Studi e Analisi

Stagionalità Elezioni Midterm SPX — Kriterion Quant

Stagionalità Midterm SPX — Kriterion Quant Kriterion Quant — Stagionalità degli Anni di Midterm Election sull'S&P 500 Studio quantitativo del ciclo presidenziale USA: i mesi finali dell'anno midterm e l'avvio dell'anno...

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.

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

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

26 Gennaio 2026 | SPX GEX Deep Dive Analysis

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

23 Gennaio 2026 | Daily Market Analysis DMA

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(Analisi Macroeconomica USA) Aggiornamento al 21 Febbraio

21 Febbraio 2026 | Analisi Macro USA

Report macroeconomico integrato sull’economia statunitense aggiornato a febbraio 2026. Analisi approfondita di inflazione (CPI, PCE, PPI), mercato del lavoro (NFP, claims, disoccupazione), tassi di interesse e curva dei rendimenti, mercato immobiliare e indicatori di sentiment e rischio finanziario. I dati FRED mostrano un’economia in fase di soft landing imperfetto: l’inflazione headline scende al 2.83% ma il Core PCE resta al 3.00%, il mercato del lavoro tiene con disoccupazione al 4.30% e la curva dei rendimenti si è de-invertita. Il report include spiegazioni didattiche per ogni indicatore e una sintesi finale con scenari e implicazioni per la politica monetaria della Federal Reserve.

Analisi di (Stagionalità Dinamica) Mese di Novembre: L’ANALISI QUANTITATIVA CHE RIVELA PATTERN CON WIN RATE DEL 100%

6 Ottobre 2025 | Stagionalità e Pattern Ricorrenti

Un’analisi quantitativa rigorosa su 15 anni di dati storici (2010-2024) rivela l’esistenza di pattern stagionali ricorrenti nel mese di novembre. Attraverso la metodologia Fixed Window Seasonality Finder, abbiamo analizzato oltre 3.000 ticker del mercato USA, identificando 15 pattern rialzisti con Win Rate eccezionali. Tra questi spicca Costco (COST), che ha registrato un rendimento medio del +5.92% ogni novembre, senza mai chiudere un singolo mese in perdita. Questo studio approfondisce la metodologia, le metriche di performance e le applicazioni operative concrete, dedicate a trader quantitativi, gestori e investitori evoluti.

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.

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