commissioni

1 Settembre 2025

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Formalmente, le commissioni rappresentano i costi espliciti associati all’acquisto o alla vendita di attività finanziarie, come azioni, obbligazioni, derivati o materie prime. Questi costi sono generalmente espressi come percentuale dell’importo della transazione (commissioni proporzionali) o come importo fisso (commissioni fisse), e vengono addebitati da intermediari finanziari come broker, banche o piattaforme di trading online. La loro struttura varia significativamente a seconda dell’attività, del volume scambiato e del tipo di intermediario scelto.

L’importanza delle commissioni è fondamentale per la gestione del portafoglio e la valutazione della performance di investimento. Anche piccole commissioni, se ripetute nel tempo su un elevato numero di transazioni, possono erodere significativamente i profitti. Consideriamo un esempio: un investitore che effettua 100 transazioni all’anno con una commissione di 10 euro ciascuna, spenderà 1000 euro all’anno in commissioni, indipendentemente dal profitto o dalla perdita generata dalle singole operazioni. Questo evidenzia la necessità di una attenta selezione dell’intermediario e di una strategia di trading che minimizzi il numero di transazioni, soprattutto per investimenti a lungo termine.

Nella pratica, le commissioni influenzano la scelta degli strumenti finanziari e delle strategie di investimento. Ad esempio, un investitore che opera con piccoli capitali potrebbe preferire ETF a basso costo rispetto a singoli titoli, per ridurre l’impatto delle commissioni sul rendimento totale. Allo stesso modo, una strategia di trading ad alta frequenza, caratterizzata da un elevato numero di transazioni, richiede commissioni estremamente competitive per rimanere profittevole. La trasparenza delle commissioni è quindi un fattore cruciale nella scelta dell’intermediario, e la comparazione tra diverse offerte è fortemente consigliata.

Nonostante la loro natura oggettiva, le commissioni presentano alcuni limiti. Innanzitutto, non includono tutti i costi associati all’investimento, come ad esempio gli spread (differenza tra prezzo di acquisto e prezzo di vendita) o i costi di custodia. Inoltre, la complessità delle strutture commissionali di alcuni intermediari può rendere difficile una comparazione accurata e una completa comprensione dei costi effettivi. Infine, la competizione tra intermediari può portare a commissioni molto basse, ma a volte a discapito di altri servizi offerti, come la qualità della ricerca o dell’assistenza clienti.

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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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