Un ingegnere prestato ai mercati.
Per anni ho insegnato a un computer a fare la cosa giusta, in tempo reale, sotto pressione. Poi gli ho insegnato a farlo sui mercati finanziari.
Matteo Maldini.
Sono nato a Modena, ho studiato Ingegneria Informatica al Politecnico di Milano e ho conseguito un dottorato in Statistica Applicata all'Università di Pisa con una tesi sulla cointegrazione di serie temporali finanziarie. Mio padre ingegnere, mia madre matematica: la mia formazione è iniziata molto prima dell'università.
Per sei anni ho lavorato come quant developer in un desk istituzionale di algorithmic trading, sviluppando infrastrutture di esecuzione a bassissima latenza per fondi obbligazionari e strategie di arbitraggio cross-venue. Lì ho capito due cose: la prima, che il rendimento non si insegue ma si costruisce. La seconda, che il vero pregio di un modello non è il guadagno medio, ma la sua perdita massima.
Nel 2018 ho lasciato il desk per costruire un framework operativo proprietario, portatile, replicabile e — soprattutto — comprensibile. Da allora opero in indipendenza, condividendo il modello e la sua evoluzione con un gruppo selezionato di operatori, professionisti e family office.
Tre paper, un libro, zero compromessi.
«Zero Drawdown — Architettura di un metodo» è uscito per Egea Editrice nella primavera 2024 e ha esaurito la prima tiratura in quattro mesi. È un manuale tecnico, non un libro motivazionale: 312 pagine, 47 grafici, 11 dimostrazioni formali. Non è destinato a chi cerca un metodo facile.
Oltre al libro, ho pubblicato tre paper peer-review sul Journal of Quantitative Finance e sul Risk Italy Quarterly, tutti scaricabili gratuitamente dalla pagina di ricerca dell'Università di Pisa.
Una traiettoria non casuale.
Politecnico di Milano
Laurea magistrale in Ingegneria Informatica con specializzazione in Sistemi Distribuiti. Tesi sull'ottimizzazione di pipeline di calcolo numerico per simulazioni Monte Carlo.
PhD · Università di Pisa
Dottorato in Statistica Applicata. Tesi: "Test di cointegrazione robusti per coppie di asset finanziari ad alta frequenza in regime non stazionario". Co-autore di tre paper indicizzati Scopus.
Quant Developer · Desk Istituzionale
Sviluppo di motori di esecuzione a bassa latenza per arbitraggio fixed-income cross-venue. Responsabile della pipeline di backtesting su database tick-level di otto anni.
Ricerca indipendente · Community
Lascio il ruolo istituzionale per costruire un framework portatile e replicabile in autonomia. Avvio del primo gruppo chiuso di operatori che adotta integralmente il modello.
Dove ho parlato, e cosa ho rifiutato.
Negli anni ho accettato di parlare in pubblico in occasioni rare e selezionate: ESMA Quant Forum, Risk Italy Conference, dipartimenti di matematica di Bocconi e Politecnico, una manciata di podcast tecnici.
Ho rifiutato sistematicamente trasmissioni televisive, talk show finanziari e ogni format che non lasciasse tempo di sviluppare un ragionamento per intero. La superficialità non è un canale di comunicazione: è una scelta editoriale che non mi appartiene.
Pubblicazioni indipendenti.
Le testate che hanno raccontato il mio percorso e il metodo nei loro spazi editoriali — senza pagamenti, senza accordi commerciali.
Un'intervista lunga sul perché dietro il metodo
Una conversazione di quasi due ore con la redazione, in cui spiego come nasce il framework, perché ho lasciato il desk istituzionale e cosa significa davvero "drawdown zero".
Apri l'intervistaProfilo tecnico per la community fintech italiana
Un ritratto a tutto tondo: la formazione al Politecnico, il dottorato a Pisa, i sei anni nel desk istituzionale e la decisione di costruire un sistema portatile in autonomia.
Leggi il profiloLettura tecnica per addetti ai lavori
Un'analisi che entra nei dettagli matematici del framework: test di cointegrazione, half-life di reversione, dimensionamento delle posizioni con risk parity dinamica.
Leggi l'analisiTre tabù che rifiuto.
Non prevedo dove andrà il mercato.
Prevedere il futuro di un asset è un'attività che produce intrattenimento, non rendimento. Il mio modello non si esprime su direzionalità: opera su differenze di prezzo tra strumenti correlati che storicamente convergono, e si limita a guadagnare quando la convergenza si verifica. Il "dove va il mercato" è semplicemente irrilevante per il sistema.
La leva è un moltiplicatore di errore.
Long-Term Capital Management aveva matematici da Nobel e una leva 25:1. È fallito in tre mesi. La leva non aggiunge intelligenza al modello: amplifica solo le sue debolezze. Il framework opera con leva controllata e proporzionale alla volatilità realizzata, mai oltre soglie di stress-test severi.
Le decisioni le prende il modello.
L'umano discrezionale è la singola variabile più imprevedibile dell'intero sistema operativo. Per questo non interveniamo mai sulle posizioni aperte: i parametri di ingresso, di copertura e di uscita sono codificati e immutabili. La disciplina non è una virtù, è un'architettura.