analisi tecnica

1 Settembre 2025

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Formalmente, l’analisi tecnica è un metodo di analisi di mercato che utilizza grafici, indicatori e modelli di prezzo per identificare tendenze, punti di supporto e resistenza, e potenziali opportunità di trading. Si basa sulla premessa che tutti i fattori fondamentali che influenzano il prezzo di un asset (notizie economiche, sentiment del mercato, ecc.) siano già riflessi nel prezzo stesso. Pertanto, lo studio del prezzo storico, e dei volumi scambiati, diventa lo strumento principale per prevedere i movimenti futuri.

L’importanza dell’analisi tecnica risiede nella sua capacità di fornire segnali di trading oggettivi e quantificabili. A differenza dell’analisi fondamentale, che si concentra su fattori intrinseci di un asset, l’analisi tecnica si concentra sul comportamento del mercato stesso. Questo approccio permette di identificare opportunità di trading indipendentemente dalla valutazione intrinseca dell’asset, rendendola uno strumento utile sia per i trader a breve termine che per quelli a lungo termine. Ad esempio, un pattern grafico come una testa e spalle rovesciata potrebbe segnalare un potenziale breakout al rialzo, indipendentemente dal settore economico di appartenenza dell’asset.

In pratica, l’analisi tecnica utilizza una vasta gamma di strumenti, tra cui indicatori di momentum (RSI, MACD), indicatori di trend (medie mobili), e pattern grafici (triangoli, bandiere). Consideriamo un esempio: se la media mobile a 50 periodi di un’azione supera la media mobile a 200 periodi (un golden cross), questo potrebbe segnalare un segnale di acquisto. Analogamente, un RSI sopra 70 potrebbe indicare una condizione di ipercomprato, suggerendo una potenziale correzione al ribasso. È importante sottolineare che questi segnali non sono infallibili e devono essere utilizzati in combinazione con altri fattori e con una gestione del rischio adeguata.

Nonostante i suoi vantaggi, l’analisi tecnica presenta anche dei limiti. La sua efficacia dipende fortemente dalla liquidità del mercato e dalla presenza di una sufficiente storia dei prezzi. Inoltre, l’interpretazione dei segnali può essere soggettiva, e l’esistenza di self-fulfilling prophecies (profezie che si autoavverano) può distorcere i segnali stessi. Infine, l’analisi tecnica non è in grado di prevedere eventi imprevisti che possono avere un impatto significativo sui prezzi, come crisi economiche o eventi geopolitici. Pertanto, un utilizzo efficace dell’analisi tecnica richiede una profonda conoscenza degli strumenti, una gestione del rischio rigorosa e una consapevolezza dei suoi limiti.

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Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

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.

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Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico

Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico

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.

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Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L’Edge Statistico del “Buy the Dip” dal 2006 a Oggi

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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.

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