Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Analisi Quantitativa Definitiva: I Pattern Stagionali Nascosti del Nasdaq-100 (QQQ) e Come Sfruttarli

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.

leggi tutto
Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: Come Identificare un Edge Statistico Robusto sui Mercati USA

Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: 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.

leggi tutto
(GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate

(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.

leggi tutto
Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Settembre: Backtest e Pattern Quantitativi Vincenti

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.

leggi tutto
Analisi Quantitativa della Stagionalità di Amazon (AMZN): Un Edge Statistico con il 100% di Win Rate Storico

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.

leggi tutto
Analisi Quantitativa dei Pattern Stagionali su Microsoft (MSFT): Sfruttare le Correnti Nascoste del Mercato

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.

leggi tutto
(NVDA): Analisi di una Stagionalità Esplosiva. Come Identificare e Sfruttare un Edge Quantitativo da +21% in 38 Giorni.

(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.

leggi tutto
Report KriterionQuant: Analisi Quantitativa Pattern Stagionali e Backtest su (GLD) Gold 2005-2025

Report KriterionQuant: Analisi Quantitativa Pattern Stagionali e Backtest su (GLD) Gold 2005-2025

Questo report di Kriterion Quant presenta uno studio approfondito sull’analisi quantitativa dei pattern stagionali per l’ETF GLD.US (oro), basato su dati storici dal 2005 al 2025. Il documento include l’identificazione dei top 15 pattern stagionali, metriche di performance dettagliate come rendimento medio, win rate e Sharpe ratio, numerose visualizzazioni grafiche (curve di stagionalità, heatmap di robustezza, rendimenti annuali dei pattern, e altre analisi sull’asset ) e i risultati completi di un backtest di portafoglio (2005-2024), offrendo spunti preziosi per trader quantitativi e investitori interessati all’oro.

leggi tutto
Decodificare la Stagionalità nei Mercati Finanziari: Un’Analisi Quantitativa Approfondita con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester su (BTC-USD)

Decodificare la Stagionalità nei Mercati Finanziari: Un’Analisi Quantitativa Approfondita con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester su (BTC-USD)

Un’analisi quantitativa approfondita della stagionalità di Bitcoin (BTC-USD.CC) tramite il ‘Seasonal Pattern Finder & Backtester’ di Kriterion Quant.
L’articolo esplora la metodologia, i risultati storici (Win Rate 100% su 10 anni per i pattern LONG principali) e l’interpretazione critica dei pattern, con focus sul rischio di overfitting e le applicazioni pratiche per trader evoluti, includendo spunti per strategie con opzioni.

leggi tutto

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.

Preferenze Cookie