Studi e Analisi
- Analisi Quantitativa Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi
- Analisi Quantitativa (NVDA): Decodificare il DNA di un Titolo da -90% a +10.000% con un Approccio Sistematico
- Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L'Edge Statistico del "Buy the Dip" dal 2006 a Oggi
- Analisi Quantitativa Apple (AAPL): Uno Studio Definitivo su Trend, Cicli e Volatilità per il Trader Sistematico
- Analisi Quantitativa dei Drawdown su (AMZN): Un Vantaggio Statistico per Comprare sui Ribassi?
- Analisi Quantitativa Definitiva di Amazon (AMZN): Svelare i Pattern Nascosti e l'Edge Operativo dal 2006 al 2025
- Analisi Quantitativa (VIX): Decodificare la Mean Reversion per Sviluppare un Edge Sistematico
- Analisi Definitiva dei Regimi (VIX): La Mappa Quantitativa per Sfruttare la Volatilità a Tuo Vantaggio
- Analisi Quantitativa (SPY): I Segnali che Anticipano i Movimenti di Mercato 1994-2025
- Analisi Quantitativa dei Drawdown (QQQ): Trasformare i Ribassi in Opportunità con un Win Rate del 94.7%
- Analisi Quantitativa del Mean Reversion su (QQQ): Guida Operativa per Sfruttare i "Dip" del Nasdaq-100
- Decodificare il DNA di un Titolo: Un’Analisi Quantitativa su (TSLA) per Costruire una Strategia di Trading Sistematica
- Anatomia del Rischio su Bitcoin: Analisi Quantitativa dei Drawdown (BTC-USD) per Trasformare la Volatilità in Opportunità
- Analisi Quantitativa di Bitcoin (BTC-USD): Scomporre il DNA di un Asset Digitale
- Analisi Quantitativa (EUR/USD) 1998-2025: Guida al Trading Sistematico e Adattivo
- Analisi Quantitativa dei Drawdown (SPY): Trasformare il Rischio in Opportunità
- Profiling Quantitativo di (SPY): Dalla Teoria all'Operatività, Guida Completa agli Edge di Mercato
- S&P 500: Abbiamo Analizzato 15 Anni di Dati per Trovare i Migliori Pattern Stagionali (Video Podcast)
- Edge Statistico: Come Trovare un Vantaggio Sistematico sui Mercati in 5 Passi (Video Podcast)
- Opzioni Demistificate: Come Trasformare il Rischio in Strategia di Precisione (Video Podcast)
- Opzioni come Strumenti di Copertura: La Differenza tra Protezione e Speculazione (Video Podcast)
- I Tre Pilastri del Trading Quantitativo: Mindset, Modello e Rischio (Video Podcast)
- Backtesting: La Macchina del Tempo del Trader Quantitativo (Video Podcast)
- Cos'è Davvero la Finanza Quantitativa? (Video Podcast)
- (Kriterion Options Playbook): Il Simulatore per l'Analisi Quantitativa di Strategie in Opzioni
- Analisi di Portafoglio 2015-2024: Lezioni da (SPY), (QQQ), (GLD) e (TLT) con (Sharpe, Sortino e Calmar Ratio)
- La Frontiera Efficiente di (Markowitz): Guida Approfondita alla Costruzione e Interpretazione di Portafogli Ottimali
- Strategie Quantitative: La Guida Completa in 22 FAQ
- Analisi Quantitativa Definitiva: I Pattern Stagionali Nascosti del Nasdaq-100 (QQQ) e Come Sfruttarli
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: Come Identificare un Edge Statistico Robusto sui Mercati USA
- (GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Settembre: Backtest e Pattern Quantitativi Vincenti
- Analisi Quantitativa della Stagionalità di Amazon (AMZN): Un Edge Statistico con il 100% di Win Rate Storico
- Analisi Quantitativa dei Pattern Stagionali su Microsoft (MSFT): Sfruttare le Correnti Nascoste del Mercato
- (NVDA): Analisi di una Stagionalità Esplosiva. Come Identificare e Sfruttare un Edge Quantitativo da +21% in 38 Giorni.
- Report KriterionQuant: Analisi Quantitativa Pattern Stagionali e Backtest su (GLD) Gold 2005-2025
- Decodificare la Stagionalità nei Mercati Finanziari: Un'Analisi Quantitativa Approfondita con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester su (BTC-USD)
- Svelare i Ritmi del Mercato: Uno Studio Approfondito sulla Stagionalità e il Backtest di (AAPL) Apple con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester
- Svelare i Pattern Stagionali dell'(S&P 500): Un'Analisi Quantitativa Approfondita 2010-2025
- Trading Quantitativo Avanzato: Scopri e Sfrutta i (Pattern Stagionali) con il Metodo Kriterion Quant
- Mean Reversion vs Breakout su Amazon (AMZN): L'Analisi Quantitativa Definitiva Che Svela l'Illusione dell'Overfitting
- Mean Reverting vs. Breakout (QQQ): Un'Analisi Quantitativa Definitiva per Smascherare l'Overfitting e Isolare un Edge Robusto
- Anatomia di un Edge Quantitativo: Come Sconfiggere il Survivorship Bias e Trasformare il (Golden Cross) in un Sistema di Sovraperformance Robusto
- (RSI 4) Settimanale: Studio Approfondito di una Strategia Quant su Indici, Tech e Crypto – Risultati e Validità

Edge Statistico: Come Trovare un Vantaggio Sistematico sui Mercati in 5 Passi (Video Podcast)
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.
Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: Come Identificare un Edge Statistico Robusto sui Mercati USA
Questo studio di Kriterion Quant supera i limiti delle analisi stagionali tradizionali, spesso basate su finestre temporali fisse e arbitrarie. Attraverso un algoritmo di ricerca dinamica su 15 anni di dati del mercato USA, identifichiamo e validiamo i pattern più robusti , trasformando la stagionalità in un’inefficienza di mercato quantificabile e sistematicamente sfruttabile.
Analisi Quantitativa (VIX): Decodificare la Mean Reversion per Sviluppare un Edge Sistematico
Questo studio di Kriterion Quant affronta una delle sfide più complesse per i trader sistematici: trasformare la nota natura anti-persistente dell’indice VIX in una strategia di trading quantificabile e robusta. Attraverso un framework di analisi multi-dimensionale, basato su dati giornalieri dal 2006, abbiamo sezionato il comportamento del VIX per rispondere a domande cruciali su persistenza, regimi di mercato, condizioni estreme e rischio asimmetrico. La metodologia impiega un arsenale di tecniche quantitative, dall’Esponente di Hurst e modelli GARCH all’analisi dei regimi tramite K-Means. Il risultato più significativo è che l’edge di mean-reversion del VIX non è monolitico, ma la sua profittabilità è fortemente dipendente dal regime di mercato.
Analisi Definitiva dei Regimi (VIX): La Mappa Quantitativa per Sfruttare la Volatilità a Tuo Vantaggio
La nostra analisi quantitativa su 20 anni di dati (2004-2024) mappa i regimi di volatilità del VIX usando il K-Means clustering per identificare 5 fasce oggettive. Lo studio rivela due edge statistici principali: un forte fenomeno di mean-reversion dopo i picchi di volatilità e una notevole persistenza dei periodi di calma. Questo fornisce un framework data-driven per il timing di strategie su opzioni, la vendita di premio e l’acquisto di protezioni a basso costo.
(Kriterion Options Playbook): Il Simulatore per l’Analisi Quantitativa di Strategie in Opzioni
Il Kriterion Options Playbook è un simulatore interattivo per trader che desiderano superare la complessità teorica delle opzioni. Basato su Python, questo strumento permette di analizzare e visualizzare il profilo di rischio/rendimento e le greche (Delta, Gamma, Theta, Vega) di oltre 100 strategie. Trasforma concetti astratti in una dashboard interattiva per testare ipotesi, comprendere le dinamiche di mercato e prendere decisioni di trading più informate e quantitativamente robuste.
Analisi Quantitativa (SPY): I Segnali che Anticipano i Movimenti di Mercato 1994-2025
Questo studio di Kriterion Quant analizza l’ETF SPY (S&P 500) dal 1994 per misurare l’impatto quantitativo di eventi macroeconomici e tecnici. La ricerca identifica due robusti vantaggi statistici: l’acquisto in condizioni di panico estremo e il trading direzionale sulle “sorprese” dei dati sull’inflazione (CPI). L’obiettivo è fornire un framework operativo per identificare opportunità tattiche con un vantaggio probabilistico definito.
Analisi Quantitativa dei Drawdown (QQQ): Trasformare i Ribassi in Opportunità con un Win Rate del 94.7%
Questo studio di Kriterion Quant trasforma l’euristica del “buy the dip” in un protocollo operativo rigoroso. Attraverso un’analisi quantitativa su 25 anni di dati dell’ETF QQQ, abbiamo identificato un edge statistico robusto: acquistare dopo un drawdown superiore al 10% ha generato storicamente un rendimento mediano del +16.82% a 3 mesi, con un win rate del 94.74%. L’articolo illustra metodologia, dati e action plan operativi, anche con opzioni, per capitalizzare la volatilità.
Analisi Quantitativa del Mean Reversion su (QQQ): Guida Operativa per Sfruttare i “Dip” del Nasdaq-100
Un’analisi quantitativa approfondita basata su 25 anni di dati dell’ETF (QQQ) che esplora il fenomeno del mean reversion. Lo studio rivela una forte asimmetria statistica: la strategia “Buy the Dip” su ribassi anomali si dimostra storicamente profittevole e robusta, a differenza dell’inefficace “Sell the Rip” sui rialzi. Questo report fornisce un framework operativo, basato sull’indicatore Z-Score, per trader sistematici e investitori che mirano a ottimizzare il timing di ingresso sul Nasdaq-100.
(GOOG): Anatomia di un Edge Stagionale | Lo Studio Definitivo di Kriterion Quant con il 93% di Win Rate
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
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.
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