Analisi Quantitative Archivi - Pagina 3 di 6 - Kriterion Quant

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.

Analisi Quantitativa dei Drawdown (QQQ): Trasformare i Ribassi in Opportunità con un Win Rate del 94.7%

21 Agosto 2025

Questo studio di Kriterion Quant trasforma l’euristica del “buy the dip” in un protocollo operativo rigoroso. Attraverso un’analisi quantitativa su 25 anni di dati dell’ETF QQQ, abbiamo identificato un edge statistico robusto: acquistare dopo un drawdown superiore al 10% ha generato storicamente un rendimento mediano del +16.82% a 3 mesi, con un win rate del 94.74%. L’articolo illustra metodologia, dati e action plan operativi, anche con opzioni, per capitalizzare la volatilità.

Analisi Quantitativa del Mean Reversion su (QQQ): Guida Operativa per Sfruttare i “Dip” del Nasdaq-100

20 Agosto 2025

Un’analisi quantitativa approfondita basata su 25 anni di dati dell’ETF (QQQ) che esplora il fenomeno del mean reversion. Lo studio rivela una forte asimmetria statistica: la strategia “Buy the Dip” su ribassi anomali si dimostra storicamente profittevole e robusta, a differenza dell’inefficace “Sell the Rip” sui rialzi. Questo report fornisce un framework operativo, basato sull’indicatore Z-Score, per trader sistematici e investitori che mirano a ottimizzare il timing di ingresso sul Nasdaq-100.

Decodificare il DNA di un Titolo: Un’Analisi Quantitativa su (TSLA) per Costruire una Strategia di Trading Sistematica

14 Agosto 2025

Questo studio approfondito esegue una “autopsia quantitativa” del titolo Tesla (TSLA.US) per identificare edge statistici e costruire una strategia di trading sistematica. Attraverso l’analisi di oltre un decennio di dati , l’articolo esplora concetti chiave come l’esponente di Hurst, i modelli GARCH e l’analisi dei regimi di mercato. Viene presentata la metodologia completa, basata su Python , e una strategia operativa dettagliata (“Long Volatility Breakout”), con l’obiettivo di navigare la volatilità estrema del titolo e mitigare i drawdown rispetto a un approccio passivo.

Analisi Quantitative

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

Analisi Quantitativa dei Drawdown (QQQ): Trasformare i Ribassi in Opportunità con un Win Rate del 94.7%

Analisi Quantitativa del Mean Reversion su (QQQ): Guida Operativa per Sfruttare i “Dip” del Nasdaq-100

Decodificare il DNA di un Titolo: Un’Analisi Quantitativa su (TSLA) per Costruire una Strategia di Trading Sistematica

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