“Buy the Dip” Funziona Davvero? Un’Analisi Quantitativa con RSI su Bitcoin e Azioni (Video Podcast)

13 Settembre 2025 | Quantcast (Video)

“Compra sul ribasso” o “Buy the Dip” è forse uno dei consigli di investimento più diffusi di sempre. Suona semplice, quasi ovvio: quando il mercato scende, si presenta un’opportunità di acquisto a sconto. Ma questa saggezza popolare ha un fondamento statistico, un “edge” replicabile, o è solo una scommessa basata sulla speranza che i prezzi tornino a salire?

Invece di affidarci alle opinioni, abbiamo deciso di rispondere a questa domanda con l’unico strumento in grado di fornire una risposta oggettiva: un’analisi quantitativa. In questo articolo, basato sul nostro video approfondito, smontiamo il concetto di “Buy the Dip” e lo testiamo rigorosamente attraverso un backtest su alcuni degli asset più discussi al mondo.


 

Lo Strumento Sotto la Lente: RSI(4) Settimanale

 

Per trasformare un’idea vaga come “comprare il ribasso” in una regola misurabile, abbiamo bisogno di uno strumento. Per questo studio, abbiamo scelto il Relative Strength Index (RSI), un noto oscillatore di momentum.

Tuttavia, non lo useremo nella sua configurazione standard. Per isolare solo i ribassi più violenti e significativi, abbiamo adottato un’impostazione specifica e non convenzionale:

  • Periodo: 4 (molto breve, per reagire velocemente)
  • Time Frame: Settimanale (per ignorare il rumore di fondo giornaliero)

La logica è quella di identificare momenti di ipervenduto estremo e rapido su un orizzonte temporale strategico. Il nostro segnale di acquisto scatta quando l’RSI(4) settimanale chiude sotto il livello 30.


 

Le Regole dell’Esperimento: Metodologia del Backtest

 

Un’analisi rigorosa richiede regole chiare e non ambigue. Ecco l’impostazione del nostro esperimento:

  • Passo 1: Segnale: Si attende la chiusura di una settimana con l’RSI(4) inferiore a 30.
  • Passo 2: Ingresso: Si acquista all’apertura della settimana successiva al segnale.
  • Passo 3: Uscita: La posizione viene mantenuta per un periodo fisso (in questo studio abbiamo analizzato uscite a 1, 2, 3 e 5 anni) per valutare l’efficacia del solo segnale di ingresso nel lungo periodo.

Per rendere il test più significativo, abbiamo confrontato tre varianti della strategia contro il benchmark, il Buy & Hold:

  1. RSI_All: La strategia base. Compra a ogni segnale RSI < 30, indipendentemente dal contesto.
  2. RSI_Over_MA200: La strategia prudente. Compra solo se il segnale si verifica mentre il prezzo è sopra la sua media mobile a 200 periodi. In pratica, “compra il ribasso solo all’interno di un trend rialzista”.
  3. RSI_Under_MA200: La strategia aggressiva. Compra solo se il segnale si verifica quando il prezzo è sotto la media mobile a 200 periodi. È il classico “tentativo di afferrare un coltello che cade”.

 

Caso Studio 1: Bitcoin, il Test Definitivo

 

Quale asset migliore di Bitcoin per uno stress-test? La sua volatilità estrema mette a nudo i limiti di qualsiasi strategia.

I risultati, con un holding period di 5 anni, sono stati sorprendenti. La strategia RSI_Over_MA200 ha mostrato un CAGR (Tasso di Crescita Annuo Composto) dello 0.92, superando persino il Buy & Hold (0.84). Anche il Max Drawdown è risultato leggermente migliore.

Tuttavia, qui emerge una lezione fondamentale dell’analisi quantitativa. Questo risultato strabiliante è stato generato da soltanto 3 segnali nell’intero periodo di test. Un campione così piccolo solleva un enorme dubbio sulla validità statistica: è un vero edge o semplice fortuna?


 

Caso Studio 2: L’Analisi si Espande su Azioni e Indici

 

Per capire se questi principi avessero una validità più ampia, abbiamo replicato il test sull’indice S&P 500 (SPY) e su quattro colossi tecnologici: Microsoft (MSFT), Google (GOOG), Apple (AAPL) e Amazon (AMZN).

Qui, la storia diventa ancora più ricca di sfumature:

  • Per asset più stabili e con trend definiti come SPY, MSFT e GOOG, la strategia più bilanciata è stata la RSI_Over_MA200, confermando che comprare i ribassi all’interno di un trend rialzista è un approccio robusto.
  • Per un titolo con uno slancio storico eccezionale come AAPL, anche la strategia base RSI_All ha funzionato egregiamente.
  • Su AMZN, sorprendentemente, la strategia più aggressiva RSI_Under_MA200 ha mostrato un vantaggio, riuscendo a capitalizzare su momenti di profonda debolezza del titolo.

La conclusione è inequivocabile: non esiste una strategia che si adatta a tutti gli asset. Ogni mercato ha una sua “personalità” che deve essere considerata.


 

Il Verdetto: Il Contesto è Tutto

 

L’obiettivo dell’analisi quantitativa non è trovare una formula magica o un segnale infallibile. Come riassume perfettamente una delle slide del nostro studio:

“Non si tratta di cercare segnali infallibili, ma di identificare e validare ‘edge’.”

Un edge è un piccolo vantaggio statistico, una piccola inefficienza di mercato che, se sfruttata con disciplina e coerenza nel tempo, può fare la differenza.

 

Insegnamenti Chiave da Portare a Casa

 

  • I segnali semplici possono funzionare: Un’idea di base, se ben definita, può avere un vantaggio statistico.
  • I filtri migliorano la qualità: Aggiungere un filtro di contesto, come la media mobile a 200 periodi, migliora drasticamente la qualità e la robustezza del segnale.
  • Nessuna strategia è universale: Ciò che funziona per Bitcoin non funzionerà necessariamente per un indice azionario, e viceversa.
  • Il backtest è cruciale: Un’idea senza una validazione rigorosa sui dati rimane solo un’opinione.

Questa analisi è solo un assaggio di ciò che l’approccio quantitativo può rivelare. È un mondo vasto, basato sulla curiosità, sul metodo scientifico e sulla continua esplorazione dei dati.


 

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Rispetto alla settimana precedente, XLK mostra un lieve raffreddamento (RS-Ratio da 110.6 a 107.5) pur mantenendo momentum positivo. Il movimento più significativo riguarda Utilities (XLU), che subisce un deterioramento del momentum nonostante un apparente avvicinamento al benchmark.

La distanza euclidea tra Tech Basket e Defensive Basket si riduce da 12.63 a 10.32 punti, segnalando una convergenza parziale, ma il regime rimane Risk-On con correlazione negativa persistente (-0.193).

Operativamente, si raccomanda di mantenere overweight su Technology con trailing stop, evitare entry premature su Utilities, e attendere segnali concreti di rotazione verso altri settori prima di riallocare il portafoglio.

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