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 Definitiva su Microsoft (MSFT): Il DNA Statistico di un Titano di Mercato dal 2006 a Oggi
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.
Cos’è Davvero la Finanza Quantitativa? (Video Podcast)
Benvenuto nel primo episodio di Quantcast, il video podcast di Kriterion Quant. In questa guida introduttiva, scopri cos’è davvero la finanza quantitativa, quali sono i suoi 3 pilastri fondamentali (Dati, Modelli, Esecuzione) e perché rappresenta l’approccio più efficace per eliminare l’emotività dal trading e dagli investimenti.
Analisi Quantitativa dei Drawdown (SPY): Trasformare il Rischio in Opportunità
Questo studio analizza in modo esaustivo la natura dei drawdown dell’indice S&P 500 (tramite l’ETF SPY), trasformando un evento negativo in un’opportunità statisticamente fondata. Attraverso un’analisi quantitativa che copre oltre 30 anni di dati, identifichiamo le condizioni che precedono i crolli, le loro caratteristiche e le dinamiche di prezzo successive. Vengono presentati dati su win rate, rendimenti medi post-ribasso e l’efficacia di indicatori come la A/D Line e di asset di copertura come TLT. L’articolo fornisce una validazione numerica alla strategia “Buy the Dip” e offre spunti operativi concreti per trader sistematici, gestori di portafoglio e investitori evoluti, includendo applicazioni con le opzioni.
Profiling Quantitativo di (SPY): Dalla Teoria all’Operatività, Guida Completa agli Edge di Mercato
Questa guida completa realizza un’analisi di profiling quantitativo sull’ETF SPDR S&P 500 (SPY), utilizzando oltre 30 anni di dati storici. L’articolo è rivolto a investitori evoluti e trader sistematici, illustrando la metodologia tecnica (con pseudocodice in Python) per identificare il “DNA statistico” dell’asset. Vengono analizzati concetti come la stazionarietà, il clustering di volatilità e i regimi di mercato. Lo studio identifica e quantifica pattern operativi come il “Buy the Dip” , fornendo un framework per tradurre i dati in strategie concrete, anche con l’uso di opzioni.
Analisi di Portafoglio 2015-2024: Lezioni da (SPY), (QQQ), (GLD) e (TLT) con (Sharpe, Sortino e Calmar Ratio)
Un’analisi quantitativa che va oltre il semplice rendimento. Questo studio esamina un decennio (2015-2024) di performance di 4 ETF emblematici: (SPY), (QQQ), (GLD) e (TLT). Attraverso l’uso di metriche professionali come lo (Sharpe Ratio), il (Sortino Ratio) e il (Calmar Ratio), sveliamo non solo “quanto” questi asset hanno reso, ma soprattutto “come” e a quale costo in termini di rischio, volatilità e maximum drawdown. Una guida essenziale per trader e investitori sistematici che vogliono comprendere la vera qualità di una performance.
Analisi Quantitativa dei Pattern Stagionali su Microsoft (MSFT): Sfruttare le Correnti Nascoste del Mercato
Un’analisi quantitativa rigorosa e basata su dati per identificare le finestre temporali ricorrenti in cui Microsoft (MSFT) ha mostrato, storicamente, una propensione a sovraperformare. Lo studio seziona, misura e valida i pattern stagionali del titolo su un orizzonte di 15 anni, con l’obiettivo di ottimizzare il timing di mercato e il rapporto rischio/rendimento, superando il classico approccio Buy & Hold. Vengono esplorate le cause, la metodologia di backtest e le applicazioni operative, incluse strategie con le opzioni.
(NVDA): Analisi di una Stagionalità Esplosiva. Come Identificare e Sfruttare un Edge Quantitativo da +21% in 38 Giorni.
Questo studio presenta un’analisi quantitativa rigorosa della stagionalità del titolo NVIDIA (NVDA.US) su un periodo di 10 anni. Attraverso un algoritmo proprietario e un backtest sistematico, abbiamo identificato e validato un pattern rialzista con un profilo rischio/rendimento storico eccezionale. L’analisi non fornisce un segnale di acquisto cieco, ma uno strumento di intelligence operativa per investitori attivi e trader sistematici che cercano di ottimizzare il timing e integrare vantaggi statistici nelle proprie strategie.
La Frontiera Efficiente di (Markowitz): Guida Approfondita alla Costruzione e Interpretazione di Portafogli Ottimali
Questa guida approfondita demistifica la Frontiera Efficiente di Markowitz, un pilastro della finanza quantitativa. Imparerai come applicare la Teoria Moderna di Portafoglio per costruire e interpretare portafogli di investimento che bilancino ottimamente rischio e rendimento, attraverso l’analisi di concetti chiave come diversificazione, MVP e Portafoglio Tangente. Uno strumento essenziale per investitori evoluti e trader sistematici che mirano a un approccio scientifico all’asset allocation.
Report KriterionQuant: Analisi Quantitativa Pattern Stagionali e Backtest su (GLD) Gold 2005-2025
Questo report di Kriterion Quant presenta uno studio approfondito sull’analisi quantitativa dei pattern stagionali per l’ETF GLD.US (oro), basato su dati storici dal 2005 al 2025. Il documento include l’identificazione dei top 15 pattern stagionali, metriche di performance dettagliate come rendimento medio, win rate e Sharpe ratio, numerose visualizzazioni grafiche (curve di stagionalità, heatmap di robustezza, rendimenti annuali dei pattern, e altre analisi sull’asset ) e i risultati completi di un backtest di portafoglio (2005-2024), offrendo spunti preziosi per trader quantitativi e investitori interessati all’oro.
Decodificare la Stagionalità nei Mercati Finanziari: Un’Analisi Quantitativa Approfondita con il KriterionQuant Seasonal Pattern Finder & Backtester su (BTC-USD)
Un’analisi quantitativa approfondita della stagionalità di Bitcoin (BTC-USD.CC) tramite il ‘Seasonal Pattern Finder & Backtester’ di Kriterion Quant.
L’articolo esplora la metodologia, i risultati storici (Win Rate 100% su 10 anni per i pattern LONG principali) e l’interpretazione critica dei pattern, con focus sul rischio di overfitting e le applicazioni pratiche per trader evoluti, includendo spunti per strategie con opzioni.
Pronto a Iniziare il Tuo Percorso nel Trading Quantitativo?
Se sei motivato ad apprendere un approccio rigoroso e sistematico, Kriterion Quant è il percorso che fa per te. Con il nostro supporto personalizzato e le nostre strategie concrete, sarai guidato dalla teoria alla pratica, trasformando la tua passione per i mercati in una competenza professionale. La tua avventura nel mondo della finanza quantitativa inizia qui.
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.
