Chi siamo

Costruiamo il modo intelligente di fare trading

Un team di ricercatori quantitativi e ingegneri con una convinzione: strumenti migliori, decisioni migliori.

La nostra storia

InvestPro AI è nato da una frustrazione condivisa da tutto il team fondatore: il divario tra ciò che potevano fare i desk istituzionali e ciò che restava ai trader individuali. Le banche avevano server co-locati, team quant e livelli di supervisione del rischio. Tutti gli altri avevano un browser, un intuito e troppe schede aperte.

Ci siamo proposti di colmare quel divario — non promettendo rendimenti impossibili, ma mettendo intelligenza artificiale davvero utile in un terminale che chiunque può aprire: segnali con motivazione, automazione con guardrail, rischio sempre visibile. Il nome InvestPro riflette lampi precisi di insight in un mercato oscuro e rumoroso.

Oggi InvestPro serve trader in tutta Europa e oltre. Il nostro standard è semplice: se una funzione non aiuta un trader a decidere con più chiarezza e disciplina, non va in produzione.

Le persone dietro InvestPro

Daniel Voss

Daniel Voss

Co-fondatore e CEO

Ex trader di derivati FX con un decennio su desk bancari, convinto che i migliori strumenti non debbano restare dietro muri istituzionali.

Priya Anand

Priya Anand

Co-fondatrice e Head of Research

Ricercatrice quantitativa con background in modellazione statistica. Guida il team che progetta e valida ogni modello di segnali InvestPro.

Marco Reiner

Marco Reiner

Head of Engineering

Ingegnere di sistemi focalizzato su infrastruttura a bassa latenza. Mantiene il terminale veloce, resiliente e sicuro 24 ore su 24.

La nostra missione

La nostra missione è rendere accessibile il trading disciplinato e guidato dai dati ai privati — senza fingere che i mercati siano facili o privi di rischio. Siamo implacabili sulla trasparenza: vedrai sempre perché un segnale si è attivato, in cosa un modello è confidente e dove si trova il tuo rischio.

Misuriamo il successo non da quanto spesso i trader usano InvestPro, ma da quanto li aiuta a operare meglio e perdere meno per errori evitabili. È una soglia più alta — ed è quella che ci importa.

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