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
Analisi Quantitativa dei Drawdown su Apple (AAPL): L’Edge Statistico del “Buy the Dip” dal 2006 a Oggi
Mappa Storica del Prezzo e dei Drawdown di...
Analisi Quantitativa Apple (AAPL): Uno Studio Definitivo su Trend, Cicli e Volatilità per il Trader Sistematico
Oltre il Buy...
Opzioni Demistificate: Come Trasformare il Rischio in Strategia di Precisione (Video Podcast)
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.
Decodificare il DNA di un Titolo: Un’Analisi Quantitativa su (TSLA) per Costruire una Strategia di Trading Sistematica
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
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
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)
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)
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
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
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.
Analisi Quantitativa (EUR/USD) 1998-2025: Guida al Trading Sistematico e Adattivo
Questo studio approfondito analizza quasi 30 anni di dati storici dell’EUR/USD per decodificarne il comportamento statistico. Attraverso l’analisi dei regimi di mercato, della volatilità (GARCH), della persistenza (Hurst) e di strategie come ‘Buy the Dip’ vs ‘Sell the Rip’, l’articolo fornisce una mappa operativa per trader sistematici. Scopri perché l’EUR/USD è un asset prevalentemente mean-reverting, come sfruttare l’asimmetria ‘Sell the Rip’ e come costruire un approccio al trading adattivo basato su dati oggettivi.
Backtesting: La Macchina del Tempo del Trader Quantitativo (Video Podcast)
Nel secondo episodio di Quantcast, apriamo il cofano del backtesting, la “macchina del tempo” del trader quantitativo. In questa guida completa impariamo l’anatomia di un’analisi robusta in 5 fasi, esploriamo i 7 peccati capitali che ogni trader deve evitare (come l’overfitting e il survivorship bias) e vediamo perché un buon backtest è solo il primo passo verso la validazione di una strategia di trading profittevole.
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I backtest e le analisi quantitative presenti su questo sito sono simulazioni basate su dati storici e hanno uno scopo puramente informativo ed educativo. Le performance passate non sono indicative né una garanzia dei risultati futuri. Nessun contenuto di questo sito costituisce consulenza finanziaria o sollecitazione all'investimento. L'utente è l'unico responsabile di ogni propria decisione.
