atr

3 Settembre 2025

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L’Average True Range (ATR), sviluppato da J. Welles Wilder Jr., è un indicatore tecnico che quantifica la volatilità di un asset finanziario. Formalmente, l’ATR è calcolato come la media mobile (solitamente esponenziale, ma anche semplice) del True Range (TR) su un dato periodo di tempo. Il True Range è il massimo tra il valore assoluto della differenza tra il massimo e il minimo di prezzo, il valore assoluto della differenza tra il massimo di prezzo e il prezzo di chiusura precedente, e il valore assoluto della differenza tra il minimo di prezzo e il prezzo di chiusura precedente. In sostanza, il TR cattura la massima escursione di prezzo in una singola giornata, considerando anche eventuali gap di apertura.

L’importanza dell’ATR risiede nella sua capacità di fornire una misura oggettiva della volatilità. Questa informazione è cruciale per i trader in quanto permette di gestire il rischio in modo più efficace. Ad esempio, un trader potrebbe utilizzare l’ATR per determinare il livello di stop-loss appropriato per una posizione. Se l’ATR a 14 giorni di un’azione è di 2€, un trader potrebbe impostare uno stop-loss a 2€ sotto il prezzo di acquisto, limitando così le potenziali perdite. Inoltre, l’ATR può essere utilizzato per determinare la dimensione del take-profit, o per scalare le posizioni in base alla volatilità del mercato.

Consideriamo un esempio numerico. Supponiamo che il prezzo di chiusura di un’azione sia stato 100€, 102€, e 105€ per tre giorni consecutivi. Il massimo di prezzo è stato 105€, il minimo 100€. Il True Range per il terzo giorno sarebbe il massimo tra |105-100|=5, |105-102|=3, e |100-102|=2, quindi 5. Se l’ATR a 14 giorni fosse 3€, questo suggerirebbe una volatilità relativamente bassa. Se invece fosse 10€, indicherebbe una volatilità significativamente più alta. La scelta del periodo di calcolo dell’ATR (es. 14 giorni, 20 giorni) influenza la sensibilità dell’indicatore: periodi più brevi sono più reattivi ai cambiamenti di volatilità, mentre periodi più lunghi forniscono una misura più liscia e meno sensibile al rumore.

Nonostante la sua utilità, l’ATR presenta alcuni limiti. Principalmente, non fornisce indicazioni sulla direzione del prezzo, ma solo sulla sua ampiezza. Inoltre, l’ATR è un indicatore ritardato, nel senso che riflette la volatilità passata e non necessariamente quella futura. Infine, come tutti gli indicatori tecnici, l’ATR deve essere utilizzato in combinazione con altri strumenti di analisi per ottenere una visione completa del mercato e per evitare falsi segnali. Un utilizzo corretto dell’ATR richiede una profonda comprensione del contesto di mercato e delle proprie strategie di trading.

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

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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

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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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