win rate

3 Settembre 2025

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Il win rate è formalmente definito come il rapporto tra il numero di operazioni profittevoli e il numero totale di operazioni effettuate, espresso in percentuale. Matematicamente, si calcola come: Win Rate = (Numero di operazioni profittevoli / Numero totale di operazioni) * 100. Un win rate del 60%, ad esempio, indica che il 60% delle operazioni condotte ha generato un profitto. Questo dato, da solo, non fornisce un quadro completo della performance di un sistema di trading, ma rappresenta un elemento fondamentale per la sua valutazione.

L’importanza del win rate risiede nella sua capacità di indicare la probabilità di successo di una strategia di trading. Un win rate elevato suggerisce una strategia con un’alta probabilità di generare profitti in ogni singola operazione. Tuttavia, un win rate elevato non garantisce il successo complessivo. È cruciale considerare anche l’entità dei profitti e delle perdite in ogni operazione. Ad esempio, una strategia con un win rate del 40% ma con profitti medi molto elevati e perdite medie contenute può essere più profittevole di una strategia con un win rate dell’80% ma con profitti medi bassi e perdite medie elevate. Questo evidenzia l’importanza di considerare il rapporto rischio-rendimento in combinazione con il win rate.

Nella pratica, il win rate viene utilizzato per valutare l’efficacia di diverse strategie di trading, sia nel backtesting che nel live trading. Immaginiamo due trader: il Trader A ha un win rate del 60% con un rapporto rischio-rendimento di 1:2 (per ogni euro a rischio, guadagna 2 euro in caso di vincita), mentre il Trader B ha un win rate del 80% con un rapporto rischio-rendimento di 1:1. Sebbene il Trader B abbia un win rate superiore, il Trader A potrebbe ottenere profitti maggiori a lungo termine grazie al suo rapporto rischio-rendimento più favorevole. L’analisi del win rate, quindi, deve essere sempre integrata con l’analisi del rapporto rischio-rendimento e del profit factor per una valutazione completa della performance.

Nonostante la sua utilità, il win rate presenta dei limiti. È influenzato dal periodo di tempo considerato e dalla dimensione del campione. Un piccolo campione di operazioni può portare a un win rate fuorviante. Inoltre, il win rate non tiene conto della volatilità e della distribuzione dei profitti e delle perdite. Una strategia con un win rate elevato ma con una distribuzione altamente asimmetrica dei risultati potrebbe essere più rischiosa di una strategia con un win rate inferiore ma con una distribuzione più stabile. Per una valutazione completa, è quindi necessario integrare l’analisi del win rate con altri indicatori di performance e una comprensione approfondita del contesto di 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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