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

📊 (SPX GEX Deep Dive Analysis) — Expiry 16 Gennaio 2026 [Aggiornamento 6 Gennaio 2026]

6 Gennaio 2026 | SPX GEX Deep Dive Analysis

Data analisi: 6 Gennaio 2026 ore 09:37 EST Guarda il...

Il Potere della Decorrelazione: Come Costruire Portafogli di Trading Systems Resilienti

5 Gennaio 2026 | Strategie e Backtest Operativi

Guarda il Video...

(Analisi Macroeconomica USA) Aggiornamento al 27 Gennaio 2026

27 Gennaio 2026 | Analisi Macro USA

L’economia statunitense attraversa una fase di transizione delicata a gennaio 2026. L’inflazione si raffredda (Core PCE 2.79%) ma resta sopra il target Fed del 2%, mentre il mercato del lavoro mostra segnali contrastanti: Initial Claims ai minimi storici (200K) ma Nonfarm Payrolls in forte rallentamento (+50K). La curva dei rendimenti è tornata positiva dopo l’inversione, segnalando aspettative di tagli Fed. Attenzione al savings rate ai minimi storici (3.5%) e al consumer sentiment depresso (52.9). Report completo con dati FRED, soglie interpretative e checklist di monitoraggio.

(GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate

20 Agosto 2025 | Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Un’analisi quantitativa approfondita di Kriterion Quant su 15 anni di dati storici del ticker GOOG.US (Alphabet Inc.). Lo studio rivela un potente pattern stagionale rialzista concentrato nel mese di luglio, che ha mostrato un Win Rate del 93.3% e un rendimento medio del +8.27%. L’articolo espone la metodologia completa basata su Python , l’analisi dettagliata dei risultati e le implicazioni operative concrete per investitori e trader sistematici, incluse strategie con le opzioni.

Anatomia di un Edge Quantitativo: Come Sconfiggere il Survivorship Bias e Trasformare il (Golden Cross) in un Sistema di Sovraperformance Robusto

18 Agosto 2025 | Strategie e Backtest Operativi

Questo studio dimostra come l’edge di una strategia di investimento non risieda nel segnale, ma nella robustezza del processo di test. Attraverso un’analisi di livello istituzionale, viene sviscerato il Golden Cross, trasformandolo da un semplice indicatore a un sistema di sovraperformance robusto. Il fulcro dell’analisi è la risoluzione del Survivorship Bias, la più grave distorsione statistica nei backtest amatoriali, tramite una meticolosa ricostruzione storica dell’universo investibile. L’articolo analizza in dettaglio i risultati di diverse varianti operative e modelli di position sizing, fornendo un framework applicativo per investitori e gestori che cercano un vantaggio scientifico sui mercati.

Decodificare il DNA di un Titolo: Un’Analisi Quantitativa su (TSLA) per Costruire una Strategia di Trading Sistematica

14 Agosto 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio approfondito esegue una “autopsia quantitativa” del titolo Tesla (TSLA.US) per identificare edge statistici e costruire una strategia di trading sistematica. Attraverso l’analisi di oltre un decennio di dati , l’articolo esplora concetti chiave come l’esponente di Hurst, i modelli GARCH e l’analisi dei regimi di mercato. Viene presentata la metodologia completa, basata su Python , e una strategia operativa dettagliata (“Long Volatility Breakout”), con l’obiettivo di navigare la volatilità estrema del titolo e mitigare i drawdown rispetto a un approccio passivo.

Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Settembre: Backtest e Pattern Quantitativi Vincenti

14 Agosto 2025 | Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Questo studio supera i classici adagi come “Sell in May” per introdurre un’analisi di
stagionalità dinamica per il mese di Settembre. Attraverso un algoritmo proprietario (“Dynamic Pattern Finder”), abbiamo eseguito un backtest su 15 anni di dati su un universo di titoli ampio (S&P 500, Dow Jones, NYSE) , per identificare i sotto-periodi esatti con la maggiore robustezza statistica. L’analisi rivela pattern con
WinRate superiori al 90% su titoli come Gilead (GILD) e ConocoPhillips (COP). L’articolo esplora la metodologia, l’interpretazione dei risultati (incluse heatmap di robustezza e correlazione) e le applicazioni operative concrete, anche per chi utilizza le opzioni.

Analisi Quantitativa della Stagionalità di Amazon (AMZN): Un Edge Statistico con il 100% di Win Rate Storico

14 Agosto 2025 | Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Uno studio quantitativo approfondito sulla stagionalità del titolo Amazon (AMZN.US) che identifica e valida un pattern rialzista ad alta probabilità, con un win rate storico del 100% su 15 anni. L’articolo esplora la metodologia, l’analisi dei risultati, la robustezza statistica dell’edge e le sue applicazioni operative concrete, in particolare per trader sistematici e investitori in opzioni.

Opzioni come Strumenti di Copertura: La Differenza tra Protezione e Speculazione (Video Podcast)

12 Agosto 2025 | Quantcast (Video)

Nel quarto episodio di Quantcast demistifichiamo le opzioni finanziarie, mostrando come utilizzarle per quello per cui sono nate: proteggere il capitale, non scommettere. Analizziamo le strategie di hedging professionali come protective put, covered call e collar dinamico, con un caso studio reale su un portafoglio da 5 milioni durante la crisi bancaria del 2023. Scopriamo perché l’86% del volume di opzioni sull’S&P 500 proviene da istituzioni che fanno copertura e come applicare queste strategie al proprio portafoglio, evitando i 4 errori fatali che distruggono il 90% dei trader retail.

I Tre Pilastri del Trading Quantitativo: Mindset, Modello e Rischio (Video Podcast)

12 Agosto 2025 | Quantcast (Video)

Nel terzo episodio di Quantcast esploriamo i tre pilastri fondamentali che distinguono un trader professionista dalla massa: Mindset, Modello e Rischio. Scopriamo perché la mentalità è il sistema operativo che modella la nostra realtà di trading, come un modello quantitativo rigoroso sostituisce l’emotività con i dati, e perché la gestione del rischio non è opzionale ma vitale per la sopravvivenza nei mercati. Include la spiegazione della Legge della Rovina Statistica con esempi numerici pratici e strumenti operativi immediati.

Anatomia del Rischio su Bitcoin: Analisi Quantitativa dei Drawdown (BTC-USD) per Trasformare la Volatilità in Opportunità

10 Agosto 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio conduce un’analisi quantitativa approfondita dei drawdown di Bitcoin (BTC-USD.CC) su un periodo di 10 anni. L’obiettivo è mappare il DNA del rischio dell’asset, misurare l’efficacia statistica della strategia “Buy the Dip” e fornire un framework operativo per investitori sistematici e trader quantitativi. Attraverso l’analisi di metriche come profondità (Depth), durata (Length) e recupero (Recovery), il report dimostra come i crolli di Bitcoin, sebbene brutali, abbiano storicamente rappresentato significative opportunità di acquisto, trasformando la volatilità da minaccia a vantaggio strategico.

Analisi Quantitativa di Bitcoin (BTC-USD): Scomporre il DNA di un Asset Digitale

10 Agosto 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio si allontana dalle narrazioni emotive per condurre un’analisi di profiling quantitativo rigorosa dell’asset BTC-USD.CC. L’obiettivo non è fare previsioni, ma mappare la “personalità” di Bitcoin, identificandone i comportamenti ricorrenti, le anomalie statistiche e i regimi di mercato. Si vuole rispondere a una domanda cruciale per l’investitore: quali sono i vantaggi statistici (edge) concretamente sfruttabili? L’articolo si rivolge a investitori evoluti e trader quantitativi che basano le proprie decisioni sui dati e non sulle opinioni.

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