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.

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(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.

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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.

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L’Entropia nei Mercati Finanziari: Dalla Teoria dell’Informazione all’Analisi Quantitativa della Complessità e del Rischio (Approfondimento Didattico)

L’Entropia nei Mercati Finanziari: Dalla Teoria dell’Informazione all’Analisi Quantitativa della Complessità e del Rischio (Approfondimento Didattico)

18 Settembre 2025 |

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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L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico

L’Ergodic Risk Indicator -ERI-: Come Dimezzare il Drawdown Massimo del NASDAQ-100 (QQQ) con un Approccio Quantitativo Non-Ergodico

17 Settembre 2025 |

Lo studio introduce l’Ergodic Risk Indicator (ERI), un indicatore composito progettato per identificare regimi di rischio elevato nei mercati, partendo dal presupposto che i mercati non seguono processi ergodici. Applicato al ticker QQQ (NASDAQ-100) su un periodo di 19 anni, l’ERI ha dimostrato di poter ridurre il drawdown massimo dal -53.07% al -14.28%, migliorando al contempo lo Sharpe Ratio. L’analisi fornisce un framework robusto per la gestione dinamica del rischio.

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L’Ipotesi Ergodica nei Mercati Finanziari: Una Rivoluzione Concettuale tra Fisica, Razionalità e Rischio di Rovina (Approfondimento Didattico)

L’Ipotesi Ergodica nei Mercati Finanziari: Una Rivoluzione Concettuale tra Fisica, Razionalità e Rischio di Rovina (Approfondimento Didattico)

17 Settembre 2025 |

Questo articolo esplora in modo esaustivo il concetto di ergodicità e le sue profonde implicazioni per i mercati finanziari, partendo dalle sue origini nella fisica per arrivare alle sue conseguenze pratiche per la gestione del rischio. Si analizza come la distinzione tra medie d’insieme (aritmetiche) e medie temporali (geometriche) ridefinisca la nostra comprensione del rischio e della crescita, mettendo in discussione i fondamenti della Teoria dell’Utilità Attesa e proponendo un nuovo approccio per la finanza quantitativa.

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Analisi Quantitativa Solana (SOL-USD): Svelare il DNA di un Asset Ibrido tra Trend Esplosivi e Ciclicità Nascosta

Analisi Quantitativa Solana (SOL-USD): Svelare il DNA di un Asset Ibrido tra Trend Esplosivi e Ciclicità Nascosta

14 Settembre 2025 |

Questa analisi quantitativa approfondita di Kriterion Quant esamina la serie storica di Solana (SOL-USD.CC) per identificarne le caratteristiche statistiche fondamentali e superare la difficoltà di definire una strategia coerente per un asset così volatile. Attraverso un approccio data-driven che include test di stazionarietà (ADF), persistenza (Esponente di Hurst) e analisi spettrale (FFT), abbiamo scoperto un edge statistico ibrido. Il risultato più rilevante è l’individuazione di un ciclo dominante e statisticamente robusto di 495 giorni, sovrapposto a un trend rialzista strutturale. Questa scoperta ha portato allo sviluppo di un trading system “Ciclo-Trend Long Bias”, che utilizza il trend di fondo come filtro direzionale e la ciclicità per ottimizzare i punti di ingresso, offrendo un vantaggio operativo concreto a trader sistematici e investitori evoluti.

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Analisi Stagionale: Sfruttare Pattern Statistici (ETH-USD) con Win Rate del 90%

Analisi Stagionale: Sfruttare Pattern Statistici (ETH-USD) con Win Rate del 90%

14 Settembre 2025 |

Questo studio di Kriterion Quant analizza 10 anni di dati storici di Ethereum (ETH-USD) per identificare pattern stagionali statisticamente significativi. L’analisi rivela una finestra temporale primaverile (29 Marzo – 21 Maggio) con un win rate del 90% e un rendimento medio del 48.25%. Il report illustra la metodologia quantitativa, le metriche di performance e fornisce un action plan operativo per integrare questi insight in strategie di trading sistematico, gestione di portafoglio e operatività con le opzioni.

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“Buy the Dip” Funziona Davvero? Un’Analisi Quantitativa con RSI su Bitcoin e Azioni (Video Podcast)

13 Settembre 2025 |

Questo articolo analizza con un approccio quantitativo la famosa strategia del “Buy the Dip”. Attraverso un backtest dettagliato, basato su un’impostazione non convenzionale dell’indicatore RSI (RSI 4 settimanale), vengono testate le performance su asset volatili come Bitcoin e su azioni/indici come l’S&P 500. Lo studio rivela come i filtri di trend siano cruciali e come non esista una regola universale, evidenziando l’importanza di un’analisi rigorosa per validare ogni idea di trading.

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Trading: Intuizione o Matematica? La Guida Introduttiva alla Finanza Quantitativa (Video Podcast)

13 Settembre 2025 |

Questo articolo esplora il mondo della finanza quantitativa, l’approccio scientifico al trading che sostituisce l’emotività con dati e algoritmi. Viene presentato il processo ingegneristico in 6 fasi per trasformare un’idea in una strategia operativa, analizzando il ruolo del backtest, i vantaggi della disciplina e i rischi come l’overfitting. Una guida essenziale per chiunque voglia operare sui mercati in modo sistematico.

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Time to Recovery (SPY): Un’Analisi Quantitativa Definitiva su 30 Anni di Drawdown

Time to Recovery (SPY): Un’Analisi Quantitativa Definitiva su 30 Anni di Drawdown

13 Settembre 2025 |

Questo studio affronta una delle domande più critiche per ogni investitore: “Quanto tempo è necessario per recuperare una perdita di mercato?”. Utilizzando un approccio di analisi di sopravvivenza (survival analysis) su oltre 30 anni di dati dell’ETF S&P 500 (SPY), la nostra ricerca quantifica il Time to Recovery (TTR) per diverse profondità di drawdown. L’analisi fornisce a investitori evoluti e trader sistematici un framework statistico per una gestione consapevole del rischio, per calibrare le aspettative e per costruire strategie operative più resilienti.

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S&P 500: Abbiamo Analizzato 15 Anni di Dati per Trovare i Migliori Pattern Stagionali (Video Podcast)

S&P 500: Abbiamo Analizzato 15 Anni di Dati per Trovare i Migliori Pattern Stagionali (Video Podcast)

9 Settembre 2025 |

Questa analisi quantitativa si immerge in 15 anni di dati dell’indice S&P 500 per identificare i pattern stagionali più robusti e statisticamente significativi. Abbiamo scoperto due finestre temporali, una estiva e una autunnale, che combinate mostrano un win rate storico superiore al 96% e un drawdown massimo inferiore all’1%. Scopri il nostro rigoroso processo di ricerca e validazione.

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