sma

3 Settembre 2025

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Formalmente, la Media Mobile Semplice (SMA) di periodo *n* è definita come la somma dei prezzi di chiusura degli ultimi *n* periodi, divisa per *n*. Matematicamente: SMAn = (Pt + Pt-1 + … + Pt-n+1) / n, dove Pt rappresenta il prezzo di chiusura al tempo *t*. L’SMA è uno strumento fondamentale nell’analisi tecnica, utilizzato per livellare la volatilità dei prezzi e identificare trend di mercato.

La sua importanza risiede nella capacità di filtrare il rumore di breve termine dai dati dei prezzi, evidenziando il trend sottostante. Un SMA crescente indica un trend rialzista, mentre un SMA decrescente suggerisce un trend ribassista. Ad esempio, una SMA a 20 periodi (SMA20) calcolata su un grafico giornaliero considera la media dei prezzi di chiusura degli ultimi 20 giorni. Se il prezzo attuale supera la SMA20, potrebbe essere interpretato come un segnale rialzista, mentre un prezzo inferiore alla SMA20 potrebbe suggerire un trend ribassista. Gli investitori utilizzano spesso più SMA con periodi diversi (es. SMA50, SMA100) per identificare diversi livelli di supporto e resistenza e confermare i segnali di trading.

Un vantaggio chiave dell’SMA è la sua semplicità di calcolo e interpretazione. La sua formula è intuitiva e facilmente implementabile in qualsiasi software di trading o foglio di calcolo. Tuttavia, un limite significativo è la sua sensibilità ai dati più recenti. Poiché assegna lo stesso peso a tutti i prezzi nel periodo considerato, i prezzi più recenti hanno un impatto maggiore sulla SMA rispetto a quelli più vecchi. Questo può portare a ritardi nei segnali di trading, soprattutto in mercati volatili, e a falsi segnali, in particolare durante periodi di consolidamento o di forti inversioni di tendenza. Inoltre, l’SMA non tiene conto della direzione o dell’intensità del movimento dei prezzi, fornendo solo una rappresentazione media.

Per mitigare i limiti dell’SMA, i trader spesso la combinano con altri indicatori tecnici, come le medie mobili esponenziali (EMA) che danno maggiore peso ai prezzi più recenti, o gli oscillatori come l’RSI per confermare la forza del trend. La scelta del periodo dell’SMA dipende dalla strategia di trading e dal timeframe considerato: periodi più brevi (es. SMA5) sono più sensibili ai cambiamenti di prezzo e adatti per il trading a breve termine, mentre periodi più lunghi (es. SMA200) sono più adatti per l’analisi a lungo termine e l’identificazione di trend principali. In definitiva, l’SMA è uno strumento potente ma che deve essere utilizzato con cautela e in combinazione con altre analisi per una migliore comprensione del 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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