Cesare Gonzi

Cesare Gonzi

Nato in provincia di Siena, classe 1990. Fin da piccolo appassionato di trading in campo obbligazionario ed azionario ed amante, ma forse più amatore, di programmazione.
Per un breve periodo dopo il diploma scientifico conseguito nel 2009, oltre a seguire lezioni e dare esami all’università di Economia di Siena, si dedica ad attività di scalping manuale.

Dopo aver conseguito la laurea triennale in Economia nel 2012, si trasferisce a Londra ed inizia a far convergere le due passioni, programmazione e trading, in un progetto finalizzato alla produzione di trading systems ed alle tecniche di backtesting insieme all’amico, poi socio, Andrea Ferrari.

Nel giugno 2015 lancia il servizio BacktestMarket, che ha l’obiettivo di condividere con altri traders quanto appreso fino ad ora in ambito di trading algoritmico e trading systems, fornendo agli aspiranti traders quantitativi gli strumenti necessari per avviare quel tipo di analisi nel modo più completo possibile e con strumenti e conoscenze adeguati.

L’anno successivo consegue il titolo di laurea specialistica in Management and Governance ed avvia attività di consulenza in ambito finanziario/manageriale presso diverse Banche e società finanziarie italiane come Monte dei Paschi di Siena, Nexi, Banco di Puglia e Basilicata con la società Join Business Management Consulting.

A fine 2016, durante la collaborazione con Join Business Management Consulting, sviluppa (in collaborazione ad ingegneri informatici) una piattaforma per la gestione dei sottostanti immobiliari rivenienti da contratti di Leasing non performing in collaborazione con Assilea.

Nell’estate 2017, ultimo progetto in ordine temporale, ma non certo per importanza, realizza insieme ad un team di ingegneri e ad un trader esperto come Giuseppe Antonelli, il servizio ForecastCycles.com, una piattaforma in grado di sostenere il trader attraverso analisi ciclico/ stagionali su più di 3000 strumenti finanziari.

Da aprile 2018 scrittore su Money.it con una rubrica settimanale improntata sulle analisi prodotte su ForecastCycles.com sulla stagionalità.