Strategie e Backtest Operativi

Mean Reversion vs. Breakout su Ethereum (ETH-USD): Uno Studio Quantitativo sulla Robustezza delle Strategie Algoritmiche

Mean Reversion vs. Breakout su Ethereum (ETH-USD): Uno Studio Quantitativo sulla Robustezza delle Strategie Algoritmiche

Questo studio rappresenta un’analisi quantitativa approfondita che confronta due filosofie operative antitetiche applicate al mercato crypto: il Mean Reverting (ritorno alla media) e il Breakout (momentum direzionale) su Ethereum (ETH-USD). Attraverso una metodologia rigorosa basata sulla suddivisione In-Sample/Out-of-Sample di 2782 giorni di dati storici (2018-2025), abbiamo ottimizzato oltre 3.000 combinazioni di parametri per ciascuna strategia. I risultati rivelano una verità scomoda ma fondamentale per ogni trader quantitativo: entrambe le strategie mostrano un decadimento significativo della performance nel periodo di validazione, con lo Sharpe Ratio che crolla da 1.19 a 0.43 per il Mean Reverting e da 1.16 a 0.64 per il Breakout. Questo studio non è un fallimento, ma un laboratorio didattico essenziale che dimostra come identificare, quantificare e mitigare l’overfitting, fornendo al contempo le basi per lo sviluppo di sistemi realmente robusti.

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Overfitting: L’Illusione del Profitto Facile – La Prova Definitiva di Kriterion Quant su (SOL-USD)

Overfitting: L’Illusione del Profitto Facile – La Prova Definitiva di Kriterion Quant su (SOL-USD)

Questa analisi di Kriterion Quant affronta il problema più critico per i trader sistematici: l’overfitting. Attraverso un rigoroso backtest con validazione In-Sample (IS) e Out-of-Sample (OOS) sull’asset volatile SOL-USD, dimostriamo come due strategie opposte (Mean Reverting e Breakout) mostrino un collasso strutturale nella fase di validazione, nonostante performance stellari in quella di ottimizzazione. Questo studio è la prova definitiva che, nel trading quantitativo, un processo di validazione scientifico è essenziale per scartare modelli fallaci e proteggere il capitale da illusioni statistiche.

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Momentum vs Mean Reversion su Bitcoin (BTC-USD): Studio Quantitativo Definitivo per il Trading Sistematico

Momentum vs Mean Reversion su Bitcoin (BTC-USD): Studio Quantitativo Definitivo per il Trading Sistematico

Il presente studio rappresenta un’analisi quantitativa rigorosa che mette a confronto due paradigmi opposti del trading algoritmico applicati a Bitcoin: il trend-following tramite breakout e il mean-reverting basato su deviazioni statistiche estreme. Attraverso l’analisi di oltre 8 anni di dati, lo studio dimostra che Bitcoin risponde a logiche di momentum e non di ritorno alla media, richiedendo strategie che cavalchino i trend piuttosto che contrastarli.

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Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]

Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]

Kriterion Quant presenta uno studio quantitativo che mette a confronto i paradigmi di Mean Reversion e Breakout sul mercato americano (SPY) dal 2006 al 2025. Attraverso un’analisi Walk-Forward su oltre 10.000 combinazioni, lo studio dimostra che entrambe le strategie mantengono un edge statistico robusto, sebbene con profili di rischio-rendimento differenti. La strategia Breakout genera un CAGR del 1.51%, mentre la Mean Reverting eccelle con un Profit Factor di 5.59. L’analisi fornisce un action plan operativo, dettagliando come integrare le due logiche in un portafoglio diversificato per generare alpha in ogni condizione di mercato.

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Strategie Mean Reverting vs Breakout su Apple (AAPL): L’Analisi Quantitativa Definitiva che Rivela il Vero Vincitore

Strategie Mean Reverting vs Breakout su Apple (AAPL): L’Analisi Quantitativa Definitiva che Rivela il Vero Vincitore

Un’analisi quantitativa condotta da Kriterion Quant su Apple (AAPL) che mette a confronto due strategie di trading opposte: Mean Reverting e Breakout. Lo studio rivela come il Mean Reverting, nonostante ottimi risultati in fase di ottimizzazione, fallisca nel test Out-of-Sample, dimostrando un forte overfitting. Al contrario, la strategia Breakout basata sui Donchian Channels conferma la sua robustezza e profittabilità, offrendo un framework operativo validato per i trader sistematici.

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L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Proteggere il Capitale con un’Analisi Quantitativa su (SPY)

L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Proteggere il Capitale con un’Analisi Quantitativa su (SPY)

Questo studio presenta l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un sistema quantitativo composito sviluppato da Kriterion Quant per identificare e gestire il rischio ergodico nei mercati finanziari. Basato sull’analisi di 19 anni di dati dell’ETF SPY (2006-2025), l’indicatore combina tre componenti chiave – volatilità implicita (VIX), kurtosis mobile e drawdown – per identificare i cambiamenti di regime di mercato. I risultati dimostrano una riduzione del massimo drawdown dal -55.19% al -35.45% e un miglioramento dello Sharpe Ratio da 0.77 a 0.96, offrendo uno strumento robusto per la protezione del capitale durante le crisi sistemiche.

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L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico

L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico

Lo studio introduce l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un indicatore composito progettato per identificare regimi di rischio elevato nei mercati, partendo dal presupposto che i mercati non seguono processi ergodici. Applicato al ticker QQQ (NASDAQ-100) su un periodo di 19 anni, l’ERI ha dimostrato di poter ridurre il drawdown massimo dal -53.07% al -14.28%, migliorando al contempo lo Sharpe Ratio. L’analisi fornisce un framework robusto per la gestione dinamica del rischio.

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Mean-Reverting vs Breakout su Amazon (AMZN): Studio Quantitativo Definitivo su 18 Anni di Dati con Validazione [Out-of-Sample]

Mean-Reverting vs Breakout su Amazon (AMZN): Studio Quantitativo Definitivo su 18 Anni di Dati con Validazione [Out-of-Sample]

Questo studio di Kriterion Quant analizza in modo rigoroso le strategie Mean Reversion e Breakout sul titolo Amazon (AMZN) usando una validazione Walk-Forward. I risultati dimostrano che l’approccio “comprare sui ribassi” (Mean Reversion) ha un vantaggio statistico robusto e profittevole, a differenza del Breakout, che si rivela una trappola di overfitting. L’articolo fornisce un framework operativo completo per testare e validare strategie di trading sistematico, proteggendo il capitale da modelli fallaci.

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Strategie Mean Reverting vs Breakout su (QQQ): Studio Quantitativo Definitivo sulla Robustezza Statistica e l’Overfitting nel Trading Algoritmico

Strategie Mean Reverting vs Breakout su (QQQ): Studio Quantitativo Definitivo sulla Robustezza Statistica e l’Overfitting nel Trading Algoritmico

Questo studio istituzionale di Kriterion Quant affronta una domanda fondamentale per ogni trader sistematico: è più profittevole acquistare i ribassi (Mean Reverting) o la forza (Breakout) sull’indice Nasdaq-100, replicato dall’ETF QQQ.US? Attraverso una rigorosa metodologia di backtesting con validazione Out-of-Sample, l’analisi dimostra che l’approccio Mean Reverting possiede un edge statistico robusto e una gestione del rischio superiore. Al contrario, la strategia di Breakout si rivela un chiaro esempio di overfitting, inaffidabile per l’allocazione di capitale. L’implicazione è netta: per il QQQ, acquistare la debolezza è un’opportunità quantificabile, mentre inseguire la forza dei nuovi massimi è un segnale fallace.

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