Studi e Analisi

Segnale Gold: Sistema in Pausa. Cosa Dice il Dashboard Quant? (12/11/2025)

Il nostro “Sistema Trading Gold V3.0” torna in posizione NEUTRALE. L’analisi degli indicatori rivela un momentum (RSI) non sufficiente a confermare la forza, nonostante un’ampia partecipazione (Breadth) e una forte correlazione con l’argento.

Analisi Sistema SPX: Rilevata Euforia Decorrelata – Report Kriterion Quant 12 Novembre 2025

Questa settimana, il report del Sistema V4.0 Kriterion Quant, basato sui dati aggiornati all’11 Novembre 2025, rileva una condizione di mercato critica: “Euforia Decorrelata”. Di conseguenza, il modello quantitativo raccomanda un posizionamento tattico di “Esposizione Ridotta SPX (40%)”. Questa analisi scompone i dati alla base di questo segnale.

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.

Studio di Caratterizzazione Statistica (BTC-USD): Identificazione di Edge Probabilistici nei Mercati Crypto

Studio di Caratterizzazione Statistica (BTC-USD): Identificazione di Edge Probabilistici nei Mercati Crypto

Questo studio conduce un’analisi statistica rigorosa su 3.214 candele giornaliere di BTC-USD (2017-2025) per separare segnali genuini dal rumore casuale. Identifichiamo un edge statisticamente significativo (p-value 0.0235) denominato “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume Alto), che eleva la probabilità di candela positiva al 64.38%. Lo studio analizza metodologia, interpretazione e applicazioni operative per trading sistematico e opzioni.

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

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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

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.

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Analisi Quantitativa (EUR/USD) 1998-2025: Guida al Trading Sistematico e Adattivo

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.

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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.

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