Analisi Quantitative Archivi - Pagina 2 di 6 - Kriterion Quant

Bitcoin (BTC-USD) e la Matematica del Recupero: L’Analisi Quantitativa Definitiva sul Time to Recovery attraverso 11 Anni di Dati

23 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant applica per la prima volta l’analisi di sopravvivenza di Kaplan-Meier a 11 anni di dati di Bitcoin (BTC), identificando 60 episodi di drawdown per quantificare con precisione statistica i tempi di recupero (Time to Recovery – TTR). L’analisi rivela che, sebbene il 50% dei drawdown si recuperi in 4.5 giorni, gli eventi estremi possono richiedere fino a 1374 giorni. Questa metodologia trasforma la gestione del rischio in una scienza esatta, fornendo una mappa probabilistica della resilienza di Bitcoin.

Time-to-Recovery Analysis Apple – (AAPL): Come i Drawdown Rivelano le Leggi Nascoste della Resilienza di Mercato

22 Settembre 2025

Questo studio di Kriterion Quant analizza in modo rigoroso il “Time-to-Recovery” (TTR) delle azioni Apple (AAPL) dal 1980. Attraverso l’analisi di 186 episodi di drawdown, la ricerca quantifica il tempo necessario per recuperare le perdite, dimostrando che la relazione tra profondità e durata segue una legge di potenza non lineare. L’analisi rivela soglie critiche, come quella del -30%, superata la quale i tempi di recupero si allungano significativamente. Vengono presentate metodologie avanzate, come la survival analysis di Kaplan-Meier, e fornite strategie operative concrete per investitori, gestori e trader sistematici, inclusa l’integrazione con le opzioni per monetizzare la volatilità.

Studio Quantitativo (AAPL): Ergodic Risk Indicator ERI per Proteggere il Capitale

20 Settembre 2025

Il presente studio introduce l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un indicatore quantitativo composito progettato per identificare oggettivamente la transizione da regimi di mercato “calmi” a regimi “turbolenti”. Applicato al ticker AAPL.US nel periodo 2010-2025, il modello combina tre dimensioni del rischio – volatility clustering (GARCH), tail risk (drawdown analysis) e anomalie comportamentali (pattern frequency) – per generare segnali di risk-off quando il mercato entra in fasi non-ergodiche. I risultati dimostrano una riduzione del drawdown massimo del 39% e un miglioramento dello Sharpe Ratio del 15% rispetto al Buy & Hold, offrendo un framework sistematico per la protezione del capitale.

La Scienza del Recupero: Analisi Quantitativa del Time-to-Recovery sull’ETF (QQQ) – 26 Anni di Resilienza del Nasdaq-100

19 Settembre 2025

Lo studio analizza 252 episodi di drawdown dell’ETF Invesco QQQ Trust (QQQ.US) su un arco temporale di 26 anni, applicando metodologie di analisi di sopravvivenza per quantificare la resilienza del Nasdaq-100. I risultati rivelano che il 50% dei drawdown viene recuperato entro 4 giorni di trading, mentre correzioni superiori al 10% richiedono mediamente 77 giorni. L’implementazione del modello Kaplan-Meier offre un framework statistico robusto per strategie di accumulo, vendita di opzioni e gestione tattica del portafoglio, trasformando l’incertezza in probabilità calcolata per calibrare rischio e timing operativo.

Analisi Quantitativa Solana (SOL-USD): Svelare il DNA di un Asset Ibrido tra Trend Esplosivi e Ciclicità Nascosta

14 Settembre 2025

Questa analisi quantitativa approfondita di Kriterion Quant esamina la serie storica di Solana (SOL-USD.CC) per identificarne le caratteristiche statistiche fondamentali e superare la difficoltà di definire una strategia coerente per un asset così volatile. Attraverso un approccio data-driven che include test di stazionarietà (ADF), persistenza (Esponente di Hurst) e analisi spettrale (FFT), abbiamo scoperto un edge statistico ibrido. Il risultato più rilevante è l’individuazione di un ciclo dominante e statisticamente robusto di 495 giorni, sovrapposto a un trend rialzista strutturale. Questa scoperta ha portato allo sviluppo di un trading system “Ciclo-Trend Long Bias”, che utilizza il trend di fondo come filtro direzionale e la ciclicità per ottimizzare i punti di ingresso, offrendo un vantaggio operativo concreto a trader sistematici e investitori evoluti.

Time to Recovery (SPY): Un’Analisi Quantitativa Definitiva su 30 Anni di Drawdown

13 Settembre 2025

Questo studio affronta una delle domande più critiche per ogni investitore: “Quanto tempo è necessario per recuperare una perdita di mercato?”. Utilizzando un approccio di analisi di sopravvivenza (survival analysis) su oltre 30 anni di dati dell’ETF S&P 500 (SPY), la nostra ricerca quantifica il Time to Recovery (TTR) per diverse profondità di drawdown. L’analisi fornisce a investitori evoluti e trader sistematici un framework statistico per una gestione consapevole del rischio, per calibrare le aspettative e per costruire strategie operative più resilienti.

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 Quantitative

Bitcoin (BTC-USD) e la Matematica del Recupero: L’Analisi Quantitativa Definitiva sul Time to Recovery attraverso 11 Anni di Dati

Time-to-Recovery Analysis Apple – (AAPL): Come i Drawdown Rivelano le Leggi Nascoste della Resilienza di Mercato

Studio Quantitativo (AAPL): Ergodic Risk Indicator ERI per Proteggere il Capitale

La Scienza del Recupero: Analisi Quantitativa del Time-to-Recovery sull’ETF (QQQ) – 26 Anni di Resilienza del Nasdaq-100

Analisi Quantitativa Solana (SOL-USD): Svelare il DNA di un Asset Ibrido tra Trend Esplosivi e Ciclicità Nascosta

Time to Recovery (SPY): Un’Analisi Quantitativa Definitiva su 30 Anni di Drawdown

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

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