momentum

1 Settembre 2025

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Formalmente, il momentum può essere definito come la tendenza di un asset finanziario a mantenere la sua direzione di prezzo nel tempo. Misurato solitamente tramite il rendimento passato su un orizzonte temporale specifico (es. 3, 6, 12 mesi), il momentum indica la forza e la persistenza di un trend. Strategie basate sul momentum cercano di identificare asset con un forte momentum positivo (prezzi in crescita) per investire al rialzo, o con un forte momentum negativo (prezzi in calo) per investire al ribasso o per strategie di short selling. L’ipotesi sottostante è che le forze che hanno causato il movimento di prezzo passato continueranno ad agire nel breve-medio termine.

L’importanza del momentum risiede nella sua capacità di generare alpha, ovvero rendimenti superiori rispetto a quelli attesi dal mercato. Molti studi accademici hanno dimostrato la presenza di un effetto momentum persistente in diversi mercati finanziari, suggerendo che l’inerzia dei prezzi è un fenomeno reale e sfruttabile. In pratica, una strategia di momentum potrebbe coinvolgere l’acquisto di azioni che hanno registrato un forte aumento di prezzo negli ultimi mesi e la vendita di azioni che hanno registrato un forte calo. Ad esempio, se un’azione A ha registrato un rendimento del 20% negli ultimi 3 mesi, una strategia di momentum potrebbe suggerire di acquistare l’azione A, aspettandosi che continui a crescere. Al contrario, se un’azione B ha perso il 15% nello stesso periodo, la strategia potrebbe suggerire di vendere allo scoperto o di evitare l’acquisto.

I vantaggi di una strategia di momentum includono la relativa semplicità di implementazione e la possibilità di generare rendimenti significativi. Tuttavia, è fondamentale considerare i limiti. Il momentum non è una garanzia di profitto futuro; i trend possono invertirsi improvvisamente, causando perdite significative. Inoltre, l’effetto momentum può essere più pronunciato in alcuni mercati e periodi rispetto ad altri, e la scelta dell’orizzonte temporale per il calcolo del momentum è cruciale per l’efficacia della strategia. Infine, l’effetto momentum può essere soggetto a crowding, ovvero un eccesso di investitori che seguono la stessa strategia, portando ad un’amplificazione del trend e ad un rischio maggiore di correzione improvvisa quando il trend si inverte. Una gestione del rischio adeguata, tramite stop-loss e diversificazione, è quindi essenziale per mitigare questi rischi.

In conclusione, il momentum è uno strumento potente ma che richiede una comprensione approfondita dei suoi meccanismi e dei suoi limiti. Una corretta implementazione, combinata con una solida gestione del rischio e una comprensione del contesto di mercato, può contribuire a migliorare le performance di un portafoglio, ma non garantisce il successo. È fondamentale testare diverse strategie di momentum su diversi orizzonti temporali e asset classes per trovare quella più adatta al proprio profilo di rischio e obiettivi 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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