volatilità

1 Settembre 2025

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Formalmente, la volatilità è una misura statistica della dispersione dei rendimenti di un asset attorno al suo valore medio. È spesso rappresentata dalla deviazione standard dei rendimenti logaritmici, calcolata su un periodo di tempo specifico (ad esempio, la volatilità giornaliera, mensile o annua). Questa deviazione standard, annualizzata, fornisce una stima della fluttuazione attesa del prezzo dell’asset in un anno. Metodi più sofisticati, come i modelli GARCH, tengono conto dell’eteroschedasticità, ovvero della variabilità della volatilità stessa nel tempo.

La volatilità è un concetto fondamentale nella finanza perché rappresenta il rischio di un investimento. Un asset altamente volatile, come le azioni tecnologiche, può generare rendimenti elevati, ma anche perdite significative in breve tempo. Al contrario, un asset a bassa volatilità, come i titoli di stato a lungo termine, tende a offrire rendimenti più stabili, ma generalmente più bassi. Gli investitori utilizzano la volatilità per diversificare i propri portafogli, bilanciando il rischio e il rendimento atteso. Ad esempio, un investitore con un orizzonte temporale lungo potrebbe tollerare una maggiore volatilità per ottenere rendimenti più elevati, mentre un investitore con un orizzonte breve potrebbe preferire investimenti a bassa volatilità per proteggere il proprio capitale.

Nella pratica, la volatilità viene utilizzata in diversi contesti. Le opzioni, ad esempio, hanno un prezzo che dipende fortemente dalla volatilità implicita, ovvero la volatilità attesa dal mercato per l’asset sottostante nel periodo di vita dell’opzione. Un aumento della volatilità implicita porta ad un aumento del prezzo delle opzioni, sia call che put. Consideriamo un’azione con un prezzo di 100€ e una volatilità implicita del 20%. Se la volatilità implicita sale al 30%, il prezzo delle opzioni su quell’azione aumenterà, riflettendo il maggiore rischio e la maggiore probabilità di movimenti di prezzo significativi. La volatilità viene anche utilizzata per gestire il rischio di portafoglio attraverso tecniche di hedging e ottimizzazione del portafoglio.

Nonostante la sua utilità, la volatilità presenta dei limiti. Innanzitutto, è una misura retrospettiva, basata sui dati storici. Non garantisce che la volatilità futura sarà simile a quella passata. Inoltre, la volatilità può essere influenzata da fattori esterni imprevedibili, come eventi geopolitici o crisi economiche. Infine, la scelta del periodo di tempo utilizzato per il calcolo della volatilità può influenzare significativamente il risultato, rendendo necessario un’attenta analisi del contesto e delle esigenze specifiche dell’investitore. È quindi importante utilizzare la volatilità come uno strumento di analisi, ma non come un indicatore infallibile del futuro.

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Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi

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

Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico

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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