Studi e Analisi

Daily Market Analysis 20 Marzo 2026 – Dati aggiornati alla chiusura di Giovedi’ 19

Il report DMA del 20 marzo 2026 analizza 29 strumenti in un contesto di mercato volatile_bullish con VIX a 25.09 (regime high) e risk appetite risk-off. SPY quota 659.80$ in uptrend di lungo periodo ma con score composito debole a 35.35/100, RSI a 35.3 e breaking below del minimo settimanale. Il comparto Energy domina la classifica: XLE registra il miglior score composito (79.88/100) con breakout del massimo settimanale, ADX a 46.7 e RS score massimo a 100, affiancato da USO (77.70/100, ADX 56.0). Sul fronte opposto, XLY (Consumer Discretionary, score 19.92) e XLF (Financials, score 23.25) sono i worst performer della sessione. La rotazione settoriale evidenzia preferenza per Energy e Utilities (XLU, RS 92.5) versus ciclici. Inclusi: scoreboard completo, analisi dei top/bottom 5, grafici interattivi, insights su opzioni con strategie credit spread e watchlist operativa con livelli chiave.

(SPX GEX Deep Dive Analysis) — Expiry 20 Marzo 2026 Aggiornamento 17 Marzo

Analisi della microstruttura del mercato SPX per la scadenza settimanale del 20 marzo 2026. Il report esamina il posizionamento dei dealer tramite GEX, OI e Drift: regime Short Gamma confermato con Net GEX a -$18.2 miliardi, spot a 6699 sotto il Gamma Flip di 69 punti, e un VWAS bullish a 6836 che indica pressione volumetrica verso il Max Pain a 6750. Include scenari operativi e strategie su opzioni SPX.

Daily Market Analysis 15 Marzo 2026 – Dati aggiornati alla chiusura di Venerdì’ 13

Il report Kriterion Quant DMA del 14 marzo 2026 evidenzia un mercato volatile rialzista con VIX a 27.19 — regime “alto” — e SPY a $662.29 sopra la SMA200 ma con risk appetite in modalità risk-off. Tra i 29 strumenti analizzati emergono USO, XLE e XLU come top performer grazie alla rotazione difensiva su energia e utilities, mentre finanziari (XLF) e valute (FXY, FXE) mostrano le strutture tecniche più deboli. Il report include score compositi, analisi RSI/MACD/ADX, strategie operative su opzioni calibrate per l’alta volatilità implicita e una watchlist con livelli di entry, stop loss e target.

Analisi Integrata Gold Settimanale

Analisi Integrata SPX Settimanale

Analisi Macro USA

Analisi Quantitative

Analisi Rotazionale Settimanale

Daily Market Analysis DMA

Quantcast (Video)

Risorse Didattiche e Tool Educativi

Simulazione e Costruzione Portafogli

SPX GEX Deep Dive Analysis

Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Strategie e Backtest Operativi

Trading Systems Report: Il Diario di un Portafoglio Algoritmico

Daily Market Analysis 23 Gennaio 2026 – Dati alla chiusura di Giovedì 22 Gennaio

23 Gennaio 2026 | Daily Market Analysis DMA

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Daily Market Analysis 22 Gennaio 2026 – Dati alla chiusura di Mercoledì 21 Gennaio

22 Gennaio 2026 | Daily Market Analysis DMA

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(SPX GEX Deep Dive Analysis) — Expiry 20 Febbraio 2026 Aggiornamento 13 Febbraio

13 Febbraio 2026 | SPX GEX Deep Dive Analysis

Report di analisi quantitativa sulla microstruttura del mercato opzioni SPX con scadenza 20 febbraio 2026, basato sul framework di Gamma Exposure e dealer positioning. Lo spot a 6838 si trova in pieno regime Short Gamma (Net GEX −$11.46B), 66 punti sotto il Gamma Flip Point a 6905. L’analisi copre la mappa completa dei livelli GEX, i muri strutturali di Open Interest (Put Wall 6000, Call Wall 7000), le dinamiche di flusso VWAS e P/C ratio, e tre scenari operativi dettagliati con trigger, target e implicazioni per il trading.

Time to Recovery su Ethereum (ETH-USD): L’Analisi Quantitativa che Ridefinisce la Gestione del Rischio Temporale

5 Ottobre 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio quantitativo analizza in profondità il Time-to-Recovery (TTR) di Ethereum (ETH-USD) su un periodo di 8 anni, svelando quanto tempo è stato storicamente necessario per recuperare da drawdown significativi, incluso quello del -79.35%. Attraverso una rigorosa metodologia basata sull’analisi di sopravvivenza Kaplan-Meier, l’articolo offre un framework operativo per investitori e trader per gestire il rischio temporale, dimensionare le posizioni e implementare strategie avanzate con le opzioni.

Mean Reversion vs. Breakout su Ethereum (ETH-USD): Uno Studio Quantitativo sulla Robustezza delle Strategie Algoritmiche

4 Ottobre 2025 | Strategie e Backtest Operativi

Questo studio rappresenta un’analisi quantitativa approfondita che confronta due filosofie operative antitetiche applicate al mercato crypto: il Mean Reverting (ritorno alla media) e il Breakout (momentum direzionale) su Ethereum (ETH-USD). Attraverso una metodologia rigorosa basata sulla suddivisione In-Sample/Out-of-Sample di 2782 giorni di dati storici (2018-2025), abbiamo ottimizzato oltre 3.000 combinazioni di parametri per ciascuna strategia. I risultati rivelano una verità scomoda ma fondamentale per ogni trader quantitativo: entrambe le strategie mostrano un decadimento significativo della performance nel periodo di validazione, con lo Sharpe Ratio che crolla da 1.19 a 0.43 per il Mean Reverting e da 1.16 a 0.64 per il Breakout. Questo studio non è un fallimento, ma un laboratorio didattico essenziale che dimostra come identificare, quantificare e mitigare l’overfitting, fornendo al contempo le basi per lo sviluppo di sistemi realmente robusti.

Analisi Quantitativa dei Drawdown su (ETH-USD): Trasformare i Crolli di Mercato in Opportunità Sistematiche

3 Ottobre 2025 | Analisi Quantitative

Questa analisi quantitativa esamina in dettaglio i drawdown storici di Ethereum (ETH-USD) dal 2018, rivelando un edge statistico significativo per le strategie contrarian “Buy the Dip”. Lo studio mostra un Win Rate del 71.43% con rendimenti medi a un anno superiori all’85% dopo i principali crolli. Vengono forniti dati, metodologia e strategie operative concrete per trader quantitativi e investitori, inclusi segnali di allarme basati su VIX e Market Breadth per una gestione del rischio avanzata.

Ethereum (ETH-USD): Analisi Quantitativa Completa dei Regimi di Mercato e Pattern Stagionali per Strategie Sistematiche

3 Ottobre 2025 | Analisi Quantitative

L’analisi quantitativa di Kriterion Quant su Ethereum (ETH-USD.CC) nel periodo 2018-2025 identifica due edge statistici fondamentali attraverso metodologie di machine learning e analisi di serie storiche. Il primo: un esponente di Hurst di 0.644 conferma un comportamento persistente con forte volatility clustering, favorendo strategie trend-following. Il secondo: un’anomalia stagionale significativa con rendimento medio del +0.414% nel giorno di sabato (p-value < 0.05), unico giorno della settimana statisticamente rilevante. L'implementazione di un algoritmo K-Means ha segmentato la serie in quattro regimi distinti (Bull Trend, Bear Trend, High Volatility, Low Volatility/Sideways), rivelando performance annualizzate che variano dal +269.96% nei trend rialzisti al -74.83% in quelli ribassisti. Questo studio non presenta una strategia operativa completa, ma fornisce le fondamenta quantitative per sviluppare sistemi adattivi e contestualizzati.

Overfitting: L’Illusione del Profitto Facile – La Prova Definitiva di Kriterion Quant su (SOL-USD)

24 Settembre 2025 | Strategie e Backtest Operativi

Questa analisi di Kriterion Quant affronta il problema più critico per i trader sistematici: l’overfitting. Attraverso un rigoroso backtest con validazione In-Sample (IS) e Out-of-Sample (OOS) sull’asset volatile SOL-USD, dimostriamo come due strategie opposte (Mean Reverting e Breakout) mostrino un collasso strutturale nella fase di validazione, nonostante performance stellari in quella di ottimizzazione. Questo studio è la prova definitiva che, nel trading quantitativo, un processo di validazione scientifico è essenziale per scartare modelli fallaci e proteggere il capitale da illusioni statistiche.

Time-to-Recovery di Solana (SOL-USD): L’Analisi Quantitativa Definitiva per la Gestione del Rischio nel Trading Crypto

24 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Il presente studio quantitativo analizza il Time-to-Recovery (TTR) dell’asset SOL-USD.CC nel periodo 2020-2025, rivelando un profilo di rischio estremo con un drawdown massimo del -96.27% e tempi di recupero che hanno superato i 1169 giorni. Attraverso un’analisi rigorosa di 32 eventi di drawdown, abbiamo quantificato il tempo mediano di recupero e le probabilità di persistenza delle perdite. I dati forniscono metriche oggettive per il position sizing, lo sviluppo di stop-loss dinamici e l’ottimizzazione di strategie di accumulo, trasformando la percezione del rischio da valutazione soggettiva a framework quantitativo applicabile.

Drawdown Analysis (SOL-USD): Trasformare il Rischio Estremo in Opportunità Quantificabili

23 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Uno studio quantitativo approfondito su 418 giorni di drawdown di SOL-USD. L’analisi statistica, nonostante un crollo del 96%, svela pattern replicabili per strategie “buy-the-dip” che hanno storicamente raggiunto un win rate del 93.75% e un rendimento medio del +67.48% a 30 giorni. Il report esplora la metodologia, i segnali pre-crollo e un action plan operativo per trader sistematici e investitori evoluti.

Bitcoin (BTC-USD) e la Matematica del Recupero: L’Analisi Quantitativa Definitiva sul Time to Recovery attraverso 11 Anni di Dati

23 Settembre 2025 | Analisi Quantitative

Questo studio di Kriterion Quant applica per la prima volta l’analisi di sopravvivenza di Kaplan-Meier a 11 anni di dati di Bitcoin (BTC), identificando 60 episodi di drawdown per quantificare con precisione statistica i tempi di recupero (Time to Recovery – TTR). L’analisi rivela che, sebbene il 50% dei drawdown si recuperi in 4.5 giorni, gli eventi estremi possono richiedere fino a 1374 giorni. Questa metodologia trasforma la gestione del rischio in una scienza esatta, fornendo una mappa probabilistica della resilienza di Bitcoin.

Momentum vs Mean Reversion su Bitcoin (BTC-USD): Studio Quantitativo Definitivo per il Trading Sistematico

22 Settembre 2025 | Strategie e Backtest Operativi

Il presente studio rappresenta un’analisi quantitativa rigorosa che mette a confronto due paradigmi opposti del trading algoritmico applicati a Bitcoin: il trend-following tramite breakout e il mean-reverting basato su deviazioni statistiche estreme. Attraverso l’analisi di oltre 8 anni di dati, lo studio dimostra che Bitcoin risponde a logiche di momentum e non di ritorno alla media, richiedendo strategie che cavalchino i trend piuttosto che contrastarli.

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