portafogli ottimali

3 Settembre 2025

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Formalmente, un portafoglio ottimale è definito come la soluzione di un problema di ottimizzazione che mira a massimizzare una funzione di utilità sotto vincoli di bilancio e di non negatività delle posizioni. La funzione di utilità rappresenta le preferenze dell’investitore riguardo al rischio e al rendimento, e può assumere diverse forme, come la funzione di utilità quadratica o la funzione di utilità esponenziale. I vincoli di bilancio impongono che il valore totale degli asset nel portafoglio non superi la ricchezza dell’investitore, mentre i vincoli di non negatività impediscono posizioni corte (vendita allo scoperto) se non esplicitamente consentite.

La costruzione di portafogli ottimali è fondamentale nella gestione del portafoglio perché permette di allocare le risorse in modo efficiente, massimizzando il rendimento atteso per un dato livello di avversione al rischio. Questo processo si basa tipicamente sulla stima delle medie e delle covarianze dei rendimenti degli asset, ottenute da dati storici o da modelli previsionali. Ad esempio, un investitore con un’alta avversione al rischio potrebbe preferire un portafoglio con una bassa volatilità, anche a costo di un rendimento atteso inferiore, mentre un investitore più propenso al rischio potrebbe accettare una maggiore volatilità per ottenere un rendimento atteso più elevato. Consideriamo un semplice esempio con due asset, A e B. Se il rendimento atteso di A è del 10% con una deviazione standard del 15%, e il rendimento atteso di B è del 5% con una deviazione standard del 5%, un portafoglio ottimale potrebbe essere una combinazione di entrambi, bilanciando il rischio e il rendimento in base all’avversione al rischio dell’investitore.

In pratica, la costruzione di portafogli ottimali si avvale di tecniche di ottimizzazione numerica, come la programmazione quadratica, per risolvere il problema di ottimizzazione. Tuttavia, è importante sottolineare che l’ottimalità del portafoglio è strettamente legata alle ipotesi fatte sulla distribuzione dei rendimenti degli asset e sulle preferenze dell’investitore. Stime imprecise delle medie e delle covarianze, o una funzione di utilità non appropriata, possono portare a portafogli subottimali o addirittura a risultati dannosi. Inoltre, l’ottimizzazione si basa su dati storici, che potrebbero non essere rappresentativi del futuro. L’utilizzo di tecniche robuste e la considerazione di scenari di mercato avversi sono quindi cruciali per mitigare questi rischi.

Infine, è importante ricordare che i portafogli ottimali sono specifici per ogni investitore, dato che dipendono dalle sue preferenze di rischio e dal suo orizzonte temporale. Un portafoglio ottimale per un investitore con un orizzonte temporale lungo e un’alta tolleranza al rischio sarà diverso da quello di un investitore con un orizzonte temporale breve e un’alta avversione al rischio. La costruzione di un portafoglio ottimale richiede quindi una profonda comprensione delle proprie esigenze finanziarie e delle proprie capacità di assunzione del rischio.

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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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