Leonardo Cella
Miembro del Comité Técnico-Científico de AIPIA · Trader Cuantitativo de Energía y Especialista en Machine Learning · Milán
Leonardo Cella es trader cuantitativo de energía, especializado en machine learning, estadística y métodos computacionales. Es doctor en Informática por la Universidad de los Estudios de Milán y máster en Computer Science and Engineering por el Politecnico di Milano, con especialización en machine learning.
Tiene su base en Milán. Dirige como Lead Quantitative Power Trader la actividad cuantitativa de Duferco Energia, tras una trayectoria que ha atravesado la investigación académica, la ciencia de datos aplicada a los mercados energéticos y un periodo en Amazon como Applied Scientist.
Lo que aporta al Comité
En el Comité Técnico-Científico, Leonardo Cella representa el encuentro entre la investigación de nivel académico y los sistemas que operan en producción con restricciones reales de tiempo y de riesgo. Es una combinación útil al Comité cuando se trata de distinguir un resultado sólido de uno que sólo se sostiene sobre los datos de prueba.
Aporta además la experiencia de un sector, el de los mercados de la energía, en el que los modelos de aprendizaje automático toman decisiones operativas continuas y se juzgan por sus resultados: un banco de pruebas exigente para las buenas prácticas que el Comité elabora.
Métodos cuantitativos e inteligencia artificial en los mercados de la energía
En Duferco Energia, desde 2024, ha construido desde cero un sistema de trading algorítmico automatizado, activo de forma continua y de baja latencia, para el mercado intradiario continuo italiano, y ha dirigido la definición y la implementación de sus estrategias. Ha extendido a varios mercados europeos el planteamiento desarrollado para Italia y ha dirigido el desarrollo de un modelo interno de previsión de producción eólica basado en aprendizaje automático.
Lidera las iniciativas de inteligencia artificial y machine learning dentro de la división de trading y ha formado el equipo cuantitativo, seleccionando y coordinando a sus analistas. Antes, en Axpo Italia, fue Senior Data Scientist en previsiones de cartera y en aplicaciones de machine learning al trading de desbalance.
Bandits, meta-aprendizaje y aprendizaje secuencial
El doctorado, defendido en la Universidad de los Estudios de Milán con una tesis sobre eficiencia y realismo en los bandits estocásticos, se centró en el aprendizaje por refuerzo. Entre 2020 y 2022 fue investigador posdoctoral en el grupo Computational Statistics and Machine Learning del Istituto Italiano di Tecnologia, donde trabajó sobre bandits no estacionarios y meta-aprendizaje, en colaboración con investigadores de META, Google y la École Polytechnique.
Los trabajos de ese periodo se publicaron en las principales sedes del machine learning: NeurIPS, AISTATS e ICML. Antes, como Applied Scientist en Amazon, había desarrollado un algoritmo de secuenciación para estaciones musicales.
En el Comité Técnico-Científico
Nombramiento efectivo desde el 21 de septiembre de 2026.
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