Un’analisi quantitativa rigorosa su 15 anni di dati storici (2010-2024) rivela l’esistenza di pattern stagionali ricorrenti nel mese di novembre. Attraverso la metodologia Fixed Window Seasonality Finder, abbiamo analizzato oltre 3.000 ticker del mercato USA, identificando 15 pattern rialzisti con Win Rate eccezionali. Tra questi spicca Costco (COST), che ha registrato un rendimento medio del +5.92% ogni novembre, senza mai chiudere un singolo mese in perdita. Questo studio approfondisce la metodologia, le metriche di performance e le applicazioni operative concrete, dedicate a trader quantitativi, gestori e investitori evoluti.
Stagionalità e Pattern Ricorrenti
Analisi Stagionale: Sfruttare Pattern Statistici (ETH-USD) con Win Rate del 90%
Questo studio di Kriterion Quant analizza 10 anni di dati storici di Ethereum (ETH-USD) per identificare pattern stagionali statisticamente significativi. L’analisi rivela una finestra temporale primaverile (29 Marzo – 21 Maggio) con un win rate del 90% e un rendimento medio del 48.25%. Il report illustra la metodologia quantitativa, le metriche di performance e fornisce un action plan operativo per integrare questi insight in strategie di trading sistematico, gestione di portafoglio e operatività con le opzioni.
Analisi Quantitativa Definitiva: I Pattern Stagionali Nascosti del Nasdaq-100 (QQQ) e Come Sfruttarli
Questo studio di Kriterion Quant affronta l’inefficienza della stagionalità attraverso un’analisi quantitativa rigorosa sull’ETF QQQ (Nasdaq-100) lungo un periodo di 20 anni. La ricerca implementa un algoritmo di backtesting per isolare finestre temporali statisticamente significative, con un Win Rate superiore al 75%, e le classifica tramite un Composite Score proprietario che privilegia la stabilità del rendimento (Sharpe Ratio). Il risultato è un portafoglio diversificato di pattern stagionali robusti, la cui performance aggregata dimostra la possibilità di costruire una strategia di alpha composita , trasformando un’anomalia statistica in un framework operativo per swing trading e strategie con opzioni.
Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Ottobre: Come Identificare un Edge Statistico Robusto sui Mercati USA
Questo studio di Kriterion Quant supera i limiti delle analisi stagionali tradizionali, spesso basate su finestre temporali fisse e arbitrarie. Attraverso un algoritmo di ricerca dinamica su 15 anni di dati del mercato USA, identifichiamo e validiamo i pattern più robusti , trasformando la stagionalità in un’inefficienza di mercato quantificabile e sistematicamente sfruttabile.
(GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate
Un’analisi quantitativa approfondita di Kriterion Quant su 15 anni di dati storici del ticker GOOG.US (Alphabet Inc.). Lo studio rivela un potente pattern stagionale rialzista concentrato nel mese di luglio, che ha mostrato un Win Rate del 93.3% e un rendimento medio del +8.27%. L’articolo espone la metodologia completa basata su Python , l’analisi dettagliata dei risultati e le implicazioni operative concrete per investitori e trader sistematici, incluse strategie con le opzioni.
Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Settembre: Backtest e Pattern Quantitativi Vincenti
Questo studio supera i classici adagi come “Sell in May” per introdurre un’analisi di
stagionalità dinamica per il mese di Settembre. Attraverso un algoritmo proprietario (“Dynamic Pattern Finder”), abbiamo eseguito un backtest su 15 anni di dati su un universo di titoli ampio (S&P 500, Dow Jones, NYSE) , per identificare i sotto-periodi esatti con la maggiore robustezza statistica. L’analisi rivela pattern con
WinRate superiori al 90% su titoli come Gilead (GILD) e ConocoPhillips (COP). L’articolo esplora la metodologia, l’interpretazione dei risultati (incluse heatmap di robustezza e correlazione) e le applicazioni operative concrete, anche per chi utilizza le opzioni.
Analisi Quantitativa della Stagionalità di Amazon (AMZN): Un Edge Statistico con il 100% di Win Rate Storico
Uno studio quantitativo approfondito sulla stagionalità del titolo Amazon (AMZN.US) che identifica e valida un pattern rialzista ad alta probabilità, con un win rate storico del 100% su 15 anni. L’articolo esplora la metodologia, l’analisi dei risultati, la robustezza statistica dell’edge e le sue applicazioni operative concrete, in particolare per trader sistematici e investitori in opzioni.
Analisi Quantitativa dei Pattern Stagionali su Microsoft (MSFT): Sfruttare le Correnti Nascoste del Mercato
Un’analisi quantitativa rigorosa e basata su dati per identificare le finestre temporali ricorrenti in cui Microsoft (MSFT) ha mostrato, storicamente, una propensione a sovraperformare. Lo studio seziona, misura e valida i pattern stagionali del titolo su un orizzonte di 15 anni, con l’obiettivo di ottimizzare il timing di mercato e il rapporto rischio/rendimento, superando il classico approccio Buy & Hold. Vengono esplorate le cause, la metodologia di backtest e le applicazioni operative, incluse strategie con le opzioni.
(NVDA): Analisi di una Stagionalità Esplosiva. Come Identificare e Sfruttare un Edge Quantitativo da +21% in 38 Giorni.
Questo studio presenta un’analisi quantitativa rigorosa della stagionalità del titolo NVIDIA (NVDA.US) su un periodo di 10 anni. Attraverso un algoritmo proprietario e un backtest sistematico, abbiamo identificato e validato un pattern rialzista con un profilo rischio/rendimento storico eccezionale. L’analisi non fornisce un segnale di acquisto cieco, ma uno strumento di intelligence operativa per investitori attivi e trader sistematici che cercano di ottimizzare il timing e integrare vantaggi statistici nelle proprie strategie.
- 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
- Drawdown Analysis (SOL-USD): Trasformare il Rischio Estremo in Opportunità Quantificabili
- 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
- 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
- Anatomia del Rischio su Bitcoin: Analisi Quantitativa dei Drawdown (BTC-USD) per Trasformare la Volatilità in Opportunità
- Analisi Quantitativa di Bitcoin (BTC-USD): Scomporre il DNA di un Asset Digitale
- Analisi Quantitativa (EUR/USD) 1998-2025: Guida al Trading Sistematico e Adattivo
- Analisi Quantitativa dei Drawdown (SPY): Trasformare il Rischio in Opportunità
- Profiling Quantitativo di (SPY): Dalla Teoria all'Operatività, Guida Completa agli Edge di Mercato
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 08 Novembre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 01 Novembre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 25 Ottobre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 19 October 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Perché la Tua Strategia di Trading Fallisce? La Risposta è nel Position Sizing (Video Podcast)
- Bitcoin e il Pattern Perfetto: Quando un Win Rate del 100% Nasconde la Lezione Più Importante (Video Podcast)
- Apple: Abbiamo Appena Rilasciato su YouTube l'Analisi di un Pattern Estivo con il 90% di Win Rate (Video Podcast)
- "Buy the Dip" Funziona Davvero? Un'Analisi Quantitativa con RSI su Bitcoin e Azioni (Video Podcast)
- Trading: Intuizione o Matematica? La Guida Introduttiva alla Finanza Quantitativa (Video Podcast)
- S&P 500: Abbiamo Analizzato 15 Anni di Dati per Trovare i Migliori Pattern Stagionali (Video Podcast)
- Edge Statistico: Come Trovare un Vantaggio Sistematico sui Mercati in 5 Passi (Video Podcast)
- Opzioni Demistificate: Come Trasformare il Rischio in Strategia di Precisione (Video Podcast)
- Opzioni come Strumenti di Copertura: La Differenza tra Protezione e Speculazione (Video Podcast)
- I Tre Pilastri del Trading Quantitativo: Mindset, Modello e Rischio (Video Podcast)
- Backtesting: La Macchina del Tempo del Trader Quantitativo (Video Podcast)
- Cos'è Davvero la Finanza Quantitativa? (Video Podcast)
- L'Entropia nei Mercati Finanziari: Dalla Teoria dell'Informazione all'Analisi Quantitativa della Complessità e del Rischio (Approfondimento Didattico)
- L'Ipotesi Ergodica nei Mercati Finanziari: Una Rivoluzione Concettuale tra Fisica, Razionalità e Rischio di Rovina (Approfondimento Didattico)
- (Kriterion Options Playbook): Il Simulatore per l'Analisi Quantitativa di Strategie in Opzioni
- Analisi di Portafoglio 2015-2024: Lezioni da (SPY), (QQQ), (GLD) e (TLT) con (Sharpe, Sortino e Calmar Ratio)
- La Frontiera Efficiente di (Markowitz): Guida Approfondita alla Costruzione e Interpretazione di Portafogli Ottimali
- Strategie Quantitative: La Guida Completa in 22 FAQ
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: L'ANALISI QUANTITATIVA CHE RIVELA PATTERN CON WIN RATE DEL 100%
- Analisi Stagionale: Sfruttare Pattern Statistici (ETH-USD) con Win Rate del 90%
- Analisi Quantitativa Definitiva: I Pattern Stagionali Nascosti del Nasdaq-100 (QQQ) e Come Sfruttarli
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Ottobre: Come Identificare un Edge Statistico Robusto sui Mercati USA
- (GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Settembre: Backtest e Pattern Quantitativi Vincenti
- Analisi Quantitativa della Stagionalità di Amazon (AMZN): Un Edge Statistico con il 100% di Win Rate Storico
- Analisi Quantitativa dei Pattern Stagionali su Microsoft (MSFT): Sfruttare le Correnti Nascoste del Mercato
- (NVDA): Analisi di una Stagionalità Esplosiva. Come Identificare e Sfruttare un Edge Quantitativo da +21% in 38 Giorni.
- Report KriterionQuant: Analisi Quantitativa Pattern Stagionali e Backtest su (GLD) Gold 2005-2025
- Decodificare la Stagionalità nei Mercati Finanziari: Un'Analisi Quantitativa Approfondita con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester su (BTC-USD)
- Svelare i Ritmi del Mercato: Uno Studio Approfondito sulla Stagionalità e il Backtest di (AAPL) Apple con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester
- Svelare i Pattern Stagionali dell'(S&P 500): Un'Analisi Quantitativa Approfondita 2010-2025
- Trading Quantitativo Avanzato: Scopri e Sfrutta i (Pattern Stagionali) con il Metodo Kriterion Quant
- Mean Reversion vs. Breakout su Ethereum (ETH-USD): Uno Studio Quantitativo sulla Robustezza delle Strategie Algoritmiche
- Overfitting: L'Illusione del Profitto Facile - La Prova Definitiva di Kriterion Quant su (SOL-USD)
- Momentum vs Mean Reversion su Bitcoin (BTC-USD): Studio Quantitativo Definitivo per il Trading Sistematico
- Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]
- Strategie Mean Reverting vs Breakout su Apple (AAPL): L'Analisi Quantitativa Definitiva che Rivela il Vero Vincitore
- L'Ergodic Risk Indicator -ERI-: Proteggere il Capitale con un'Analisi Quantitativa su (SPY)
- L'Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico
- Mean-Reverting vs Breakout su Amazon (AMZN): Studio Quantitativo Definitivo su 18 Anni di Dati con Validazione [Out-of-Sample]
- Strategie Mean Reverting vs Breakout su (QQQ): Studio Quantitativo Definitivo sulla Robustezza Statistica e l'Overfitting nel Trading Algoritmico
- Anatomia di un Edge Quantitativo: Come Sconfiggere il Survivorship Bias e Trasformare il (Golden Cross) in un Sistema di Sovraperformance Robusto
- (RSI 4) Settimanale: Studio Approfondito di una Strategia Quant su Indici, Tech e Crypto – Risultati e Validità
Pronto a Iniziare il Tuo Percorso nel Trading Quantitativo?
Se sei motivato ad apprendere un approccio rigoroso e sistematico, Kriterion Quant è il percorso che fa per te. Con il nostro supporto personalizzato e le nostre strategie concrete, sarai guidato dalla teoria alla pratica, trasformando la tua passione per i mercati in una competenza professionale. La tua avventura nel mondo della finanza quantitativa inizia qui.
I backtest e le analisi quantitative presenti su questo sito sono simulazioni basate su dati storici e hanno uno scopo puramente informativo ed educativo. Le performance passate non sono indicative né una garanzia dei risultati futuri. Nessun contenuto di questo sito costituisce consulenza finanziaria o sollecitazione all'investimento. L'utente è l'unico responsabile di ogni propria decisione.








