volatilità implicita

1 Settembre 2025

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Formalmente, la volatilità implicita (IV) è la volatilità standard annualizzata che, inserita nel modello di Black-Scholes-Merton (o in modelli più sofisticati), riproduce il prezzo di mercato di un’opzione. Non è una misura diretta della volatilità storica, ma piuttosto una proiezione delle aspettative di mercato sulla volatilità futura. Si ottiene risolvendo l’equazione del modello di prezzo delle opzioni per la volatilità, dato il prezzo di mercato dell’opzione e gli altri parametri noti (prezzo dell’asset sottostante, strike price, tempo fino alla scadenza, tasso di interesse senza rischio). È importante notare che la volatilità implicita è specifica per ogni opzione, variando in base allo strike price e alla scadenza.

La volatilità implicita è uno strumento fondamentale per i trader di opzioni. Permette di confrontare la volatilità relativa di diversi asset o di diverse scadenze per lo stesso asset. Ad esempio, se l’IV di un’opzione call su un’azione è del 20%, mentre l’IV di un’opzione call su un’altra azione con caratteristiche simili è del 30%, ciò suggerisce che il mercato si aspetta una maggiore volatilità per la seconda azione. I trader utilizzano l’IV per valutare il prezzo delle opzioni, identificare opportunità di arbitraggio e gestire il rischio. Un’IV elevata suggerisce che il mercato prevede ampie fluttuazioni di prezzo, quindi le opzioni saranno più costose. Al contrario, un’IV bassa indica aspettative di bassa volatilità e opzioni meno costose.

Consideriamo un esempio numerico: supponiamo che un’opzione call su un’azione con prezzo di mercato di 100$, strike price di 105$, scadenza di 3 mesi e tasso di interesse del 2% abbia un prezzo di mercato di 5$. Utilizzando il modello di Black-Scholes, possiamo ricavare la volatilità implicita, che potrebbe essere, ad esempio, del 25%. Questo significa che il mercato si aspetta una volatilità annualizzata del 25% per l’azione nei prossimi tre mesi. È importante sottolineare che questa è un’aspettativa, non una certezza. La volatilità effettiva potrebbe essere superiore o inferiore al 25%.

Nonostante la sua utilità, l’IV presenta dei limiti. È sensibile alle ipotesi del modello di Black-Scholes, che potrebbero non riflettere perfettamente la realtà dei mercati. Inoltre, l’IV può essere influenzata da fattori non direttamente legati alla volatilità dell’asset sottostante, come la domanda e l’offerta di opzioni, o le aspettative di eventi specifici che potrebbero influenzare il prezzo dell’asset. Infine, l’IV è una misura prospettica, quindi non fornisce informazioni certe sulla volatilità futura. È quindi fondamentale utilizzare l’IV in combinazione con altre metriche e analisi per 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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