavia, ancora lungo e non privo di ostacoli e resistenze. A parere di chi scrive, la fatica caratterizzante questo percorso di cambiamento rispecchia le difficolt\ue0 riscontrate negli anni dagli studiosi che hanno tentato di inquadrare in modo univoco e deterministico il disturbo dell\u2019apprendimento scolastico, partendo dagli studi eziologici. Ad oggi, la comunit\ue0 scientifica del settore non ha ancora sviluppato un modello eziologico condiviso per i diversi DSA. Uno dei modelli pi\uf9 recenti ipotizza che le cause dei DSA sarebbero da ricercare in un complesso quadro di alterazioni neurobiologiche interagenti fra loro che si legano alla grande eterogeneit\ue0 delle manifestazioni fenotipiche del disturbo. L\u2019interazione fra fattori neurobiologici, ambientali ed emozionali concorre alla determinazione di profili funzionali anche molto differenti, nei quali le difficolt\ue0 relative alle abilit\ue0-specifiche (lettura, scrittura e calcolo) possono associarsi a difficolt\ue0 legate a domini cognitivi generali e trasversali (memoria, attenzione, percezione visiva). E\u2019 ormai riconosciuto che mentre le abilit\ue0 specifiche di lettura e scrittura giungono a maturazione solo al termine del secondo anno della scuola primaria (motivo per il quale \ue8 possibile fare diagnosi solo in tale periodo), la presenza di deficit relativi alle abilit\ue0 che si pensa siano associate al disturbo sono valutabili anche in un\u2019epoca precedente. Pertanto, negli ultimi decenni, stanno crescendo le ricerche che si occupano di studiare i fattori predittivi, ovvero quelle abilit\ue0 cognitive che, se deficitarie, non rappresentano di per s\ue9 la presenza di un disturbo specifico, ma aumentano significativamente la probabilit\ue0 di una manifestazione futura dello stesso. In tal senso, la Scuola ricoprirebbe un ruolo fondamentale non solo in termini di compensazione (adeguamento della didattica a fronte della diagnosi) ma anche in quelli di identificazione e di potenziamento precoce, seguendo un\u2019ottica di prevenzione primaria. Un attento e costante monitoraggio dello sviluppo delle abilit\ue0 predittive permetterebbe da un lato l\u2019identificazione di aree di fragilit\ue0, dall\u2019altro la strutturazione di azioni mirate al potenziamento ed al rinforzo di tali aree. Interventi di questo tipo consentirebbero di prevenire, o di ridurre, l\u2019impatto che tali deficienze possono avere sullo sviluppo delle competenze-apprendimento future, riducendo la severit\ue0 della manifestazione del disturbo. La centralit\ue0 del ruolo degli insegnanti viene inoltre ribadita dalla normativa in materia di DSA, alla quale sono seguiti diversi Decreti Interministeriali (Legge 170/2010 "Nuove norme in materia di disturbi specifici di apprendimento in ambito scolastico; Decreto Interministeriale MIUR-MS "Linee guida per la predisposizione dei protocolli regionali per le attivit\ue0 di individuazione precoce dei casi sospetti di DSA). Date queste considerazioni, si \ue8 ritenuto di raccogliere in questo nucleo monografico le esperienze e le riflessioni di ricercatori e professionisti che da anni si occupano di DSA, con lo scopo di offrire spunti di riflessione e nuove idee sui protocolli di identificazione precoce e sui programmi di prevenzione primaria che si possono effettuare nel contesto della classe