rendimento atteso

3 Settembre 2025

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Formalmente, il rendimento atteso (E[R]) di un investimento è definito come la somma del prodotto di ogni possibile rendimento (Rᵢ) e della sua probabilità associata (Pᵢ): E[R] = Σᵢ [Pᵢ * Rᵢ], dove la sommatoria si estende a tutti i possibili scenari i. Questo valore rappresenta la migliore stima del rendimento futuro, basata sulle informazioni disponibili e sulle ipotesi probabilistiche sottostanti.

La conoscenza del rendimento atteso è fondamentale per la presa di decisioni di investimento razionali. Permette agli investitori di confrontare diversi investimenti in base al loro potenziale di rendimento medio. Ad esempio, consideriamo due azioni: A con possibili rendimenti del 10% (probabilità 0.6) e -5% (probabilità 0.4), e B con rendimenti del 15% (probabilità 0.5) e -10% (probabilità 0.5). Il rendimento atteso di A è (0.6 * 0.1) + (0.4 * -0.05) = 0.04 o 4%, mentre quello di B è (0.5 * 0.15) + (0.5 * -0.1) = 0.025 o 2.5%. Sebbene B offra un rendimento massimo superiore, A presenta un rendimento atteso maggiore.

In pratica, il rendimento atteso viene utilizzato in numerosi contesti, dalla valutazione di portafogli di investimento alla determinazione del prezzo di opzioni e derivati. Modelli come il Capital Asset Pricing Model (CAPM) si basano sul rendimento atteso per determinare il rendimento richiesto di un asset, considerando il suo rischio e il rendimento del mercato. Tuttavia, è importante ricordare che il rendimento atteso è solo una stima, e il rendimento effettivo potrebbe differire significativamente. La deviazione standard, che misura la volatilità, fornisce una misura della dispersione dei possibili rendimenti attorno al valore atteso, offrendo una visione più completa del rischio.

I limiti principali del rendimento atteso risiedono nelle ipotesi sottostanti. La precisione della stima dipende fortemente dall’accuratezza delle probabilità assegnate a ciascun scenario. Inoltre, il rendimento atteso non considera l’avversione al rischio degli investitori, che preferiscono generalmente rendimenti certi a rendimenti incerti con lo stesso valore atteso. Infine, il calcolo del rendimento atteso si basa su dati storici o previsioni, che potrebbero non riflettere accuratamente il futuro. Pertanto, è essenziale utilizzare il rendimento atteso in combinazione con altre metriche di rischio e con una comprensione approfondita del contesto 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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