materie prime

1 Settembre 2025

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Le materie prime, nel linguaggio finanziario, rappresentano beni grezzi o prodotti agricoli non trasformati, utilizzati come input nella produzione di beni e servizi. Questi beni, a differenza dei prodotti finiti, non hanno subito processi di trasformazione significativi. Si distinguono in materie prime energetiche (petrolio, gas naturale, carbone), metalli (oro, argento, rame, alluminio), prodotti agricoli (grano, mais, caffè, soia) e bestiame. La loro caratteristica principale è la fungibilità, ovvero l’intercambiabilità tra unità dello stesso tipo, che ne permette la standardizzazione e lo scambio su mercati organizzati.

L’importanza delle materie prime nel panorama finanziario è notevole. Rappresentano un’asset class diversificante all’interno di un portafoglio, spesso mostrando una bassa correlazione con le azioni e le obbligazioni. Gli investitori le utilizzano per diversi scopi: copertura contro l’inflazione (dato che il loro prezzo tende a salire con l’aumento dei costi di produzione), speculazione sul prezzo futuro (tramite contratti futures e opzioni), o come investimento a lungo termine (ad esempio, investimenti in miniere o terreni agricoli). Ad esempio, un’azienda che produce cioccolato potrebbe utilizzare contratti futures sul cacao per proteggersi da aumenti improvvisi del prezzo della materia prima. Se il prezzo del cacao aumenta, il guadagno sul contratto future compenserà l’aumento dei costi di produzione. Consideriamo un esempio numerico: se un’azienda compra 100 tonnellate di cacao a 2000$/tonnellata e contemporaneamente vende un contratto future a 2100$/tonnellata, se il prezzo del cacao sale a 2200$/tonnellata, l’azienda perderà 100$/tonnellata sul mercato spot ma guadagnerà 100$/tonnellata sul contratto future, neutralizzando l’effetto dell’aumento di prezzo.

L’utilizzo delle materie prime presenta però anche dei limiti. La loro volatilità può essere elevata, rendendole un investimento rischioso, soprattutto nel breve termine. Fattori geopolitici, condizioni climatiche avverse e cambiamenti nella domanda possono influenzare significativamente i prezzi. Inoltre, la conservazione e la gestione fisica delle materie prime possono comportare costi aggiuntivi, soprattutto per le materie prime energetiche o i prodotti agricoli deperibili. Infine, la liquidità dei mercati delle materie prime può variare a seconda del tipo di bene e del mercato di riferimento. Un investitore deve quindi essere consapevole di questi rischi e diversificare adeguatamente il proprio portafoglio per mitigare l’esposizione a questi fattori.

In conclusione, le materie prime rappresentano una componente essenziale dell’economia globale e un’asset class importante per gli investitori. Comprendere le loro caratteristiche, i fattori che ne influenzano il prezzo e i rischi associati è fondamentale per una gestione efficace del rischio e per la costruzione di un portafoglio diversificato e performante. L’analisi quantitativa, con l’utilizzo di modelli econometrici e di tecniche di machine learning, gioca un ruolo sempre più importante nella previsione dei prezzi e nella gestione del rischio associato a questo tipo di investimento.

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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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