markowitz

3 Settembre 2025

« Back to Glossary Index

La Teoria Moderna del Portafoglio (MPT), sviluppata da Harry Markowitz negli anni ’50, fornisce un quadro formale per la costruzione di portafogli di investimento ottimali. Formalmente, l’MPT si basa sulla definizione di un vettore di rendimenti attesi per ogni asset, una matrice di covarianza che cattura le relazioni tra i rendimenti degli asset, e un vettore di pesi che rappresentano la proporzione di capitale investita in ciascun asset. L’obiettivo è trovare il vettore di pesi che massimizza l’utilità attesa dell’investitore, tipicamente rappresentata come una funzione di rendimento atteso e varianza (o deviazione standard) del portafoglio. Questa ottimizzazione porta alla frontiera efficiente, un insieme di portafogli che offrono il massimo rendimento per un dato livello di rischio, o il minimo rischio per un dato livello di rendimento.

L’importanza dell’MPT risiede nella sua capacità di andare oltre la semplice analisi del rischio e del rendimento individuale degli asset. Considerando la correlazione tra gli asset, l’MPT dimostra che la diversificazione può ridurre significativamente il rischio di un portafoglio. Ad esempio, immaginiamo due asset A e B con rendimenti attesi del 10% e 15% rispettivamente, e una deviazione standard del 15% e 20%. Se perfettamente correlati (correlazione = 1), un portafoglio 50/50 avrebbe un rendimento atteso del 12.5% e una deviazione standard del 17.5%. Se invece fossero perfettamente scorrelati (correlazione = 0), la deviazione standard del portafoglio 50/50 sarebbe inferiore, circa il 15.8%. Questa differenza evidenzia il beneficio della diversificazione, un concetto centrale nell’MPT.

In pratica, l’MPT viene utilizzata per costruire portafogli ottimali attraverso tecniche di ottimizzazione quadratica. Gli investitori definiscono le loro preferenze di rischio e rendimento, e l’MPT fornisce l’allocazione ottimale degli asset. Software specializzati facilitano questo processo, permettendo di gestire portafogli con un gran numero di asset. Tuttavia, l’applicazione pratica dell’MPT presenta alcuni limiti. L’MPT si basa su ipotesi semplificative, come la normalità dei rendimenti e la stabilità delle matrici di covarianza nel tempo, che potrebbero non essere sempre realistiche. Inoltre, la stima accurata dei rendimenti attesi e delle matrici di covarianza può essere difficile, e piccole variazioni in queste stime possono portare a significative differenze nell’allocazione ottimale degli asset.

In conclusione, l’MPT rappresenta un pilastro fondamentale della finanza moderna, fornendo un framework rigoroso per la gestione del rischio e la costruzione di portafogli. Nonostante i suoi limiti, rimane uno strumento prezioso per gli investitori, che devono però essere consapevoli delle sue ipotesi e delle potenziali limitazioni nella sua applicazione pratica. L’utilizzo di tecniche più sofisticate, come l’ottimizzazione robusta o modelli di distribuzione non-normali, può mitigare alcuni di questi limiti e migliorare l’accuratezza delle allocazioni di portafoglio derivanti dall’applicazione dell’MPT.

« Back to Glossary Index
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.

leggi tutto
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.

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

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

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.

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