position sizing

3 Settembre 2025

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Il position sizing, in finanza quantitativa, è il processo di determinazione della dimensione appropriata di una posizione di trading in relazione al capitale totale disponibile. Formalmente, si tratta di una funzione che mappa il rischio di una singola operazione (solitamente espresso come deviazione standard o Value at Risk) e la tolleranza al rischio dell’investitore (spesso rappresentata come un rapporto percentuale del capitale) nella quantità di asset da acquistare o vendere. L’obiettivo è quello di gestire il rischio di drawdown e massimizzare il rendimento atteso del portafoglio nel lungo periodo.

L’importanza del position sizing risiede nella sua capacità di proteggere il capitale dall’eccessiva volatilità. Una cattiva gestione delle dimensioni delle posizioni può portare a perdite significative, persino alla rovina finanziaria, anche se le previsioni di mercato sono corrette. Ad esempio, un trader con un capitale di 10.000€ che investe il 100% in un’unica operazione rischia di perdere tutto il capitale se l’operazione va male, mentre un trader che investe solo il 2% (200€) nella stessa operazione limiterà la perdita massima a 200€, permettendogli di sopravvivere a una serie di operazioni negative e di continuare a operare.

Nella pratica, il position sizing viene implementato utilizzando diverse tecniche. Una metodologia comune è quella di utilizzare un rapporto fisso del capitale per ogni operazione (es. 1%, 2%, o 5%). Altre tecniche più sofisticate includono l’utilizzo di indicatori di volatilità (come l’ATR – Average True Range) per determinare la dimensione della posizione in base alla volatilità attesa dell’asset. Un esempio: se l’ATR di un asset è di 1€, e il trader decide di rischiare il 2% del suo capitale (200€), la dimensione della posizione sarà di 200€/1€ = 200 unità dell’asset. Metodi ancora più avanzati integrano modelli di ottimizzazione del portafoglio e considerano la correlazione tra gli asset.

Nonostante i suoi vantaggi, il position sizing presenta dei limiti. La scelta del rapporto di rischio appropriato è soggettiva e dipende dalla tolleranza al rischio individuale e dalle caratteristiche del mercato. Inoltre, la stima del rischio di un’operazione può essere imprecisa, soprattutto in mercati volatili o in presenza di eventi inaspettati (cigni neri). Infine, un position sizing troppo conservativo può limitare il potenziale di profitto, mentre un position sizing troppo aggressivo può aumentare il rischio di perdite significative. La chiave sta nel trovare un equilibrio ottimale tra rischio e rendimento, adattando la strategia al proprio profilo di rischio e alle condizioni di mercato.

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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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