Studi e Analisi

Daily Market Analysis 20 Marzo 2026 – Dati aggiornati alla chiusura di Giovedi’ 19

Il report DMA del 20 marzo 2026 analizza 29 strumenti in un contesto di mercato volatile_bullish con VIX a 25.09 (regime high) e risk appetite risk-off. SPY quota 659.80$ in uptrend di lungo periodo ma con score composito debole a 35.35/100, RSI a 35.3 e breaking below del minimo settimanale. Il comparto Energy domina la classifica: XLE registra il miglior score composito (79.88/100) con breakout del massimo settimanale, ADX a 46.7 e RS score massimo a 100, affiancato da USO (77.70/100, ADX 56.0). Sul fronte opposto, XLY (Consumer Discretionary, score 19.92) e XLF (Financials, score 23.25) sono i worst performer della sessione. La rotazione settoriale evidenzia preferenza per Energy e Utilities (XLU, RS 92.5) versus ciclici. Inclusi: scoreboard completo, analisi dei top/bottom 5, grafici interattivi, insights su opzioni con strategie credit spread e watchlist operativa con livelli chiave.

(SPX GEX Deep Dive Analysis) — Expiry 20 Marzo 2026 Aggiornamento 17 Marzo

Analisi della microstruttura del mercato SPX per la scadenza settimanale del 20 marzo 2026. Il report esamina il posizionamento dei dealer tramite GEX, OI e Drift: regime Short Gamma confermato con Net GEX a -$18.2 miliardi, spot a 6699 sotto il Gamma Flip di 69 punti, e un VWAS bullish a 6836 che indica pressione volumetrica verso il Max Pain a 6750. Include scenari operativi e strategie su opzioni SPX.

Daily Market Analysis 15 Marzo 2026 – Dati aggiornati alla chiusura di Venerdì’ 13

Il report Kriterion Quant DMA del 14 marzo 2026 evidenzia un mercato volatile rialzista con VIX a 27.19 — regime “alto” — e SPY a $662.29 sopra la SMA200 ma con risk appetite in modalità risk-off. Tra i 29 strumenti analizzati emergono USO, XLE e XLU come top performer grazie alla rotazione difensiva su energia e utilities, mentre finanziari (XLF) e valute (FXY, FXE) mostrano le strutture tecniche più deboli. Il report include score compositi, analisi RSI/MACD/ADX, strategie operative su opzioni calibrate per l’alta volatilità implicita e una watchlist con livelli di entry, stop loss e target.

Analisi Integrata Gold Settimanale

Analisi Integrata SPX Settimanale

Analisi Macro USA

Analisi Quantitative

Analisi Rotazionale Settimanale

Daily Market Analysis DMA

Quantcast (Video)

Risorse Didattiche e Tool Educativi

Simulazione e Costruzione Portafogli

SPX GEX Deep Dive Analysis

Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Strategie e Backtest Operativi

Trading Systems Report: Il Diario di un Portafoglio Algoritmico

Daily Market Analysis 14 Gennaio 2026 – Dati alla chiusura di Martedì 13 Gennaio

14 Gennaio 2026 | Daily Market Analysis DMA

https://www.youtube.com/watch?v=gHf_xFSExZU 📊 Daily Market...

Daily Market Analysis 13 Gennaio 2026 – Dati alla chiusura di Lunedì 12 Gennaio

13 Gennaio 2026 | Daily Market Analysis DMA

Guarda il Video:...

Daily Market Analysis 03 Febbraio 2026 – Dati aggiornati alla chiusura di Lunedì’ 02 Febbraio

3 Febbraio 2026 | Daily Market Analysis DMA

Report DMA del 3 febbraio 2026: mercato in regime Risk-On moderato con SPY in uptrend a $695.41 (+0.50%) e VIX a 16.34. I settori ciclici guidano la rotazione con XLI (+1.26%) e Industrials al top del ranking (composite 70.58, RS 90.79). Emergenti (EEM) e mercati sviluppati (EFA) mostrano forza relativa elevata. Attenzione al crollo delle commodities energetiche (UNG -24.85%) e metalli preziosi (GLD -4.00%). Crypto in territorio oversold con BTC ed ETH sotto RSI 30. Analisi completa con livelli chiave, watchlist operativa e setup di trading.

Edge Statistico: Come Trovare un Vantaggio Sistematico sui Mercati in 5 Passi (Video Podcast)

9 Settembre 2025 | Quantcast (Video)

Smetti di fare trading basandoti sull’istinto. In questo articolo, ti presentiamo il metodo sistematico in 5 fasi di Kriterion Quant per identificare un vantaggio statistico (edge) sui mercati finanziari. Impara a usare dati di qualità, mappare la stagionalità e filtrare i pattern con metriche quantitative rigorose per costruire strategie di trading realmente efficaci.

Opzioni Demistificate: Come Trasformare il Rischio in Strategia di Precisione (Video Podcast)

8 Settembre 2025 | Quantcast (Video)

Le opzioni non sono scommesse, ma strumenti di precisione. In questa guida, basata sull’episodio 5 di QuantCast, demistifichiamo i concetti di Call e Put, analizziamo i 3 errori più comuni dei trader e presentiamo due strategie operative immediate: la Covered Call per generare reddito e la Protective Put per proteggere il tuo portafoglio. Un articolo fondamentale per trasformare la teoria in azione.

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

5 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

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.

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

5 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

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.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L’Edge Statistico del “Buy the Dip” dal 2006 a Oggi

5 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

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.

Analisi Quantitativa Apple (AAPL): Uno Studio Definitivo su Trend, Cicli e Volatilità per il Trader Sistematico

4 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio di Kriterion Quant realizza un’analisi quantitativa istituzionale del titolo Apple Inc. (AAPL.US) su un dataset giornaliero che copre il periodo dal 2006 al 2025. Il problema affrontato è la caratterizzazione statistica di un asset complesso per identificare inefficienze di mercato sfruttabili (“edge”). La nostra metodologia si basa su un approccio multi-modulare in Python, che include l’analisi della persistenza (Esponente di Hurst), della stazionarietà (ADF Test), dei regimi di mercato (K-Means clustering), della ciclicità (Periodogramma) e delle anomalie stagionali.

Mean-Reverting vs Breakout su Amazon (AMZN): Studio Quantitativo Definitivo su 18 Anni di Dati con Validazione [Out-of-Sample]

3 Settembre 2025 | Strategie e Backtest Operativi

Questo studio di Kriterion Quant analizza in modo rigoroso le strategie Mean Reversion e Breakout sul titolo Amazon (AMZN) usando una validazione Walk-Forward. I risultati dimostrano che l’approccio “comprare sui ribassi” (Mean Reversion) ha un vantaggio statistico robusto e profittevole, a differenza del Breakout, che si rivela una trappola di overfitting. L’articolo fornisce un framework operativo completo per testare e validare strategie di trading sistematico, proteggendo il capitale da modelli fallaci.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (AMZN): Un Vantaggio Statistico per Comprare sui Ribassi?

3 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio di Kriterion Quant analizza con un approccio quantitativo tutti i drawdown superiori al 10% del titolo Amazon (AMZN.US) dal 2006. La ricerca, basata su dati EODHD e codice Python, dimostra l’esistenza di un robusto vantaggio statistico: i momenti di massima perdita si sono storicamente rivelati i migliori punti di ingresso, con performance medie a due cifre e probabilità di successo superiori al 95% nei tre mesi successivi al minimo. L’articolo esplora la metodologia, i fondamenti teorici e le implicazioni operative per trader e investitori.

Analisi Quantitativa Definitiva di Amazon (AMZN): Svelare i Pattern Nascosti e l’Edge Operativo dal 2006 al 2025

3 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio di Kriterion Quant conduce un’analisi quantitativa rigorosa e multidimensionale dell’asset AMZN.US, coprendo un periodo di quasi vent’anni (2006-2025). L’obiettivo è identificare inefficienze di mercato persistenti e non casuali, spesso invisibili all’analisi tradizionale. Utilizzando Python e dati EODHD, la metodologia integra l’analisi dei regimi di mercato (Markov Switching), lo studio della persistenza (esponente di Hurst) e l’analisi ciclica. Il risultato principale è l’individuazione di un “carattere” specifico del titolo, con una forte tendenza al trend ma con distinti regimi di volatilità. L’implicazione pratica è la costruzione di un trading system “Trend Following Ciclico con Filtro Volatilità” per massimizzare il rapporto rischio/rendimento.

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