Studi e Analisi
- Analisi Quantitativa (GLD) GOLD 2006-2025: Perché il Buy the Dip Batte il Momentum e Come Sfruttarlo
- Studio di Caratterizzazione Statistica (BTC-USD): Identificazione di Edge Probabilistici nei Mercati Crypto
- Quando il Pattern Inganna: Come [Inside Bar] e [Volume] Nascondono una Trappola Statistica nellSP500 (SPY)
- Rotazione Settoriale RRG: Il Backtest della Strategia Quantitativa che Batte il Mercato (SPY) con Metà del Rischio
- Time to Recovery su Ethereum (ETH-USD): L'Analisi Quantitativa che Ridefinisce la Gestione del Rischio Temporale
- Analisi Quantitativa dei Drawdown su (ETH-USD): Trasformare i Crolli di Mercato in Opportunità Sistematiche
- Ethereum (ETH-USD): Analisi Quantitativa Completa dei Regimi di Mercato e Pattern Stagionali per Strategie Sistematiche
- Time-to-Recovery di Solana (SOL-USD): L'Analisi Quantitativa Definitiva per la Gestione del Rischio nel Trading Crypto
- Drawdown Analysis (SOL-USD): Trasformare il Rischio Estremo in Opportunità Quantificabili
- Bitcoin (BTC-USD) e la Matematica del Recupero: L'Analisi Quantitativa Definitiva sul Time to Recovery attraverso 11 Anni di Dati
- Time-to-Recovery Analysis Apple - (AAPL): Come i Drawdown Rivelano le Leggi Nascoste della Resilienza di Mercato
- Studio Quantitativo (AAPL): Ergodic Risk Indicator ERI per Proteggere il Capitale
- La Scienza del Recupero: Analisi Quantitativa del Time-to-Recovery sull'ETF (QQQ) - 26 Anni di Resilienza del Nasdaq-100
- Analisi Quantitativa Solana (SOL-USD): Svelare il DNA di un Asset Ibrido tra Trend Esplosivi e Ciclicità Nascosta
- Time to Recovery (SPY): Un'Analisi Quantitativa Definitiva su 30 Anni di Drawdown
- 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
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 08 Novembre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 01 Novembre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 25 Ottobre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Analisi Rotazione Settoriale RRG: 19 October 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
- Perché la Tua Strategia di Trading Fallisce? La Risposta è nel Position Sizing (Video Podcast)
- Bitcoin e il Pattern Perfetto: Quando un Win Rate del 100% Nasconde la Lezione Più Importante (Video Podcast)
- Apple: Abbiamo Appena Rilasciato su YouTube l'Analisi di un Pattern Estivo con il 90% di Win Rate (Video Podcast)
- "Buy the Dip" Funziona Davvero? Un'Analisi Quantitativa con RSI su Bitcoin e Azioni (Video Podcast)
- Trading: Intuizione o Matematica? La Guida Introduttiva alla Finanza Quantitativa (Video Podcast)
- 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)
- L'Entropia nei Mercati Finanziari: Dalla Teoria dell'Informazione all'Analisi Quantitativa della Complessità e del Rischio (Approfondimento Didattico)
- L'Ipotesi Ergodica nei Mercati Finanziari: Una Rivoluzione Concettuale tra Fisica, Razionalità e Rischio di Rovina (Approfondimento Didattico)
- (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 di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: L'ANALISI QUANTITATIVA CHE RIVELA PATTERN CON WIN RATE DEL 100%
- Analisi Stagionale: Sfruttare Pattern Statistici (ETH-USD) con Win Rate del 90%
- Analisi Quantitativa Definitiva: I Pattern Stagionali Nascosti del Nasdaq-100 (QQQ) e Come Sfruttarli
- Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Ottobre: 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 Ethereum (ETH-USD): Uno Studio Quantitativo sulla Robustezza delle Strategie Algoritmiche
- Overfitting: L'Illusione del Profitto Facile - La Prova Definitiva di Kriterion Quant su (SOL-USD)
- Momentum vs Mean Reversion su Bitcoin (BTC-USD): Studio Quantitativo Definitivo per il Trading Sistematico
- Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]
- Strategie Mean Reverting vs Breakout su Apple (AAPL): L'Analisi Quantitativa Definitiva che Rivela il Vero Vincitore
- L'Ergodic Risk Indicator -ERI-: Proteggere il Capitale con un'Analisi Quantitativa su (SPY)
- L'Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico
- Mean-Reverting vs Breakout su Amazon (AMZN): Studio Quantitativo Definitivo su 18 Anni di Dati con Validazione [Out-of-Sample]
- Strategie Mean Reverting vs Breakout su (QQQ): Studio Quantitativo Definitivo sulla Robustezza Statistica e l'Overfitting nel Trading Algoritmico
- 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 Rotazione Settoriale RRG: 08 Novembre 2025 (Analisi Rotazionale Settimanale)
L’analisi RRG settimanale dell’08 novembre 2025 rivela una situazione di mercato eccezionalmente concentrata: il settore Technology (XLK) mantiene la leadership assoluta come unico settore in quadrante Leading, mentre tutti gli altri 10 settori GICS rimangono bloccati in territorio Lagging.
Rispetto alla settimana precedente, XLK mostra un lieve raffreddamento (RS-Ratio da 110.6 a 107.5) pur mantenendo momentum positivo. Il movimento più significativo riguarda Utilities (XLU), che subisce un deterioramento del momentum nonostante un apparente avvicinamento al benchmark.
La distanza euclidea tra Tech Basket e Defensive Basket si riduce da 12.63 a 10.32 punti, segnalando una convergenza parziale, ma il regime rimane Risk-On con correlazione negativa persistente (-0.193).
Operativamente, si raccomanda di mantenere overweight su Technology con trailing stop, evitare entry premature su Utilities, e attendere segnali concreti di rotazione verso altri settori prima di riallocare il portafoglio.
Time-to-Recovery Analysis Apple – (AAPL): Come i Drawdown Rivelano le Leggi Nascoste della Resilienza di Mercato
Questo studio di Kriterion Quant analizza in modo rigoroso il “Time-to-Recovery” (TTR) delle azioni Apple (AAPL) dal 1980. Attraverso l’analisi di 186 episodi di drawdown, la ricerca quantifica il tempo necessario per recuperare le perdite, dimostrando che la relazione tra profondità e durata segue una legge di potenza non lineare. L’analisi rivela soglie critiche, come quella del -30%, superata la quale i tempi di recupero si allungano significativamente. Vengono presentate metodologie avanzate, come la survival analysis di Kaplan-Meier, e fornite strategie operative concrete per investitori, gestori e trader sistematici, inclusa l’integrazione con le opzioni per monetizzare la volatilità.
![Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]](https://kriterionquant.com/wp-content/uploads/2025/09/PostImage_optimized-22-400x250.webp)
Studio Quantitativo (SPY): Mean Reversion vs Breakout nel Trading Sistematico [2006-2025]
Kriterion Quant presenta uno studio quantitativo che mette a confronto i paradigmi di Mean Reversion e Breakout sul mercato americano (SPY) dal 2006 al 2025. Attraverso un’analisi Walk-Forward su oltre 10.000 combinazioni, lo studio dimostra che entrambe le strategie mantengono un edge statistico robusto, sebbene con profili di rischio-rendimento differenti. La strategia Breakout genera un CAGR del 1.51%, mentre la Mean Reverting eccelle con un Profit Factor di 5.59. L’analisi fornisce un action plan operativo, dettagliando come integrare le due logiche in un portafoglio diversificato per generare alpha in ogni condizione di mercato.
Strategie Mean Reverting vs Breakout su Apple (AAPL): L’Analisi Quantitativa Definitiva che Rivela il Vero Vincitore
Un’analisi quantitativa condotta da Kriterion Quant su Apple (AAPL) che mette a confronto due strategie di trading opposte: Mean Reverting e Breakout. Lo studio rivela come il Mean Reverting, nonostante ottimi risultati in fase di ottimizzazione, fallisca nel test Out-of-Sample, dimostrando un forte overfitting. Al contrario, la strategia Breakout basata sui Donchian Channels conferma la sua robustezza e profittabilità, offrendo un framework operativo validato per i trader sistematici.
Studio Quantitativo (AAPL): Ergodic Risk Indicator ERI per Proteggere il Capitale
Il presente studio introduce l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un indicatore quantitativo composito progettato per identificare oggettivamente la transizione da regimi di mercato “calmi” a regimi “turbolenti”. Applicato al ticker AAPL.US nel periodo 2010-2025, il modello combina tre dimensioni del rischio – volatility clustering (GARCH), tail risk (drawdown analysis) e anomalie comportamentali (pattern frequency) – per generare segnali di risk-off quando il mercato entra in fasi non-ergodiche. I risultati dimostrano una riduzione del drawdown massimo del 39% e un miglioramento dello Sharpe Ratio del 15% rispetto al Buy & Hold, offrendo un framework sistematico per la protezione del capitale.
La Scienza del Recupero: Analisi Quantitativa del Time-to-Recovery sull’ETF (QQQ) – 26 Anni di Resilienza del Nasdaq-100
Lo studio analizza 252 episodi di drawdown dell’ETF Invesco QQQ Trust (QQQ.US) su un arco temporale di 26 anni, applicando metodologie di analisi di sopravvivenza per quantificare la resilienza del Nasdaq-100. I risultati rivelano che il 50% dei drawdown viene recuperato entro 4 giorni di trading, mentre correzioni superiori al 10% richiedono mediamente 77 giorni. L’implementazione del modello Kaplan-Meier offre un framework statistico robusto per strategie di accumulo, vendita di opzioni e gestione tattica del portafoglio, trasformando l’incertezza in probabilità calcolata per calibrare rischio e timing operativo.
Bitcoin e il Pattern Perfetto: Quando un Win Rate del 100% Nasconde la Lezione Più Importante (Video Podcast)
Nel trading quantitativo, a volte ci si imbatte in qualcosa di apparentemente perfetto. La nostra ultima analisi sulla stagionalità di Bitcoin ha svelato un pattern con un win rate storico del 100% su un intero decennio. Ma dietro un risultato così eccezionale si nasconde una delle lezioni più importanti per un trader: il rischio dell’overfitting. In questo articolo, andiamo oltre i numeri per scoprire la vera storia e il corretto utilizzo di queste potenti analisi.
Apple: Abbiamo Appena Rilasciato su YouTube l’Analisi di un Pattern Estivo con il 90% di Win Rate (Video Podcast)
È possibile trovare un ordine nel caos dei mercati? La nostra ultima analisi, ora su YouTube, risponde a questa domanda svelando un potente pattern stagionale sul titolo Apple (AAPL). Una ricerca su 20 anni di dati che ha identificato un’anomalia estiva con un win rate storico del 90% e un profilo di rischio incredibilmente contenuto. Clicca per leggere l’analisi completa e guardare il video.
L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Proteggere il Capitale con un’Analisi Quantitativa su (SPY)
Questo studio presenta l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un sistema quantitativo composito sviluppato da Kriterion Quant per identificare e gestire il rischio ergodico nei mercati finanziari. Basato sull’analisi di 19 anni di dati dell’ETF SPY (2006-2025), l’indicatore combina tre componenti chiave – volatilità implicita (VIX), kurtosis mobile e drawdown – per identificare i cambiamenti di regime di mercato. I risultati dimostrano una riduzione del massimo drawdown dal -55.19% al -35.45% e un miglioramento dello Sharpe Ratio da 0.77 a 0.96, offrendo uno strumento robusto per la protezione del capitale durante le crisi sistemiche.
L’Entropia nei Mercati Finanziari: Dalla Teoria dell’Informazione all’Analisi Quantitativa della Complessità e del Rischio (Approfondimento Didattico)
L’entropia, un concetto nato in fisica, offre un potente strumento per decifrare la complessità e il rischio dei mercati finanziari. Questo articolo esplora i fondamenti teorici dell’entropia, dalla termodinamica alla teoria dell’informazione di Shannon, e presenta le sue applicazioni quantitative avanzate. Scopri come misure quali l’Entropia di Permutazione e la Transfer Entropy vengono utilizzate per analizzare l’efficienza di mercato, prevedere le crisi e costruire portafogli più robusti, fornendo una lente indispensabile per la finanza quantitativa moderna.
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