Analisi Quantitative Archivi - Kriterion Quant | Formazione Trading Quantitativo

Analisi Quantitativa (GLD) GOLD 2006-2025: Perché il Buy the Dip Batte il Momentum e Come Sfruttarlo

27 Ottobre 2025

Kriterion Quant presenta un’analisi di profiling quantitativo sull’ETF GLD.US (2006-2025)[cite: 3]. Lo studio identifica una dualità critica: un robusto trend rialzista strutturale (Esponente di Hurst 0.640) [cite: 4] smentito da un'”alpha negativa sui rally” (+0.34% annuo)[cite: 4]. L’edge primario è un forte Mean Reversion su eventi estremi [cite: 5]: la strategia “Buy the Dip” (Z-Score < -1.938) ha prodotto un Win Rate del 68.50%[cite: 5]. L'analisi rivela un rischio di coda severo (Max Drawdown 50%)[cite: 6], invalidando il Buy-and-Hold.

Studio di Caratterizzazione Statistica (BTC-USD): Identificazione di Edge Probabilistici nei Mercati Crypto

20 Ottobre 2025

Questo studio conduce un’analisi statistica rigorosa su 3.214 candele giornaliere di BTC-USD (2017-2025) per separare segnali genuini dal rumore casuale. Identifichiamo un edge statisticamente significativo (p-value 0.0235) denominato “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume Alto), che eleva la probabilità di candela positiva al 64.38%. Lo studio analizza metodologia, interpretazione e applicazioni operative per trading sistematico e opzioni.

Quando il Pattern Inganna: Come [Inside Bar] e [Volume] Nascondono una Trappola Statistica nellSP500 (SPY)

19 Ottobre 2025

Esiste una combinazione di pattern tecnici che, contro ogni intuizione da manuale, riduce significativamente la probabilità di una giornata positiva sull’ETF SPY. Questo studio quantitativo – basato su 4.980 osservazioni giornaliere dal 2006 al 2025 – dimostra come la combinazione “Inside Bar + Volume > Media” generi una probabilità di chiusura positiva del 49.17%, ben 5.51 punti percentuali sotto il benchmark storico del 54.68% (p-value: 0.0312). L’analisi utilizza Z-test per due proporzioni su 32 condizioni di mercato, separando segnali genuini dal rumore casuale.

Rotazione Settoriale RRG: Il Backtest della Strategia Quantitativa che Batte il Mercato (SPY) con Metà del Rischio

18 Ottobre 2025

Questo studio quantitativo dimostra come una strategia sistematica di rotazione settoriale basata sulla metodologia Relative Rotation Graph (RRG) possa generare alfa consistente con un profilo di rischio superiore rispetto a un investimento passivo in S&P 500. Analizzando 5 anni di dati giornalieri (2020-2025) su 11 settori GICS e confrontando un paniere “Tech” versus un paniere “Defensive”, abbiamo costruito e testato una strategia market-neutral long/short.

Il risultato chiave: rendimento cumulativo del 112.55% contro l’85.10% di SPY, con volatilità ridotta del 22% (15.82% vs 20.15%) e un Maximum Drawdown dimezzato (-14.20% vs -24.85%). Lo Sharpe Ratio di 1.03 (contro 0.65 del benchmark) conferma l’efficienza superiore di questo approccio quantitativo alla rotazione tattica.

Time to Recovery su Ethereum (ETH-USD): L’Analisi Quantitativa che Ridefinisce la Gestione del Rischio Temporale

5 Ottobre 2025

Questo studio quantitativo analizza in profondità il Time-to-Recovery (TTR) di Ethereum (ETH-USD) su un periodo di 8 anni, svelando quanto tempo è stato storicamente necessario per recuperare da drawdown significativi, incluso quello del -79.35%. Attraverso una rigorosa metodologia basata sull’analisi di sopravvivenza Kaplan-Meier, l’articolo offre un framework operativo per investitori e trader per gestire il rischio temporale, dimensionare le posizioni e implementare strategie avanzate con le opzioni.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (ETH-USD): Trasformare i Crolli di Mercato in Opportunità Sistematiche

3 Ottobre 2025

Questa analisi quantitativa esamina in dettaglio i drawdown storici di Ethereum (ETH-USD) dal 2018, rivelando un edge statistico significativo per le strategie contrarian “Buy the Dip”. Lo studio mostra un Win Rate del 71.43% con rendimenti medi a un anno superiori all’85% dopo i principali crolli. Vengono forniti dati, metodologia e strategie operative concrete per trader quantitativi e investitori, inclusi segnali di allarme basati su VIX e Market Breadth per una gestione del rischio avanzata.

Ethereum (ETH-USD): Analisi Quantitativa Completa dei Regimi di Mercato e Pattern Stagionali per Strategie Sistematiche

3 Ottobre 2025

L’analisi quantitativa di Kriterion Quant su Ethereum (ETH-USD.CC) nel periodo 2018-2025 identifica due edge statistici fondamentali attraverso metodologie di machine learning e analisi di serie storiche. Il primo: un esponente di Hurst di 0.644 conferma un comportamento persistente con forte volatility clustering, favorendo strategie trend-following. Il secondo: un’anomalia stagionale significativa con rendimento medio del +0.414% nel giorno di sabato (p-value < 0.05), unico giorno della settimana statisticamente rilevante. L'implementazione di un algoritmo K-Means ha segmentato la serie in quattro regimi distinti (Bull Trend, Bear Trend, High Volatility, Low Volatility/Sideways), rivelando performance annualizzate che variano dal +269.96% nei trend rialzisti al -74.83% in quelli ribassisti. Questo studio non presenta una strategia operativa completa, ma fornisce le fondamenta quantitative per sviluppare sistemi adattivi e contestualizzati.

Time-to-Recovery di Solana (SOL-USD): L’Analisi Quantitativa Definitiva per la Gestione del Rischio nel Trading Crypto

24 Settembre 2025

Il presente studio quantitativo analizza il Time-to-Recovery (TTR) dell’asset SOL-USD.CC nel periodo 2020-2025, rivelando un profilo di rischio estremo con un drawdown massimo del -96.27% e tempi di recupero che hanno superato i 1169 giorni. Attraverso un’analisi rigorosa di 32 eventi di drawdown, abbiamo quantificato il tempo mediano di recupero e le probabilità di persistenza delle perdite. I dati forniscono metriche oggettive per il position sizing, lo sviluppo di stop-loss dinamici e l’ottimizzazione di strategie di accumulo, trasformando la percezione del rischio da valutazione soggettiva a framework quantitativo applicabile.

Drawdown Analysis (SOL-USD): Trasformare il Rischio Estremo in Opportunità Quantificabili

23 Settembre 2025

Uno studio quantitativo approfondito su 418 giorni di drawdown di SOL-USD. L’analisi statistica, nonostante un crollo del 96%, svela pattern replicabili per strategie “buy-the-dip” che hanno storicamente raggiunto un win rate del 93.75% e un rendimento medio del +67.48% a 30 giorni. Il report esplora la metodologia, i segnali pre-crollo e un action plan operativo per trader sistematici e investitori evoluti.

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Analisi Quantitativa (GLD) GOLD 2006-2025: Perché il Buy the Dip Batte il Momentum e Come Sfruttarlo

Studio di Caratterizzazione Statistica (BTC-USD): Identificazione di Edge Probabilistici nei Mercati Crypto

Quando il Pattern Inganna: Come [Inside Bar] e [Volume] Nascondono una Trappola Statistica nellSP500 (SPY)

Rotazione Settoriale RRG: Il Backtest della Strategia Quantitativa che Batte il Mercato (SPY) con Metà del Rischio

Time to Recovery su Ethereum (ETH-USD): L’Analisi Quantitativa che Ridefinisce la Gestione del Rischio Temporale

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (ETH-USD): Trasformare i Crolli di Mercato in Opportunità Sistematiche

Ethereum (ETH-USD): Analisi Quantitativa Completa dei Regimi di Mercato e Pattern Stagionali per Strategie Sistematiche

Time-to-Recovery di Solana (SOL-USD): L’Analisi Quantitativa Definitiva per la Gestione del Rischio nel Trading Crypto

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