volatilità storica

1 Settembre 2025

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La volatilità storica, in finanza quantitativa, è una misura statistica della variabilità dei rendimenti di un asset finanziario in un periodo passato. Formalmente, si calcola come la deviazione standard dei rendimenti logaritmici dell’asset su un determinato orizzonte temporale. Si utilizza generalmente la formula della deviazione standard campionaria, applicata ai rendimenti logaritmici giornalieri, settimanali o mensili, per poi annualizzare il risultato moltiplicando per la radice quadrata del numero di periodi nell’anno. Ad esempio, per dati giornalieri, si moltiplica per √252, assumendo 252 giorni lavorativi in un anno.

La volatilità storica è un indicatore fondamentale per diversi scopi. Innanzitutto, fornisce una stima della potenziale fluttuazione futura del prezzo di un asset. Un’alta volatilità storica suggerisce una maggiore incertezza e un rischio più elevato, mentre una bassa volatilità indica una maggiore stabilità. In secondo luogo, la volatilità storica è un ingrediente chiave in numerose strategie di investimento e di gestione del rischio, come l’opzione pricing (modelli Black-Scholes), il calcolo del Value at Risk (VaR) e la costruzione di portafogli ottimali. Ad esempio, un gestore di portafoglio potrebbe utilizzare la volatilità storica per diversificare il proprio portafoglio, riducendo l’esposizione al rischio.

Consideriamo un esempio concreto. Supponiamo di avere i rendimenti giornalieri di un’azione per gli ultimi 100 giorni. Calcolando la deviazione standard di questi rendimenti e annualizzando il risultato (moltiplicando per √252), otteniamo la volatilità storica annua. Se il risultato è del 20%, significa che, storicamente, il prezzo dell’azione si è mosso in media del 20% all’anno. Questo dato può essere utilizzato per stimare il range di prezzo atteso per l’anno successivo, o per determinare la dimensione appropriata di una posizione in un portafoglio.

Nonostante la sua utilità, la volatilità storica presenta dei limiti. Innanzitutto, si basa sui dati passati, che non necessariamente riflettono il futuro. In periodi di elevata volatilità, la volatilità storica può sottostimare il rischio futuro. Inoltre, la volatilità storica non tiene conto di eventi imprevisti o cambiamenti strutturali nel mercato. Infine, la scelta del periodo di osservazione influisce significativamente sul risultato: un periodo più lungo tende a smussare picchi di volatilità, mentre un periodo più corto può essere eccessivamente sensibile a fluttuazioni di breve termine. Per mitigare questi limiti, si utilizzano spesso tecniche più sofisticate, come la volatilità implicita o modelli GARCH, che cercano di prevedere la volatilità futura in modo più accurato.

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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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