rsi

3 Settembre 2025

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L’RSI, o Relative Strength Index, è un indicatore tecnico di momentum sviluppato da J. Welles Wilder Jr. Formalmente, è calcolato come 100 – [100 / (1 + RS)], dove RS è il rapporto tra la media mobile esponenziale (EMA) dei guadagni degli ultimi ‘n’ periodi e la media mobile esponenziale (EMA) delle perdite degli stessi ‘n’ periodi. Il periodo ‘n’ è tipicamente 14, ma può essere modificato a seconda delle esigenze dell’analista. Un valore RSI superiore a 70 è generalmente considerato una condizione di ipercomprato, mentre un valore inferiore a 30 indica una condizione di ipervenduto. Questi livelli, tuttavia, non sono assoluti e possono variare a seconda dell’asset e del timeframe considerato.

L’importanza dell’RSI risiede nella sua capacità di identificare potenziali punti di inversione di tendenza. Un RSI che raggiunge livelli di ipercomprato può segnalare un’imminente correzione al ribasso, mentre un RSI in ipervenduto potrebbe suggerire un potenziale rimbalzo al rialzo. Ad esempio, immaginiamo un’azione con un RSI a 85. Questo suggerisce che il prezzo è salito rapidamente e potrebbe essere soggetto a una correzione. Al contrario, un RSI a 20 potrebbe indicare che il prezzo è sceso eccessivamente e potrebbe essere pronto per un rimbalzo. È fondamentale ricordare che l’RSI non predice il futuro, ma fornisce un segnale sulla forza relativa del momentum.

L’RSI è ampiamente utilizzato dai trader di tutti i livelli, integrandosi bene con altri indicatori tecnici e analisi fondamentali. La sua semplicità di calcolo e interpretazione lo rende accessibile anche ai neofiti, mentre la sua flessibilità (modificando il periodo ‘n’) permette ai trader più esperti di adattarlo alle diverse strategie e mercati. Un trader potrebbe, ad esempio, utilizzare l’RSI a 14 periodi per identificare segnali a breve termine, mentre un investitore a lungo termine potrebbe preferire un periodo più lungo per ridurre il rumore del segnale.

Nonostante i suoi vantaggi, l’RSI presenta dei limiti. Può generare falsi segnali, soprattutto in mercati laterali o con forti trend. Un RSI che rimane per lungo tempo sopra 70 o sotto 30, ad esempio, potrebbe indicare un trend forte piuttosto che una condizione di ipercomprato o ipervenduto. Inoltre, l’RSI è un indicatore ritardato, il che significa che i segnali potrebbero arrivare dopo che il movimento di prezzo si è già verificato. Pertanto, è fondamentale utilizzare l’RSI in combinazione con altri indicatori e con un’attenta analisi del contesto di mercato per mitigare il rischio di falsi segnali e prendere decisioni di investimento informate.

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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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