Analisi Quantitative Archivi - Kriterion Quant | Formazione Trading Quantitativo

Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

5 Settembre 2025

Questo studio conduce un’analisi di profiling quantitativo approfondita sulla serie storica del titolo Microsoft (MSFT.US) dal 2006 al 2025. Il problema affrontato è la caratterizzazione del comportamento statistico dell’asset per superare le analisi discrezionali e identificare vantaggi competitivi (“edge”) oggettivi. La metodologia impiega un approccio modulare basato su Python, analizzando persistenza, regimi di mercato e ciclicità. Il risultato più significativo è l’identificazione di un chiaro trend rialzista, punteggiato da opportunità tattiche di tipo mean-reverting, specialmente in contesti di bassa volatilità, offrendo un framework robusto per investitori e trader sistematici.

Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico

5 Settembre 2025

Affrontiamo il problema di navigare l’estrema volatilità di un titolo come NVIDIA (NVDA.US) attraverso un’analisi quantitativa rigorosa. Utilizzando un approccio sistematico in Python su dati giornalieri dal 2006 al 2025, abbiamo eseguito un “profiling” completo per identificare vantaggi statistici ricorrenti. Il risultato più significativo è l’individuazione di un doppio “edge”: una forte anomalia stagionale rialzista nel mese di

Agosto e una robusta tendenza al ritorno alla media (mean reversion) a seguito di forti ribassi, quantificati da uno Z-Score inferiore a -1.88. Questo studio fornisce un framework replicabile per trasformare l’analisi storica in un concreto piano operativo.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L’Edge Statistico del “Buy the Dip” dal 2006 a Oggi

5 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant analizza in modo multidimensionale tutti gli episodi di drawdown del ticker Apple (AAPL.US) a partire dal 01-01-2006. La ricerca trasforma la percezione del rischio associata ai crolli di mercato in un’opportunità strategica quantificabile. Basandosi su un algoritmo Python, lo studio valida statisticamente le strategie “buy the dip”. Il risultato più significativo è che l’acquisto sistematico al minimo di un drawdown superiore al 10% ha storicamente generato un rendimento medio del +14.46% a 1 mese, con un win rate del 100%, fornendo un framework operativo per investitori evoluti e trader sistematici.

Analisi Quantitativa Apple (AAPL): Uno Studio Definitivo su Trend, Cicli e Volatilità per il Trader Sistematico

4 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant realizza un’analisi quantitativa istituzionale del titolo Apple Inc. (AAPL.US) su un dataset giornaliero che copre il periodo dal 2006 al 2025. Il problema affrontato è la caratterizzazione statistica di un asset complesso per identificare inefficienze di mercato sfruttabili (“edge”). La nostra metodologia si basa su un approccio multi-modulare in Python, che include l’analisi della persistenza (Esponente di Hurst), della stazionarietà (ADF Test), dei regimi di mercato (K-Means clustering), della ciclicità (Periodogramma) e delle anomalie stagionali.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (AMZN): Un Vantaggio Statistico per Comprare sui Ribassi?

3 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant analizza con un approccio quantitativo tutti i drawdown superiori al 10% del titolo Amazon (AMZN.US) dal 2006. La ricerca, basata su dati EODHD e codice Python, dimostra l’esistenza di un robusto vantaggio statistico: i momenti di massima perdita si sono storicamente rivelati i migliori punti di ingresso, con performance medie a due cifre e probabilità di successo superiori al 95% nei tre mesi successivi al minimo. L’articolo esplora la metodologia, i fondamenti teorici e le implicazioni operative per trader e investitori.

Analisi Quantitativa Definitiva di Amazon (AMZN): Svelare i Pattern Nascosti e l’Edge Operativo dal 2006 al 2025

3 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant conduce un’analisi quantitativa rigorosa e multidimensionale dell’asset AMZN.US, coprendo un periodo di quasi vent’anni (2006-2025). L’obiettivo è identificare inefficienze di mercato persistenti e non casuali, spesso invisibili all’analisi tradizionale. Utilizzando Python e dati EODHD, la metodologia integra l’analisi dei regimi di mercato (Markov Switching), lo studio della persistenza (esponente di Hurst) e l’analisi ciclica. Il risultato principale è l’individuazione di un “carattere” specifico del titolo, con una forte tendenza al trend ma con distinti regimi di volatilità. L’implicazione pratica è la costruzione di un trading system “Trend Following Ciclico con Filtro Volatilità” per massimizzare il rapporto rischio/rendimento.

Analisi Quantitativa (VIX): Decodificare la Mean Reversion per Sviluppare un Edge Sistematico

30 Agosto 2025

Questo studio di Kriterion Quant affronta una delle sfide più complesse per i trader sistematici: trasformare la nota natura anti-persistente dell’indice VIX in una strategia di trading quantificabile e robusta. Attraverso un framework di analisi multi-dimensionale, basato su dati giornalieri dal 2006, abbiamo sezionato il comportamento del VIX per rispondere a domande cruciali su persistenza, regimi di mercato, condizioni estreme e rischio asimmetrico. La metodologia impiega un arsenale di tecniche quantitative, dall’Esponente di Hurst e modelli GARCH all’analisi dei regimi tramite K-Means. Il risultato più significativo è che l’edge di mean-reversion del VIX non è monolitico, ma la sua profittabilità è fortemente dipendente dal regime di mercato.

Analisi Definitiva dei Regimi (VIX): La Mappa Quantitativa per Sfruttare la Volatilità a Tuo Vantaggio

29 Agosto 2025

La nostra analisi quantitativa su 20 anni di dati (2004-2024) mappa i regimi di volatilità del VIX usando il K-Means clustering per identificare 5 fasce oggettive. Lo studio rivela due edge statistici principali: un forte fenomeno di mean-reversion dopo i picchi di volatilità e una notevole persistenza dei periodi di calma. Questo fornisce un framework data-driven per il timing di strategie su opzioni, la vendita di premio e l’acquisto di protezioni a basso costo.

Analisi Quantitativa (SPY): I Segnali che Anticipano i Movimenti di Mercato 1994-2025

28 Agosto 2025

Questo studio di Kriterion Quant analizza l’ETF SPY (S&P 500) dal 1994 per misurare l’impatto quantitativo di eventi macroeconomici e tecnici. La ricerca identifica due robusti vantaggi statistici: l’acquisto in condizioni di panico estremo e il trading direzionale sulle “sorprese” dei dati sull’inflazione (CPI). L’obiettivo è fornire un framework operativo per identificare opportunità tattiche con un vantaggio probabilistico definito.

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Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico

Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L’Edge Statistico del “Buy the Dip” dal 2006 a Oggi

Analisi Quantitativa Apple (AAPL): Uno Studio Definitivo su Trend, Cicli e Volatilità per il Trader Sistematico

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (AMZN): Un Vantaggio Statistico per Comprare sui Ribassi?

Analisi Quantitativa Definitiva di Amazon (AMZN): Svelare i Pattern Nascosti e l’Edge Operativo dal 2006 al 2025

Analisi Quantitativa (VIX): Decodificare la Mean Reversion per Sviluppare un Edge Sistematico

Analisi Definitiva dei Regimi (VIX): La Mappa Quantitativa per Sfruttare la Volatilità a Tuo Vantaggio

Analisi Quantitativa (SPY): I Segnali che Anticipano i Movimenti di Mercato 1994-2025

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