“Se l’AI decide, chi si prende la responsabilità dell’esecuzione?” è una domanda che sentiamo spesso. Partiamo da qui. Progettiamo algoritmi di ottimizzazione che analizzano dati di mercato in tempo quasi reale, ma teniamo il controllo finale nelle mani dei desk. Questo significa modelli misurabili, parametri configurabili e spiegazioni leggibili, non scatole nere. Il nostro obiettivo non è sostituire il trader, ma ridurre slippage operativo e lavoro ripetitivo, rispettando limiti di rischio e vincoli regolamentari concordati.
| Slippage |
Analizzato in dettaglio
Riduzione media dello slippage rispetto a benchmark interni, misurata in progetti pilota e condivisa in forma aggregata con i clienti. I valori specifici restano di proprietà dei desk. |
|---|---|
| Controlli |
Configurabili dal cliente
Numero di parametri chiave che i desk possono controllare direttamente, tra limiti di partecipazione, venue preferite e soglie di rischio operative. |
| Aggiornamenti |
Pianificati e tracciati
Frequenza con cui aggiorniamo modelli e regole di monitoraggio, con particolare attenzione ai cambiamenti strutturali della microstruttura dei mercati.
|
| Tracciabilità |
Completa sugli ordini
Livello di dettaglio con cui vengono registrate decisioni algoritmiche e segnali di mercato associati, per analisi ex post e confronti con esecuzione manuale. |
Chi siamo e perché esistiamo
Foudzancounpait nasce dall’incontro tra ricerca quantitativa, esperienza su desk di trading e ingegneria dei sistemi in tempo reale, con l’obiettivo di ridurre lo slippage operativo senza aggiungere complessità inutile.
-
Origini nella ricerca quantitativa
Nasciamo come piccolo gruppo di ricercatori quantitativi e ingegneri del software che lavoravano su modelli di microstruttura dei mercati. Vediamo che molti desk di trading gestiscono ancora l’esecuzione con strumenti generici, poco adattati alle condizioni intraday. -
Prime collaborazioni istituzionali
Iniziamo a collaborare con alcuni desk di trading istituzionali europei su progetti mirati di analisi slippage. Costruiamo prototipi di smart order routing e algoritmi di esecuzione, raccogliendo feedback diretto su cosa funziona davvero in produzione.
-
Piattaforma di esecuzione unificata
Formalizziamo la piattaforma Foudzancounpait come motore unico di ottimizzazione dell’esecuzione, con pipeline dati dedicate e controlli di rischio integrati. La tecnologia viene validata su diversi flussi di ordini, con metriche condivise con i team di trading e rischio. -
Integrazione e trasparenza dei modelli
Estendiamo l’architettura per integrare OMS, EMS e sistemi di rischio già presenti presso i clienti. Introduciamo funzionalità di explainability dei modelli, per rendere più trasparenti le decisioni dell’AI verso trader, risk officer e compliance. -
Evoluzione continua con i clienti
Continuiamo a iterare con una comunità crescente di utenti professionali. Aggiorniamo i modelli per i regimi di mercato recenti, introduciamo nuovi controlli e miglioriamo gli strumenti di analisi post trade, mantenendo un approccio prudente alla sperimentazione.
Come si è evoluta la piattaforma
La piattaforma non nasce in laboratorio isolato, ma da una sequenza di progetti con desk reali, dove ogni passo è stato guidato da problemi concreti di esecuzione, rischio operativo e integrazione con infrastrutture già esistenti.
01
[2019]
Analisi comparativa esecuzione manuale e algoritmica
I primi prototipi nascono per analizzare, in modo sistematico, differenze tra esecuzione manuale e algoritmica su specifici flussi di ordini. L’obiettivo è capire dove gli strumenti esistenti lasciano sul tavolo inefficienze, senza introdurre complessità non gestibile dai desk.
02
[2021]
Costruzione del motore di routing dedicato
Con il coinvolgimento di alcuni desk istituzionali, trasformiamo i prototipi in un motore di routing e algoritmi di esecuzione più strutturato. Introduciamo log dettagliati, controlli di coerenza e un primo modulo di analisi post trade per discutere risultati in modo oggettivo.
03
[2023]
Scalabilità e simulazione per più mercati
Estendiamo la piattaforma per gestire più venue e differenti tipologie di strumenti, con particolare attenzione alla latenza e alla stabilità. Implementiamo strumenti di simulazione che permettono ai clienti di testare nuove configurazioni senza impattare la produzione.
04
[2025]
Maggiore trasparenza per controllo e rischio
Introduciamo moduli di explainability per le decisioni algoritmiche e un cruscotto unificato per trader, risk e compliance. Questo consente di discutere parametri, anomalie e risultati con un linguaggio condiviso, riducendo fraintendimenti tra funzioni diverse.
05
[2026]
Modularità per desk con esigenze diverse
Rendiamo più modulare l’architettura per supportare casi d’uso diversi, da desk con volumi elevati a team più piccoli ma con esigenze di tracciabilità rigorosa. Continuiamo ad affinare i modelli alla luce dei regimi di mercato più recenti e delle richieste regolamentari.
Cosa ci guida ogni giorno
Lavoriamo in un contesto regolamentato, dove l’AI deve essere spiegabile, misurabile e controllabile. I nostri valori riflettono questa realtà più che qualsiasi slogan di moda sul tema intelligenza artificiale applicata ai mercati.
1
Trasparenza radicale
Preferiamo mostrare metriche, limiti e trade-off invece di promesse generiche. Questo significa condividere cosa misuriamo, come lo misuriamo e dove il modello può fallire. Solo così trader, risk e compliance possono decidere consapevolmente se e come usare la piattaforma. Risultati may vary in base al contesto specifico.
2
Responsabilità misurabile
L’AI prende decisioni operative che hanno impatto su esecuzione e rischio. Manteniamo traccia di ogni scelta algoritmica, del contesto di mercato e dei limiti applicati. Questo livello di dettaglio è pensato per audit interni, confronti con esecuzione alternativa e discussioni tecniche informate.
3
Resilienza operativa
Progettiamo l’architettura assumendo che la rete possa degradare e i feed dati possano presentare anomalie. Inseriamo meccanismi di fallback, controlli di coerenza e limiti operativi che permettono ai desk di mantenere il controllo anche in condizioni non ideali, privilegiando la continuità ordinata all’aggressività.
4
Adattabilità concreta
Ogni desk ha vincoli diversi, dagli orari di trading ai requisiti di tracciabilità. Non imponiamo un modello unico. Adattiamo configurazioni, controlli e interfacce ai flussi esistenti, cercando di riutilizzare quanto già funziona invece di forzare migrazioni traumatiche o riprogettazioni complete.
5
Miglioramento continuo
Non consideriamo il go-live come punto di arrivo. Raccogliamo dati, confrontiamo periodicamente le metriche con gli obiettivi iniziali e, quando necessario, modifichiamo modelli e parametri. Questo ciclo continuo, che chiamiamo metodo di calibrazione iterativa, è centrale nel nostro modo di lavorare.
Persone responsabili della tecnologia
Dietro la piattaforma ci sono persone abituate a discutere con trader, risk officer e team IT. Preferiamo dire chiaramente cosa il sistema può fare oggi, cosa è in sperimentazione e cosa non vogliamo fare. Qui alcune delle figure che guidano il lavoro quotidiano.
Lorenzo Bianchi Responsabile prodotto esecuzione
Chief Executive Officer e co-fondatore
Basato tra Milano e altre piazze europee
Ambiti di specializzazione
Coordinamento tra desk di trading, tecnologia e funzioni di controllo per progetti di esecuzione algoritmica complessi
Competenze principali
Gestione desk trading
Metriche di esecuzione
Relazione con clienti istituzionali
Ha lavorato per anni su desk di trading elettronico, occupandosi di flussi ordini e relazioni con venue. In Foudzancounpait coordina la visione complessiva del prodotto e mantiene il dialogo con i clienti istituzionali. Si concentra su metriche di esecuzione realistiche e sul bilanciamento tra automazione e controllo umano.
Chiara Rossi Responsabile ricerca e sviluppo
Chief Technology Officer
Opera tra laboratori remoti e sedi clienti
Ambiti di specializzazione
Ricerca su modelli predittivi, progettazione di pipeline dati resilienti e integrazione con infrastrutture esistenti dei clienti
Competenze principali
Modelli quantitativi esecuzione
Sistemi distribuiti real time
Monitoraggio e osservabilità
Proviene da un percorso in ricerca quantitativa e ingegneria del software distribuito. Ha progettato modelli per microstruttura di mercato e sistemi a bassa latenza. In Foudzancounpait guida le scelte architetturali e la validazione tecnica dei modelli, con particolare attenzione a robustezza, logging e osservabilità in produzione.
Marco De Santis Responsabile rischio e controllo
Head of Risk and Compliance
Presenza regolare presso clienti in Italia e UE
Ambiti di specializzazione
Progettazione di controlli preventivi, monitoraggio ex post e processi di escalation per anomalie nell’esecuzione algoritmica
Competenze principali
Rischio di mercato operativo
Definizione limiti esecuzione
Dialogo con funzioni compliance
Ha esperienza in analisi di rischio di mercato e operativo per intermediari regolamentati. In Foudzancounpait definisce i controlli di rischio integrati nella piattaforma, supervisiona le politiche di limiti e collabora con le funzioni di compliance dei clienti per allineare i flussi di esecuzione ai requisiti normativi locali.
Elena Marino Responsabile integrazione clienti
Head of Client Engineering
Lavora da remoto e on site su richiesta
Ambiti di specializzazione
Pianificazione onboarding, gestione ambienti di test, coordinamento tra infrastrutture legacy e nuova piattaforma di esecuzione
Competenze principali
Integrazione OMS ed EMS
API e connettività venue
Gestione progetti tecnici
Ha seguito numerosi progetti di integrazione tra OMS, EMS e motori di esecuzione. In Foudzancounpait è il riferimento per l’onboarding tecnico, la gestione delle API e il coordinamento con i team IT dei clienti. Lavora per ridurre il carico operativo legato ai progetti e rendere prevedibili tempi e step di integrazione.
Riconoscimenti e citazioni
Non puntiamo ai premi, ma alcune iniziative indipendenti del settore hanno riconosciuto il nostro lavoro su AI, trasparenza e affidabilità nell’esecuzione per operatori professionali.
Riconoscimento per innovazione in esecuzione algoritmica
Classifica indipendente tecnologia trading europea
2021
Premio per uso responsabile dell’intelligenza artificiale
Evento fintech dedicato ai mercati dei capitali
2023
Segnalazione tra le piattaforme emergenti di routing intelligente
Rassegna soluzioni per operatori istituzionali
2024
Approfondisci la piattaforma prima di decidere se ha senso per il tuo desk
Non pretendiamo di avere tutte le risposte. Preferiamo mettere sul tavolo architettura, vincoli e metriche, e costruire insieme un percorso di valutazione onesto. Per questo proponiamo materiali sintetici, demo guidate e prove mirate, così ogni desk può capire dove la nostra tecnologia aggiunge valore e dove no.
Panoramica tecnica e funzionale chiara
Mettiamo a disposizione una panoramica sintetica dell’architettura, dei flussi dati e dei principali controlli di rischio. Il documento è pensato per responsabili trading, IT e risk, e descrive chiaramente cosa fa la piattaforma e cosa resta in carico al cliente.
Sessioni di confronto con il team
Per alcuni team è utile un confronto diretto con i nostri ingegneri e quants. In queste sessioni discutiamo casi d’uso concreti, vincoli infrastrutturali esistenti e modalità realistiche di test, senza promesse che non possiamo misurare.
Percorso di adozione progressivo condiviso
Molti clienti vogliono partire da una prova controllata. Proponiamo un percorso graduale che parte dall’analisi dei dati esistenti, passa da simulazioni e ambienti di test, e arriva alla produzione solo quando le metriche sono condivise.