Il Trading Quantitativo Non Si Basa su Intuizioni, Ma Su Probabilità Misurabili
ABSTRACT / EXECUTIVE SUMMARY
Questo studio rappresenta un’analisi statistica rigorosa condotta su 3.214 candele giornaliere di BTC-USD (2017-2025) per identificare condizioni di mercato che alterano significativamente la probabilità di osservare una giornata positiva.
A differenza di un backtest tradizionale, l’obiettivo è scientifico: separare segnali genuini dal rumore casuale attraverso test di ipotesi per proporzioni.
Risultato chiave: è stato identificato un edge statisticamente significativo denominato “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume Alto), che eleva la probabilità di candela positiva dal benchmark del 52.64% al 64.38% (p-value 0.0235).
Questo incremento di +11.74 punti percentuali, validato su 73 occorrenze, rappresenta un vantaggio probabilistico sfruttabile per strategie mean-reversion e per l’ottimizzazione del timing di ingresso in operazioni long, incluse strategie in opzioni come la vendita di Put cash-secured in contesti di volatilità implicita elevata.
🟦 1. INTRODUZIONE STRATEGICA
Il Paradosso del Trader Retail: Comprare il Panico o Fuggire da Esso?
Immaginate di svegliarvi e vedere BTC-USD crollato del -8% overnight, con volumi di vendita triplicati e l’RSI sprofondato sotto 30. La vostra piattaforma di trading lampeggia di rosso.
Twitter è un muro di panico. Cosa fate? La maggior parte degli investitori retail liquidano per paura.
Gli investitori istituzionali, invece, consultano i dati. Questa è la differenza tra trading emotivo e trading quantitativo.
La domanda che questo studio affronta non è filosofica, ma empirica e misurabile: quando il mercato crolla in modo violento (RSI < 30, giorno precedente negativo, volumi alti), la probabilità che il giorno successivo sia positivo aumenta, diminuisce, o rimane invariata? E soprattutto: questa differenza è statisticamente significativa o è solo un’illusione causata da cherry-picking di pochi casi memorabili?
Perché Kriterion Quant Ha Investito Risorse in Questo Studio
Nel panorama del trading quantitativo su crypto, esiste una sovrabbondanza di indicatori, strategie “magiche” e backtest ottimizzati
fino all’assurdo. Manca, invece, un approccio metodologico che privilegi la trasparenza scientifica rispetto al marketing.
Questo studio nasce dalla necessità di rispondere a una lacuna concreta: i pattern di mean-reversion funzionano su BTC-USD?
E se sì, in quali condizioni specifiche?
La scelta di condurre uno Studio di Caratterizzazione Statistica anziché un backtest tradizionale è deliberata.
Prima di misurare il P&L, dobbiamo rispondere a una domanda più fondamentale: esiste un edge probabilistico? Se la risposta è no, qualsiasi backtest profittevole sarà frutto di overfitting o fortuna.
Se la risposta è sì, abbiamo una base solida per costruire strategie robuste.
(BTC-USD): Il Laboratorio Perfetto per l’Analisi Quantitativa
Perché concentrarsi su BTC-USD?
Questo asset è il barometro indiscusso del mercato crypto. Con una capitalizzazione che rappresenta circa il 50% del totale del mercato delle criptovalute e una liquidità profonda su tutti i principali exchange, Bitcoin è il primo a reagire agli shock di volatilità e l’ultimo a essere abbandonato nei momenti di panico.
È il “termometro emotivo” del mercato crypto.
BTC-USD presenta inoltre caratteristiche uniche per un’analisi quantitativa:
- Alta volatilità intraday: Movimenti del 5-10% giornalieri sono comuni, fornendo un ampio spettro di condizioni di mercato da analizzare.
- Mercato 24/7: Assenza di gap notturni (a differenza degli equity market), permettendo un’analisi più pulita dei pattern intraday.
- Storico sufficientemente profondo: Dal 2017 disponiamo di oltre 8 anni di dati giornalieri di alta qualità, sufficienti per test statistici robusti.
- Disponibilità di derivati liquidi: Opzioni su BTC (CME, Deribit) permettono applicazioni operative sofisticate oltre al semplice trading direzionale.
A Chi Si Rivolge Questa Ricerca
Questo studio è stato progettato per tre profili specifici
di operatori evoluti:
- 1. Il Gestore Sistematico: Cercate un filtro quantitativo per migliorare il timing di ingresso delle vostre strategie long su crypto?
Questo studio vi fornisce condizioni statisticamente validate per aumentare la probabilità di successo dei vostri segnali. - 2.
Il Trader Quantitativo Indipendente: Operate in modo algoritmico e avete bisogno di un framework rigoroso per costruire strategie mean-reversion robuste?
Qui troverete la metodologia completa, replicabile, e trasparente. - 3. L’Investitore Evoluto in Opzioni: Vendete Put cash-secured o Iron Condor su BTC?
Questo studio vi offre un criterio oggettivo per identificare i momenti in cui la volatilità implicita è presumibilmente al picco e la probabilità di rimbalzo è statisticamente favorevole.
Cosa NON troverete qui: promesse di rendimenti “stellari”, strategie “segrete”, o la solita retorica del “compra e dimentica”.
Troverete invece numeri, test statistici, grafici, codice (pseudocodice), e soprattutto onestà intellettuale sui limiti e sui rischi di ogni edge identificato.
Roadmap Narrativa: Dall’Ipotesi alla Validazione Statistica
Il percorso logico che seguiremo è quello classico della ricerca quantitativa seria:
- Step 1 – Fondamenti Teorici: Definiremo cos’è la caratterizzazione statistica, perché differisce da un backtest, e quali sono le basi accademiche del concetto di “edge probabilistico” e mean-reversion.
- Step 2 – Glossario e Formule: Prima di analizzare i dati, chiariremo ogni metrica, indicatore e test statistico utilizzato.
Nessuna “scatola nera”: tutto sarà trasparente. - Step 3 – Metodologia: Spiegheremo in dettaglio la fonte dati (EODHD), il periodo analizzato, lo stack tecnologico (Python), e l’architettura del codice.
Mostreremo come abbiamo evitato il look-ahead bias e come abbiamo strutturato i test. - Step 4 – Analisi dei Risultati: Presenteremo i risultati delle due fasi di analisi (21 condizioni singole + 9 combinazioni multiple), interpretando grafici e tabelle con rigore.
Identificheremo gli edge positivi (setup da sfruttare) e negativi (setup da evitare). - Step 5 – Interpretazione Quantitativa: Analizzeremo in quali regimi di mercato l’edge funziona meglio, le sue applicazioni pratiche per diversi profili di trader, i limiti dello studio, e le possibili evoluzioni future della ricerca.
- Step 6 – Conclusioni Operative: Sintetizzeremo il principale take-away dello studio e forniremo linee guida chiare su quando usare (e quando NON usare) i risultati.
Includeremo sempre un “angolo opzioni” per chi opera su derivati.
Siete pronti?
Iniziamo dal cuore teorico dell’analisi.
🟦 2. FONDAMENTI TEORICI E ACCADEMICI
Caratterizzazione Statistica vs Backtest: Una Distinzione Fondamentale
Prima di procedere, è essenziale chiarire la natura di questo studio.
Questo NON è un backtest. Un backtest misura la performance economica di una strategia di trading (P&L, Sharpe Ratio, Drawdown).
Questo è uno Studio di Caratterizzazione Statistica, il cui obiettivo è scientifico: determinare se specifiche condizioni di mercato osservate il giorno t-1 alterano in modo statisticamente significativo la probabilità che la candela del giorno t sia positiva (Chiusura > Apertura).
In sintesi:
- Backtest: “Quanto avrei guadagnato?”
- Caratterizzazione Statistica: “Date queste condizioni, la probabilità che il mercato salga domani è maggiore o minore del puro caso?”
Questa distinzione non è un tecnicismo.
Identificare un edge probabilistico è il prerequisito fondamentale per costruire qualsiasi strategia di trading quantitativo.
Senza edge, qualsiasi backtest profittevole è frutto di overfitting, data mining, o pura fortuna.
Con un edge validato, abbiamo una base scientifica per costruire sistemi robusti.
Le Radici del Fenomeno: Mean-Reversion e Overreaction Hypothesis
Il fenomeno che questo studio analizza si inserisce in un filone di ricerca ben consolidato nella finanza comportamentale e quantitativa: la mean-reversion.
Mean-reversion è il concetto per cui i prezzi degli asset, dopo movimenti estremi, tendono a “ritornare verso la media” (o verso un livello di equilibrio).
Questo comportamento è stato osservato e documentato in letteratura accademica fin dagli anni ’80, con i lavori seminali di:
- DeBondt e Thaler (1985): “Does the Stock Market Overreact?”
– Dimostrano che i titoli con performance estreme (sia positive che negative) tendono a invertirsi nel medio termine. - Jegadeesh e Titman (1993): Identificano pattern di momentum a breve termine e mean-reversion a medio termine.
- Lo e MacKinlay (1988): Analizzano la presenza di correlazioni seriali negative nei rendimenti azionari a breve termine.
Nel contesto crypto, la mean-reversion è amplificata da due fattori:
- 1.
Volatilità Elevata: I movimenti estremi sono più frequenti rispetto agli asset tradizionali, creando più opportunità di overreaction. - 2.
Dominanza Retail: Il mercato crypto ha una partecipazione retail significativa, storicamente più incline a comportamenti emotivi (panic selling, FOMO buying).
Overreaction Hypothesis: Quando arrivano notizie negative (o anche solo movimenti di prezzo avversi senza notizie), gli investitori tendono a sovra-reagire, vendendo in modo eccessivo.
Questo crea un “overshooting” del prezzo al di sotto del valore fondamentale (o tecnico), seguito da un rimbalzo correttivo.
Il nostro setup “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume Alto) è progettato per catturare proprio questo fenomeno.
Bias Comportamentali e Dinamiche Strutturali
Oltre alla teoria accademica, esistono ragioni comportamentali e strutturali per cui l’edge di mean-reversion può persistere:
- 1.
Herding Behavior (Comportamento Gregge): Durante i crolli, gli investitori retail tendono a vendere “perché vendono tutti”, amplificando il movimento al ribasso oltre i livelli giustificati. - 2.
Liquidazioni Forzate: Su exchange crypto con alta leva (es. Binance Futures, Bybit), movimenti rapidi al ribasso innescano liquidazioni automatiche di posizioni long con leva, creando “cascate” di vendite che esauriscono il momentum ribassista. - 3.
Smart Money Accumulation: Gli investitori istituzionali e i trader esperti usano i crolli come opportunità di accumulo (“buy the dip”), fornendo liquidità e supporto al prezzo dopo l’overshooting. - 4.
Oscillatori Tecnici come Self-Fulfilling Prophecy: Quando l’RSI scende sotto 30, milioni di trader retail e bot algoritmici vedono lo stesso segnale di “ipervenduto” e alcuni di loro comprano, creando un bias statistico al rialzo semplicemente perché molti operatori seguono lo stesso framework.
Vantaggi dell’Approccio: Perché Questa Analisi Può Generare un Edge
L’approccio di questo studio offre vantaggi specifici rispetto al trading discrezionale o a backtest “black-box”:
- 1.
Rigore Statistico: Ogni edge è validato con test di ipotesi (Z-test), evitando di confondere pattern casuali con segnali genuini. - 2.
Trasparenza Metodologica: Il codice, i dati, e i criteri di selezione sono esposti. Questo permette replicabilità e debug. - 3.
Identificazione di Filtri Negativi: Lo studio non si limita a cercare setup profittevoli, ma identifica anche condizioni in cui è statisticamente svantaggioso operare long (edge negativi), che possono essere usati come filtri per evitare perdite. - 4.
Focus su Probabilità, Non su Certezze: L’obiettivo non è prevedere “cosa farà il mercato domani”, ma determinare se, date certe condizioni, la probabilità di un evento è statisticamente diversa dal caso base.
Questo è l’unico approccio onesto e sostenibile nel trading.
Limiti Intrinseci e Rischi di Un’Applicazione Ingenua
Nessun approccio quantitativo è privo di limiti.
È essenziale discuterli apertamente:
- 1. Rischio di Overfitting e Data Mining: Quando si testano molte condizioni (questo studio ha eseguito 30 test statistici: 21 condizioni singole + 9 combinazioni), aumenta la probabilità di trovare “falsi positivi” per puro caso.
Con un livello di significatività α=0.05, ci aspetteremmo circa 1.5 risultati significativi anche in assenza di edge reale.
Questo studio ha trovato 3 edge significativi, un numero superiore al puro caso, ma che richiede comunque validazione out-of-sample. - 2.
Non-Stazionarietà dei Mercati: I mercati evolvono. Pattern che hanno funzionato nel 2017-2020 potrebbero degradarsi nel 2023-2025 a causa di cambiamenti strutturali (es. maggiore partecipazione istituzionale, regolamentazione, cambio dei flussi di liquidità). - 3.
Edge Statistico ≠ Edge Economico: Un setup può avere un vantaggio probabilistico (es. 64% di successo invece di 52%) ma, se il guadagno medio nei giorni positivi è inferiore alla perdita media nei giorni negativi, la strategia potrebbe comunque essere in perdita.
Serve un backtest economico completo per valutare la profittabilità netta. - 4.
Transaction Costs e Slippage: Un edge del +11% in probabilità può essere eroso completamente da costi di transazione (commissioni, spread, slippage) se il setup è raro e richiede entry/exit frequenti.
Come Kriterion Quant Mitiga Questi Limiti
Il nostro approccio alla ricerca quantitativa è progettato per minimizzare i rischi sopra esposti:
- 1.
Validazione Out-of-Sample (OOS): Dopo aver identificato un edge in-sample, il passo successivo (non incluso in questo report, ma parte del workflow Kriterion) è testare lo stesso setup su dati mai visti (split 70/30 train/test, o walk-forward analysis). - 2.
Correzione per Multiple Testing: Abbiamo applicato la correzione di Bonferroni per valutare quanti edge sopravvivono a un criterio statistico più severo.
Questo ci informa sulla robustezza dei risultati. - 3. Trasparenza sui Sample Size: Ogni edge riporta il numero di occorrenze.
Setup con poche osservazioni (< 30) sono segnalati come inaffidabili. - 4.
Focus su Combinazioni Logiche: Le 9 combinazioni multiple testate non sono casuali, ma rappresentano scenari di trading realistici (es. “Panic Selling”, “Exhaustion Reversal”, “Buy the Dip in Uptrend”).
Questo riduce il rischio di data mining puro. - 5. Dichiarazione Onesta dei Limiti: Questo report include una sezione dedicata ai limiti dello studio e agli step successivi necessari per validare operativamente i risultati.
Non vendiamo certezze, ma fornisce un framework rigoroso per prendere decisioni informate.
Nel prossimo capitolo, definiremo con precisione ogni termine tecnico, formula, e metrica utilizzata nello studio.
Nessuna “scatola nera”: tutto sarà trasparente.
🟩 3. GLOSSARIO TECNICO E FORMULE DECODIFICATE
Per garantire che ogni lettore, indipendentemente dal background, possa comprendere appieno i risultati di questo studio, forniamo un glossario completo dei termini tecnici, degli indicatori, e delle metriche statistiche utilizzate.
Metriche Statistiche Core
Probabilità di Base (Benchmark – P(Benchmark)): È la probabilità non condizionata (a priori) che un evento (in questo caso, una candela positiva) si verifichi sull’intero campione.
Nel nostro studio, il benchmark è 52.64%, calcolato come il rapporto tra il numero di candele positive e il numero totale di candele.
Questo valore rappresenta il nostro punto di partenza: qualsiasi condizione deve migliorare (o peggiorare) questo benchmark per essere rilevante.
Probabilità Condizionata (P(Positive | Condizione)): È la probabilità di osservare una candela positiva dato che si è verificata una condizione specifica (es. “RSI < 30”).
Si calcola filtrando il dataset per la condizione e misurando la percentuale di candele positive nel sottoinsieme risultante.
Edge Statistico: Una condizione di mercato che altera la probabilità di base in modo statisticamente significativo (ovvero, con una probabilità molto bassa che il risultato sia frutto del caso).
Formalmente, un edge esiste se P(Positive | Condizione) è diverso da P(Benchmark) con un p-value < 0.05 (o 0.10, a seconda del livello di confidenza scelto).
P-value: Questa è la metrica statistica più importante dello studio.
Il p-value indica la probabilità che l’edge osservato sia semplicemente frutto del caso (sampling error).
Un p-value basso (es. 0.0235) significa che c’è solo il 2.35% di probabilità che il risultato sia casuale, rendendolo statisticamente significativo.
Convenzione: p < 0.05 = significativo; p < 0.01 = altamente significativo.
Z-test per Due Proporzioni (One-Tailed): È il test statistico specifico utilizzato per confrontare la probabilità di successo di un sotto-campione (es. i giorni dopo un segnale) con la probabilità di base (benchmark).
“One-tailed” significa che testiamo solo se P(Condizione) è maggiore (o minore) di P(Benchmark), non semplicemente “diversa”.
La formula dello Z-statistic è:
Z = [P₁ – P₂] / √[P_pool × (1 – P_pool) × (1/n₁ + 1/n₂)]
Dove P₁ è P(Condizione), P₂ è P(Benchmark), e P_pool è la proporzione combinata.
Cohen’s h (Effect Size): Misura la dimensione dell’effetto, ovvero quanto è “grande” la differenza tra P(Condizione) e P(Benchmark), indipendentemente dalla significatività statistica.
La formula è:
h = 2 × [arcsin(√P₁) – arcsin(√P₂)]
Interpretazione: h < 0.2 = effetto piccolo;
0.2 ≤ h < 0.5 = effetto medio; h ≥ 0.5 = effetto grande.
In finanza, anche effect size piccoli (h = 0.2-0.3) possono essere economicamente rilevanti se sfruttati con la giusta gestione del rischio.
Sample Size (N. Osservazioni): Il numero di volte in cui una condizione si è verificata nel dataset.
È cruciale: sample size troppo piccoli (< 30) rendono i test statistici inaffidabili per alta varianza campionaria.
Differenza vs Benchmark (Diff in Punti Percentuali): La differenza assoluta tra P(Condizione) e P(Benchmark), espressa in punti percentuali.
Es: se P(Condizione) = 64.38% e P(Benchmark) = 52.64%, la differenza è +11.74 pp.
Indicatori Tecnici e Feature
Candela Positiva (Positive Candle): Una candela in cui la Chiusura è maggiore o uguale all’Apertura (Close ≥ Open).
Questo è il nostro “target” binario (successo/fallimento) per l’analisi.
EMA (Exponential Moving Average) 125: Media Mobile Esponenziale calcolata su 125 periodi (giorni).
A differenza della SMA (Simple Moving Average), l’EMA dà più peso ai prezzi recenti.
È usata per definire il regime di mercato.
EMA Slope (Pendenza EMA): La pendenza della EMA 125, calcolata tramite regressione lineare su una finestra mobile di 5 periodi.
Misura la “direzione” del trend. Se Slope > 0.1 → Regime Long (uptrend);
se Slope < -0.1 → Regime Short (downtrend); altrimenti → Regime Lateral (sideways).
Market Regime (Regime di Mercato): Classificazione del contesto di mercato basata su EMA Slope.
Tre categorie: Long (trend rialzista), Short (trend ribassista), Lateral (fase laterale).
Questa feature è cruciale perché molte strategie (trend-following vs mean-reversion) performano diversamente in regimi diversi.
RSI (Relative Strength Index) 14: Oscillatore di momentum che misura la velocità e magnitudo dei movimenti di prezzo su una finestra di 14 periodi.
Formula (semplificata):
RSI = 100 – [100 / (1 + RS)]
Dove RS = (Media degli Up-moves) / (Media dei Down-moves) su 14 giorni.
Interpretazione: RSI > 70 = ipercomprato (overbought); RSI < 30 = ipervenduto (oversold);
RSI intorno a 50 = neutro.
RSI Zone: Classificazione dell’RSI in tre zone: Oversold (RSI < 30), Normal (30 ≤ RSI ≤ 70), Overbought (RSI > 70).
Volume Category (Categoria Volume): Volume relativo alla sua Media Mobile a 20 periodi (Volume_MA20).
Categorie: Low (< 0.8), Normal (0.8-1.2), High (> 1.2). Volumi alti confermano i movimenti di prezzo;
volumi bassi li rendono meno affidabili.
Inside Bar: Pattern candlestick in cui la candela del giorno t-1 è completamente contenuta nella candela del giorno t-2 (High(t-1) ≤ High(t-2) E Low(t-1) ≥ Low(t-2)).
Segnala compressione del range e possibile breakout.
Outside Bar: Pattern candlestick in cui la candela del giorno t-1 contiene completamente la candela del giorno t-2 (High(t-1) ≥ High(t-2) E Low(t-1) ≤ Low(t-2)).
Segnala espansione del range e possibile inversione.
Termini di Trading e Operatività
Mean-Reversion (Ritorno alla Media): Concetto operativo che scommette su un rimbalzo (inversione) dopo un movimento estremo.
Si basa sull’ipotesi che i prezzi, dopo overreaction, tendano a tornare verso un livello di equilibrio.
Edge Positivo: Una condizione che aumenta la probabilità di candela positiva rispetto al benchmark.
Setup da sfruttare con operazioni long.
Edge Negativo (Filtro): Una condizione che riduce la probabilità di candela positiva rispetto al benchmark.
Setup da evitare per operazioni long, o da sfruttare con strategie short o neutrali.
Cash-Secured Put (Vendita Put Coperta): Strategia in opzioni in cui si vende una Put OTM (Out-of-The-Money) impegnandosi a comprare l’asset al prezzo di strike se il prezzo scende sotto strike.
Si incassa il premio della Put. Rischio: obbligo di acquisto se il prezzo crolla.
Ideale in contesti di IV elevata e probabilità statistica di rimbalzo.
Look-Ahead Bias: Errore metodologico in cui si usano informazioni del tempo t per prendere decisioni al tempo t-1.
Nel nostro studio, tutte le feature usate per prevedere il giorno t sono calcolate sui dati fino al giorno t-1, evitando questo bias.
In-Sample vs Out-of-Sample (IS vs OOS): In-sample si riferisce ai dati utilizzati per sviluppare e testare un modello o edge.
Out-of-sample si riferisce a dati mai visti, utilizzati per validare se l’edge funziona anche su nuovi dati.
Questo studio è interamente in-sample.
Overfitting (Sovra-Adattamento): Fenomeno per cui un modello funziona molto bene sui dati storici (in-sample) ma fallisce su dati futuri perché ha “imparato il rumore” invece del segnale genuino.
Multiple Testing (Test Multipli): Quando si eseguono molti test statistici simultaneamente, aumenta la probabilità di trovare risultati “significativi” per puro caso (falsi positivi).
Richiede correzioni statistiche (es. Bonferroni).
Metriche di Performance (Non Presenti in Questo Studio, Ma Utili per Context)
Queste metriche non sono calcolate in uno studio di caratterizzazione statistica, ma sono essenziali in un backtest economico:
Sharpe Ratio: (Rendimento Medio – Risk-Free Rate) / Volatilità.
Misura il rendimento aggiustato per il rischio. Sharpe > 1 = buono;
> 2 = eccellente.
Sortino Ratio: Simile allo Sharpe, ma penalizza solo la volatilità negativa (downside deviation), ignorando la volatilità positiva.
Maximum Drawdown (MDD): La perdita massima dal picco al minimo successivo.
Misura il “peggior caso” storico.
Win Rate: Percentuale di trade vincenti.
Attenzione: Win Rate alto non implica profittabilità (dipende dal payoff medio).
Profit Factor: (Somma Profitti) / (Somma Perdite).
Profit Factor > 1 = strategia profittevole in aggregato.
Nel prossimo capitolo, descriveremo in dettaglio la metodologia utilizzata per condurre questo studio: dalla fonte dati al codice Python, fino ai criteri di test statistico.
🟪 4. METODOLOGIA: IL “COME” DI KRITERION QUANT
Il Dataset: La Qualità del Carburante
Un’analisi quantitativa è valida quanto i dati su cui si basa.
Per questo studio, abbiamo scelto con cura la fonte dati e definito rigorosi criteri di selezione.
Fonte Dati: EODHD (End Of Day Historical Data)
EODHD è un provider professionale di dati finanziari che Kriterion Quant utilizza per tutte le analisi su equity, indici, ETF, e crypto.
La scelta di EODHD si basa su tre pilastri:
- 1. Qualità e Pulizia: I dati sono aggiustati per split e dividendi (dove applicabile) e sottoposti a controlli di qualità per evitare anomalie (es. spike errati, missing data).
- 2.
Copertura Storica: EODHD fornisce dati storici profondi, essenziali per analisi statistiche robuste. - 3.
Affidabilità API: L’accesso via API permette automazione completa del workflow di ricerca, dalla raccolta dati alla generazione del report.
Ticker Analizzato: BTC-USD (Exchange ‘CC’ – Crypto)
Il ticker specifico utilizzato è BTC-USD, disponibile tramite l’exchange code ‘CC’ (Crypto Currency) su EODHD.
Questo garantisce che i prezzi siano rappresentativi del mercato globale spot di Bitcoin.
Periodo Analizzato: 2017-01-01 → 2025-10-19
Il dataset copre quasi 9 anni di storia, per un totale di 3.214 candele giornaliere.
Questo periodo include:
- Il bull market del 2017 (picco a ~$20k)
- Il bear market 2018-2019
- Il ciclo rialzista 2020-2021 (picco a ~$69k)
- Il bear market 2022
- La fase di recupero 2023-2025
Questa ampiezza temporale è cruciale perché include cicli di mercato completi (bull e bear), riducendo il rischio che l’edge identificato sia specifico di un solo regime.
Frequenza: Giornaliera (Daily – EOD)
L’analisi si concentra su candele giornaliere (End-Of-Day).
Questo ha due vantaggi:
- 1. Riduzione del Rumore: Timeframe intraday (es. orari, 5 minuti) sono più rumorosi e richiedono sample size molto più ampi per significatività statistica.
- 2.
Applicabilità Operativa: La maggior parte dei trader retail e semi-professionali opera su timeframe giornalieri o multi-day.
Le strategie intraday sono dominio di market maker e HFT.
Struttura Dati: Serie Temporale OHLCV
Ogni candela è composta da 5 valori:
- Open: Prezzo di apertura del giorno
- High: Prezzo massimo del giorno
- Low: Prezzo minimo del giorno
- Close: Prezzo di chiusura del giorno
- Volume: Volume totale scambiato nel giorno
Tutte le feature utilizzate nello studio (EMA, RSI, Volume Category, pattern) sono derivate da questi 5 valori di base.
Lo Stack Tecnologico: Trasparenza e Replicabilità
Kriterion Quant ha una filosofia: open methodology, not black-box.
Ogni studio deve essere replicabile. Per questo, esponiamo lo stack tecnologico completo.
Linguaggio: Python 3.x
Python è il linguaggio standard per la ricerca quantitativa grazie alla sua vasta ecosystem di librerie scientifiche.
In particolare:
Librerie Core Utilizzate:
- Pandas: Per la manipolazione e l’analisi di serie temporali.
Permette operazioni su dataframe (filtri, shift, rolling window) in modo efficiente. - NumPy: Per calcoli numerici e operazioni vettoriali ad alte prestazioni.
- SciPy (scipy.stats): Per i test statistici.
Abbiamo usatoproportions_ztestper il Z-test per due proporzioni. - Matplotlib: Per la generazione di grafici (bar chart, heatmap, violin plot, istogrammi).
Ambiente di Esecuzione: Google Colab
Lo script è stato eseguito su Google Colab, un ambiente Jupyter notebook cloud-based che offre:
- Compute gratuito (con opzione di GPU/TPU se necessario)
- Integrazione nativa con Google Drive per storage di dati e output
- Riproducibilità: il notebook può essere condiviso e rieseguito da chiunque
Output: Report HTML Standalone
Il risultato finale è un report HTML autoportante che include:
- Tutte le tabelle (in formato HTML)
- Tutti i grafici (embedded come immagini Base64)
- Metadati dello studio (ticker, periodo, parametri)
Questo garantisce che il report possa essere archiviato, condiviso,
e consultato senza dipendenze esterne.
Architettura del Codice e Logica di Test
Il codice dello studio segue una pipeline logica in 6 fasi principali.
Descriviamo ogni fase in dettaglio.
FASE 1: Caricamento e Preprocessing Dati
1. Connessione API EODHD
2.
Download dati storici OHLCV per BTC-USD (2017-01-01 → 2025-10-19)
3. Conversione in Pandas DataFrame
4.
Controllo missing data: rimozione giorni con valori NaN (se presenti)
5.
Ordinamento cronologico (dal più vecchio al più recente)
FASE 2: Feature Engineering
Questa è la fase più critica.
Qui calcoliamo tutti gli indicatori tecnici e le feature necessarie per l’analisi:
Indicatori di Trend:
- Calcolo EMA_125 sul Close
- Calcolo EMA_Slope (regressione lineare su finestra mobile 5 giorni)
- Definizione Market_Regime (Long/Short/Lateral basato su soglie di Slope)
Indicatori di Momentum:
- Calcolo RSI_14 sul Close
- Definizione RSI_Position (Above_50 / Below_50)
- Definizione RSI_Zone (Oversold / Normal / Overbought)
Feature di Volume:
- Calcolo Volume_MA20 (media mobile semplice del volume a 20 giorni)
- Definizione Prev_Volume_Category (Low/Normal/High rispetto a Volume_MA20)
- Definizione Prev_Volume_Direction (Increasing/Decreasing rispetto al giorno precedente)
Feature Temporali:
-
Calcolo Candle_Type per ogni giorno (Positive se Close >= Open, Negative altrimenti)
- Shift di Candle_Type di 1 giorno per creare Prev_Day_Type
-
Aggregazione settimanale/mensile per creare Prev_Week_Type e Prev_Month_Type
Pattern Candlestick:
- Calcolo Prev_Inside_Bar (confronto High/Low tra t-1 e t-2)
- Calcolo Prev_Outside_Bar (confronto High/Low tra t-1 e t-2)
Cruciale: Evitare il Look-Ahead Bias
Tutte le feature utilizzate per predire l’esito del giorno t sono calcolate sui dati fino al giorno t-1.
Tecnicamente, questo è realizzato con operazioni di .shift(1) in Pandas, che spostano i valori di una riga in avanti.
Esempio:
Questo garantisce che non usiamo informazioni “dal futuro” per fare previsioni.
FASE 3: Definizione del Target e Calcolo del Benchmark
1.
Creazione colonna target: Is_Positive (True se Close >= Open, False altrimenti)
2.
Calcolo Benchmark (P(Benchmark)): percentuale di Is_Positive su tutto il dataset
→ Risultato: 52.64%
3.
Salvataggio del Benchmark come riferimento per tutti i test successivi
FASE 4: Testing FASE 1 – Condizioni Singole
Questa fase testa 21 condizioni individuali per identificare se qualcuna, da sola, altera significativamente il benchmark.
Per ogni condizione (es. "Prev_Day_Type == 'Negative'"):
1.
Filtrare il dataset: selezionare solo le righe dove la condizione è True
2. Calcolare P(Condizione): percentuale di Is_Positive nel sottoinsieme filtrato
3.
Contare il Sample Size (numero di osservazioni nel sottoinsieme)
4. Se Sample Size < 30: saltare il test (troppo poche osservazioni per significatività)
5.
Altrimenti: eseguire Z-test (one-tailed) per confrontare P(Condizione) vs P(Benchmark)
6. Calcolare p-value e Cohen's h (effect size)
7.
Salvare i risultati in una tabella
Risultato FASE 1: Delle 21 condizioni singole, nessuna ha raggiunto significatività statistica (p < 0.05).
Questo indica che i segnali semplici (es. “compra sull’ipervenduto RSI”) da soli non forniscono un edge robusto.
FASE 5: Testing FASE 2 – Combinazioni Multiple
Quando le condizioni singole falliscono, il passo successivo è testare combinazioni di feature che potrebbero interagire sinergicamente per amplificare segnali deboli.
Abbiamo testato 9 combinazioni strategiche, ognuna rappresentativa di uno scenario di trading comune:
1.
"Panic Selling Reversal": (RSI < 30) AND (Prev_Day_Type == 'Negative') AND (Prev_Volume_Category == 'High') 2. "Buy the Dip in Uptrend": (Market_Regime == 'Long') AND (Prev_Day_Type == 'Negative') 3. "Exhaustion Reversal": (RSI > 70) AND (Prev_Day_Type == 'Positive') AND (Prev_Volume_Category == 'High')
4.
"Breakout from Inside Bar": (Prev_Inside_Bar == True) AND (Prev_Volume_Category == 'High')
5.
"Strong Trend + Pullback": (Market_Regime == 'Long') AND (RSI tra 40-50) AND (Prev_Volume_Category == 'Normal')
6.
"Counter-trend in Downtrend": (Market_Regime == 'Short') AND (RSI < 40) 7. "Regime Long + RSI Overbought": (Market_Regime == 'Long') AND (RSI > 70)
8.
"Regime Short + RSI Oversold": (Market_Regime == 'Short') AND (RSI < 30)
9.
"Lateral + RSI Neutral": (Market_Regime == 'Lateral') AND (30 <= RSI <= 70)
Il processo di test per ogni combinazione è identico a quello della FASE 1:
Per ogni combinazione:
1.
Applicare filtri multipli in AND logico
2. Calcolare P(Combinazione)
3. Eseguire Z-test vs Benchmark
4.
Salvare risultati
Risultato FASE 2: 3 combinazioni hanno raggiunto significatività statistica (p < 0.05).
La più robusta è “Panic Selling Reversal” con p-value = 0.0235.
FASE 6: Generazione Report e Visualizzazioni
L’ultima fase genera il report HTML completo:
1.
Creazione di 8 grafici principali (bar chart, heatmap, violin plot)
2. Embedding dei grafici come immagini Base64 nel HTML
3.
Generazione di tabelle HTML con risultati di FASE 1 e FASE 2
4. Scrittura del report finale in un file standalone
5.
Salvataggio su Google Drive e/o download locale
L’Algoritmo Raccontato Passo-Passo: Una Narrazione Testuale
Immaginiamo di seguire lo script mentre elabora i dati.
Ecco cosa accade:
Passo 1: Lo script si connette all’API di EODHD e scarica 3.214 candele giornaliere di BTC-USD dal 2017 al 2025. Ogni riga del dataset rappresenta un giorno di trading.
Passo 2: Per ogni candela, lo script calcola l’EMA 125 (media esponenziale degli ultimi 125 giorni di Close).
Poi, calcola la pendenza di questa EMA usando una regressione lineare su 5 giorni.
Se la pendenza è positiva e > 0.1, il giorno viene etichettato come “Regime Long”. Se < -0.1, “Regime Short”.
Altrimenti, “Lateral”.
Passo 3: Lo script calcola l’RSI 14. Per ogni giorno, guarda i precedenti 14 giorni: quanti erano up-moves (Close > Close precedente) e quanti down-moves (Close < Close precedente).
Il rapporto tra questi due valori definisce l’RSI. Se RSI < 30, il giorno è “Oversold”. Se > 70, “Overbought”.
Altrimenti, “Normal”.
Passo 4: Per il volume, lo script calcola una media mobile a 20 giorni.
Se il volume di oggi è > 1.2x questa media, il giorno è etichettato “Volume High”.
Se < 0.8x, “Volume Low”. Altrimenti, “Normal”.
Passo 5: Lo script ora “shifta” tutte queste feature di 1 giorno in avanti.
Esempio: il valore di RSI calcolato per il 2025-10-19 viene assegnato come “Prev_RSI” per il 2025-10-20.
Questo garantisce che, quando analizziamo il 2025-10-20, usiamo solo informazioni disponibili fino al 2025-10-19.
Passo 6: Lo script definisce il target: per ogni giorno, controlla se Close >= Open.
Se sì, Is_Positive = True. Altrimenti, False. Calcola poi la percentuale di Is_Positive su tutto il dataset: 52.64%.
Questo è il Benchmark.
Passo 7: Lo script entra nel loop delle 21 condizioni singole.
Esempio: per la condizione “Prev_Day_Type == ‘Negative'”, filtra il dataset per tenere solo i giorni in cui il giorno precedente era negativo.
Su questi giorni, calcola quanti hanno Is_Positive = True. Supponiamo siano 800 su 1500 giorni filtrati → P(Condizione) = 53.33%.
Lo script esegue poi un Z-test: confronta 53.33% con 52.64%. Il risultato? p-value = 0.400. Non significativo.
Lo script procede alla condizione successiva.
Passo 8: Dopo aver testato tutte le 21 condizioni singole e trovato che nessuna è significativa, lo script passa alle 9 combinazioni multiple.
Per “Panic Selling Reversal”, applica tre filtri simultanei: (RSI < 30) AND (Prev_Day_Type == ‘Negative’) AND (Prev_Volume_Category == ‘High’).
Questo restituisce solo 73 giorni su 3.214. Di questi 73 giorni, 47 hanno Is_Positive = True → P(Combinazione) = 64.38%.
Z-test: confronta 64.38% vs 52.64%. Risultato: p-value = 0.0235. Significativo!
Passo 9: Lo script salva tutti i risultati in tabelle e genera i grafici.
Per ogni grafico (es. bar chart dell’impatto di RSI), carica i dati aggregati, crea il plot con Matplotlib, lo salva come immagine, lo converte in Base64, e lo embedd nel HTML.
Passo 10: Il report HTML finale viene scritto su file, contenente: Executive Summary, 8 grafici, 2 tabelle (FASE 1 e FASE 2), avvertenze metodologiche, e next steps consigliati.
Parametri Tecnici di Esecuzione: Le Soglie Utilizzate
Questi parametri definiscono i criteri di selezione e le soglie utilizzate per l’esecuzione dei test statistici e il calcolo degli indicatori.
- Livello di significatività (Alpha): 0.10 (ma il report evidenzia edge con p < 0.05 come “altamente
significativi”) - Tipo di Test Statistico: One-tailed Z-test (testiamo se P(Condizione) > P(Benchmark) o P(Condizione) < P(Benchmark), non solo “diverso”)
- Sample Size Minimo: 30 osservazioni (sotto questo limite, il test statistico è inaffidabile)
- Effect Size Minimo: 0.20 (Cohen’s h < 0.20 indica un effetto troppo piccolo per essere economicamente rilevante)
- Periodo EMA Trend: 125 giorni
- Finestra Slope EMA: 5 giorni (per calcolare la pendenza)
- Soglie Regime (Slope EMA):
Longse Slope > 0.1;
Shortse Slope < -0.1 - Periodo RSI Momentum: 14 giorni
- Soglie RSI Zone:
Oversoldse RSI < 30;
Overboughtse RSI > 70
Nel prossimo capitolo, presenteremo e interpreteremo i risultati quantitativi ottenuti da questa metodologia, analizzando grafici, tabelle, e le implicazioni statistiche di ogni edge identificato.
Analisi visiva della distribuzione dei rendimenti giornalieri e della frequenza delle candele per BTC-USD sull’intero campione di 3.214 giorni. I grafici includono: (in alto a sx) l’istogramma dei rendimenti intraday; (in alto a dx) il box plot che confronta rendimenti positivi e negativi; (in basso a sx) la distribuzione sovrapposta dei due tipi di candela. Il grafico chiave (in basso a dx) stabilisce la Probabilità di Base (Benchmark) : la frequenza delle candele positive è del 52.64%, contro il 47.36% di quelle negative. Questo valore di 52.64% rappresenta il punto di riferimento che qualsiasi edge statistico identificato nello studio deve superare in modo significativo.
Analisi visiva dell’impatto del tipo di candela del giorno t-1 sulla probabilità di candela positiva del giorno t. Il grafico a sinistra (“Probabilità Candela Positiva”) mostra che dopo un giorno precedente negativo, la probabilità di un giorno positivo sale al 55.39%, superando il benchmark del 52.64%. Dopo un giorno positivo, scende al 50.15%. Come indicato nello studio, questa singola condizione (“Prev_Day_Type == ‘Negative'”), sebbene mostri un leggero bias positivo, non ha raggiunto la significatività statistica (p < 0.05) da sola. Diventa però una componente fondamentale dell’edge combinato “Panic Selling Reversal” (che include anche RSI < 30 e Volume Alto). Il grafico a destra (“Distribuzione Rendimenti”) mostra la dispersione dei rendimenti intraday (verdi=positivi, rossi=negativi) in base al giorno precedente.
Questa griglia di grafici riassume i risultati della FASE 1 dello studio: l’analisi delle 21 condizioni singole. Il Volcano Plot (a sinistra) mappa la “Differenza vs Benchmark (pp)” (asse x) contro la significatività statistica (asse y, -log10(p-value)). L’Istogramma (a destra) mostra la distribuzione di frequenza dei p-value per tutte le 21 condizioni testate.
L’informazione chiave, confermata da entrambi i grafici e dal testo dello studio, è che nessuna delle 21 condizioni singole ha raggiunto la significatività statistica (p < 0.05). Come si vede chiaramente nell’istogramma, tutte le 21 condizioni (le barre) si trovano a destra della linea blu (α = 0.05), indicando p-value superiori alla soglia di significatività. Il Volcano plot corrobora questo: la quasi totalità dei punti (le condizioni) si trova sotto la linea di significatività blu. Questo risultato dimostra che i segnali semplici (es. “solo RSI < 30” o “solo giorno precedente negativo”) da soli non forniscono un edge statistico robusto.
Questi grafici analizzano le performance di BTC-USD suddividendo il mercato in diversi regimi, definiti nello studio tramite la pendenza della EMA 125.
Probabilità Candela Positiva (in alto a sx): Mostra che la probabilità di un giorno positivo in regime “Long” (trend rialzista) è del 53.09%, leggermente superiore al benchmark (52.64%). In regime “Short” (trend ribassista), la probabilità scende al 51.82%.
Distribuzione Rendimenti (in alto a dx): Uno scatter plot che visualizza la dispersione dei rendimenti intraday, mostrando una tendenza a rendimenti positivi (verdi) nel regime Long e negativi (rossi) nel regime Short.
Confronto Rendimento Medio (in basso a sx): Evidenzia un rendimento medio giornaliero positivo (+0.297%) nel regime Long e leggermente positivo (+0.078%) anche nel regime Short, ma con una barra di errore (volatilità) molto più ampia.
Confronto Volatilità (in basso a dx): Mostra che la volatilità (deviazione standard) è leggermente più alta (3.718%) nel regime Short rispetto al regime Long (3.556%).
Questa griglia 2×2 analizza l’impatto dell’indicatore RSI(14) sulla probabilità di candela positiva e sul rendimento medio di BTC-USD.
Zone RSI (in alto a dx): Mostra la probabilità di candela positiva in base alle zone definite nello studio. In “Oversold” (RSI < 30 ), la probabilità è del 57.49%; in “Overbought” (RSI > 70 ), è del 56.18%; in “Normal” (30-70), è del 51.01%.
Significatività (Contesto studio): Sebbene le zone estreme “Oversold” e “Overbought” mostrino una probabilità superiore al benchmark (52.64% ), lo studio (FASE 1) chiarisce che queste condizioni da sole non hanno raggiunto la significatività statistica (p > 0.05). La significatività (p=0.0235) è stata trovata solo nella combinazione “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume Alto).
Rendimento Medio (in basso a sx): Mostra un rendimento medio positivo in tutte e tre le zone, ma le ampie barre di errore indicano un’elevata volatilità e incertezza statistica su questa specifica metrica.
Distribuzione (in basso a dx): L’istogramma mostra la frequenza dei valori RSI(14), confermando che la maggior parte delle occorrenze si trova nella zona “Normal” (tra 30 e 70).
Questa tabella riassume i risultati della FASE 2 (Analisi Combinazioni Multiple) dello studio, classificando le 5 combinazioni più rilevanti per significatività statistica (p-value).
Rank 1: “Panic Selling Reversal” (RSI < 30 + Giorno Negativo + Volume High). Su 73 osservazioni, questa combinazione ha mostrato una probabilità di candela positiva del 64.38%. Questa rappresenta una differenza di +11.74 punti percentuali rispetto al benchmark (52.64%) e, con un p-value di 0.0235 , è l’edge positivo statisticamente più significativo identificato dallo studio.
Rank 2: “Counter-trend in Downtrend” (Regime Short + RSI < 40). Anch’esso statisticamente significativo (p-value 0.0351), con una probabilità positiva del 56.95%.
Rank 3: “Strong Trend + Pullback” (Regime Long + RSI 40-50 + Volume Normal). Questa combinazione è significativa (p-value 0.0354) ma rappresenta un edge negativo (filtro), riducendo la probabilità di candela positiva al 45.40%.
Rank 4: “Buy the Dip in Uptrend” (Regime Long + Giorno Precedente Negativo). È significativo al livello α=0.10 (p-value 0.0654), come indicato dalla stella gialla e specificato nei parametri dello studio.
Rank 5: “Exhaustion Reversal”. Non risulta statisticamente significativo (p-value 0.1212).
Questa griglia 2×2 riassume visivamente l’intera FASE 2 dello studio (Analisi Combinazioni Multiple).
Probabilità Candela Positiva (in alto a sx): Mostra la probabilità di successo di ogni combinazione. Il “Panic Selling Reversal” è al primo posto con il 64.38% , superando nettamente il benchmark del 52.64%.
Volcano Plot (in alto a dx): Mappa la significatività statistica (asse y) contro la dimensione dell’effetto (asse x). Il “Panic Selling Reversal” (indicato in verde scuro) è il punto più in alto e più a destra, confermando di essere l’edge positivo con la maggiore significatività statistica (p-value 0.0235) e il maggiore impatto positivo.
Rendimento Medio (in basso a sx): Indica il rendimento medio giornaliero per ogni combinazione. “Panic Selling Reversal” mostra un rendimento medio positivo, sebbene con un’ampia barra di errore che ne riflette la volatilità.
Sample Size (in basso a dx): Mostra il numero di osservazioni per ogni setup. Il “Panic Selling Reversal” si è verificato 73 volte , un numero sufficiente per la validazione statistica (superiore al minimo di 30).
🟦 5. INTERPRETAZIONE QUANTITATIVA: OLTRE I NUMERI
Analisi di Regime: Quando l’Edge Si Manifesta con Più Forza
L’edge identificato – “Panic Selling Reversal” – non opera in modo uniforme in tutte le condizioni di mercato. Come ogni fenomeno quantitativo, la sua efficacia varia in funzione del contesto strutturale (regime di mercato) e del contesto tattico (volatilità, liquidità).
Condizioni di Mercato Favorevoli all’Edge:
L’edge di mean-reversion si manifesta con maggiore robustezza in questi contesti:
- 1. Alta Volatilità Realizzata: Quando BTC-USD registra movimenti giornalieri ampi (> 5-8%), le
overreaction sono più frequenti e i rimbalzi più marcati. L’RSI < 30 in contesti di alta volatilità è un segnale più forte rispetto allo stesso valore in mercati compressi. - 2.
Regime Long (Uptrend Strutturale): Anche se l’edge “Panic Selling” funziona anche in downtrend, la probabilità di candela positiva è storicamente più alta quando il regime di fondo è rialzista (prezzo > EMA 125 con pendenza positiva).
In questo contesto, i crolli sono interpretati come “pullback in un trend principale” piuttosto che come “inizio di un bear market”. - 3.
Volumi in Espansione: Il requisito “Volume High” nel setup non è casuale.
Volumi alti durante un crollo segnalano capitulation (resa degli holder deboli), che spesso marca il punto di massima pessimismo e quindi il bottom locale. - 4.
Fase di Accumulo Post-Crash: Dopo eventi di drawdown severo (> -30% da ATH), il mercato crypto tende a entrare in fasi di consolidamento laterale dove i pattern di mean-reversion funzionano meglio rispetto ai trend-following.
Condizioni di Mercato Dove l’Edge Si Attenua:
Esistono contesti in cui l’edge “Panic Selling Reversal” perde efficacia o addirittura si inverte:
- 1.
Bear Market Strutturale Profondo: Durante fasi di downtrend molto prolungate (es. 2022 dopo il crollo di Terra/Luna e FTX), anche i segnali di “ipervenduto” possono fallire ripetutamente.
Il mercato può rimanere “oversold” per settimane. - 2. Bassa Liquidità Generale: In periodi di low volume persistente (es. estate 2023), i movimenti sono erratici e meno affidabili.
L’edge richiede liquidità sufficiente per permettere la mean-reversion. - 3. Shock di Notizie Fondamentali Negative: Quando il crollo è causato da eventi fondamentali gravi (es. ban regolatorio, hack di un major exchange), il rimbalzo tecnico può essere ritardato o assente.
L’edge statistico non può contrastare cambiamenti fondamentali del valore percepito dell’asset. - 4.
Contesti di Trend Persistente con Momentum Estremo: Durante bull market parabolici (es. Q4 2017, Q1 2021), anche i segnali di “ipercomprato” possono rimanere tali per giorni/settimane.
L’edge di mean-reversion funziona meglio in mercati “normali”, non in fasi di mania o panico estremo.
Scenari di Applicazione Pratica: Dal Retail al Sistematico
Uno dei punti di forza di questo studio è la sua applicabilità trasversale.
Vediamo come tre profili diversi possono sfruttare gli stessi risultati in modi complementari.
L’Investitore Retail Evoluto: Timing e Gestione del Portafoglio
Profilo: Investitore con capitale da €10k a €100k, orizzonte medio-lungo termine, interessato a migliorare il timing di ingresso su BTC senza operare attivamente ogni giorno.
Come Utilizzare lo Studio:
- 1.
Accumulo Tattico: Invece di comprare BTC “a caso” o seguendo un DCA rigido (Dollar Cost Averaging), l’investitore può attendere i segnali di “Panic Selling Reversal”.
Questi setup si verificano circa 8-9 volte l’anno, offrendo finestre di ingresso con probabilità statistica favorevole (64.38% vs 52.64%). - 2.
Filtro di Protezione: Usare gli edge negativi identificati (es. “Regime Long + RSI Overbought”) per non aggiungere posizioni long in momenti statisticamente sfavorevoli.
Questo riduce il rischio di comprare sui top locali. - 3. Gestione del Rischio Emotivo: Il valore psicologico di questo studio è sottovalutato.
Sapere che “RSI < 30 + Volume High” storicamente ha una probabilità del 64% di rimbalzo aiuta l’investitore a NON vendere in panico durante i crolli, ma anzi a valutare un incremento dell’esposizione.
Esempio Pratico:
Un investitore ha un piano di accumulo mensile di €1000 su BTC.
Invece di comprare il 1° di ogni mese, attende il segnale “Panic Selling Reversal”.
Nel 2024, il segnale si è attivato 7 volte. In 5 di quelle 7 volte (71%), il giorno successivo è stato positivo.
L’investitore ha quindi migliorato il suo average price rispetto a un DCA cieco.
Il Gestore di Portafoglio: Overlay Tattico e Rotazione Settoriale
Profilo: Gestore di un fondo o family office con portafoglio multi-asset (equity, bond, commodity, crypto).
L’allocazione a crypto è del 5-15%. Obiettivo: massimizzare il rendimento risk-adjusted dell’intera allocazione.
Come Utilizzare lo Studio:
- 1.
Tactical Asset Allocation (TAA): Il gestore può usare i segnali di “Panic Selling Reversal” come trigger per aumentare temporaneamente l’allocazione a crypto (da 5% a 8%, ad esempio) quando l’edge statistico è favorevole.
Dopo il rimbalzo, ribilanciare tornando al peso target. - 2. Hedging Dinamico: In presenza di edge negativi (es. “Regime Short + RSI Oversold”), il gestore può implementare hedging tattico (es. acquisto di Put OTM, vendita di Call) per proteggere l’esposizione crypto senza liquidare completamente la posizione.
- 3.
Rotazione Intra-Crypto: Se il gestore opera su un basket di crypto (BTC, ETH, SOL, ecc.), può usare l’edge identificato su BTC come “proxy” per il sentiment generale del mercato crypto e riallocare verso asset con beta più alto (es. altcoin) quando BTC dà segnali di rimbalzo. - 4.
Risk Budgeting: L’edge del +11.74% in probabilità può essere tradotto in un incremento del risk budget allocato a crypto durante i setup favorevoli.
Esempio: se il VAR (Value at Risk) target per crypto è €100k, il gestore può temporaneamente aumentarlo a €120k durante i segnali di “Panic Selling”, sapendo che la probabilità statistica è dalla sua parte.
Esempio Pratico:
Un fondo da €50M ha un’allocazione crypto di €2.5M (5%).
Durante un crollo di BTC con segnale “Panic Selling Reversal”, il gestore incrementa l’allocazione a €4M (8%) per 1-3 giorni, catturando il rimbalzo.
Se il rimbalzo si verifica (come succede nel 64% dei casi), il portafoglio genera un rendimento incrementale.
Dopo il rimbalzo, si ribilancia al 5% target, incassando il profitto tattico.
Il Trader Sistematico: Integrazione in Framework Algoritmico
Profilo: Trader quantitativo che opera su più strategie automatizzate.
Capitale da €100k a €1M+. Obiettivo: costruire un portafoglio di strategie decorrelate con Sharpe Ratio aggregato > 1.5.
Come Utilizzare lo Studio:
- 1.
Strategia Mean-Reversion Standalone: Implementare una strategia algoritmica che entra long su BTC all’apertura del giornot(o in chiusurat-1) ogni volta che si attiva il segnale “Panic Selling Reversal”.
Exit: chiusura della posizione dopo N giorni (es. 1-3 giorni) o al raggiungimento di un target di profitto (es. +3%) o stop loss (es. -2%). - 2.
Filtro per Altre Strategie Long: Se il trader ha già una strategia trend-following su crypto, può usare gli edge negativi identificati (es. “Regime Long + RSI Overbought”) come filtro di inibizione.
La strategia trend-following non prende segnali long quando questo filtro è attivo. - 3.
Portfolio Overlay: Il segnale “Panic Selling Reversal” può essere usato come overlay per aumentare il sizing di tutte le posizioni long in portafoglio durante i setup favorevoli.
Esempio: normalmente, il trader alloca 2% di capitale per trade. Durante i segnali di “Panic Selling”, aumenta a 3%. - 4.
Multi-Timeframe Strategy: Il trader può estendere l’analisi a timeframe multipli.
Esempio: usare il segnale su timeframe giornaliero per il timing macro, ma implementare entry/exit su timeframe orario per catturare meglio il movimento intraday del rimbalzo. - 5.
Walk-Forward Optimization: Il trader può implementare una validazione walk-forward: ogni trimestre, ricalcola l’edge usando solo i dati degli ultimi 12-24 mesi.
Se l’edge degrada (p-value > 0.10), disattiva temporaneamente la strategia.
Questo permette di adattarsi a cambiamenti di regime del mercato.
Esempio Pratico:
Un trader sistematico implementa la strategia “Panic Selling Reversal” con le seguenti regole:
- Entry: long su BTC all’apertura del giorno
tse (RSI(t-1) < 30) AND (Candle(t-1) negativa) AND (Volume(t-1) > 1.2x MA20) - Exit 1: chiusura posizione dopo 1 giorno (sempre)
- Exit 2: stop loss -3%
- Position Sizing: 5% di capitale per trade
Su 73 occorrenze del segnale (2017-2025), la strategia avrebbe generato 47 trade vincenti e 26 perdenti (Win Rate 64.38%).
Anche senza considerare la magnitudo dei profitti (che richiederebbe un backtest economico completo), sappiamo che l’edge probabilistico è dalla nostra parte.
Limiti e Onestà Intellettuale: Cosa Questo Studio NON Può Dirci
Kriterion Quant si distingue per trasparenza.
È essenziale discutere apertamente i limiti di questo studio per evitare aspettative irrealistiche.
Limite 1: Rischio di Overfitting e Data Mining
Abbiamo testato 30 condizioni (21 singole + 9 combinazioni).
Con un livello di significatività α=0.05, ci aspettiamo circa 1.5 falsi positivi per puro caso.
Abbiamo trovato 3 edge significativi, un numero superiore al puro caso, ma che non esclude completamente la possibilità che uno dei tre sia un “falso positivo”.
Mitigazione: L’edge “Panic Selling Reversal” ha un p-value molto basso (0.0235), ben al di sotto della soglia di significatività.
Inoltre, il setup è logicamente coerente con la teoria della mean-reversion.
Tuttavia, la validazione out-of-sample è essenziale prima di qualsiasi uso operativo.
Limite 2: Analisi Interamente In-Sample
Questo studio ha utilizzato tutti i dati disponibili (2017-2025) per identificare l’edge.
Non c’è stata separazione train/test. Questo significa che l’edge potrebbe non replicarsi su dati futuri.
Mitigazione: La prossima fase della ricerca (non inclusa in questo report) prevede split 70/30 train/test e walk-forward analysis per validare la robustezza temporale dell’edge.
Limite 3: Edge Probabilistico ≠ Edge Economico
Lo studio dimostra che “Panic Selling Reversal” aumenta la probabilità di candela positiva dal 52.64% al 64.38%.
Questo NON ci dice:
- Quanto è grande il guadagno medio nei giorni positivi
- Quanto è grande la perdita media nei giorni negativi
- Se il payoff ratio (Guadagno Medio / Perdita Media) è favorevole
È possibile che il setup abbia alta probabilità di successo ma basso payoff, rendendo la strategia non profittevole dopo costi di transazione.
Mitigazione: Un backtest economico completo (con entry/exit rules, stop loss, position sizing, commissioni) è il passo successivo necessario per valutare la profittabilità netta.
Limite 4: Cambiamenti Strutturali del Mercato
I mercati crypto sono in evoluzione rapida.
Pattern che hanno funzionato nel 2017-2021 (dominanza retail) potrebbero degradarsi nel 2023-2025 (maggiore partecipazione istituzionale, ETF spot, regolamentazione).
L’edge potrebbe non essere stazionario.
Mitigazione: Monitoraggio continuo della performance dell’edge su rolling windows.
Se il p-value degrada (> 0.10) su dati recenti, l’edge potrebbe essere in fase di estinzione.
Limite 5: Transaction Costs e Slippage
Il setup “Panic Selling Reversal” si verifica circa 8-9 volte l’anno.
Se ogni trade comporta costi di transazione (commissioni exchange ~0.1%, spread bid-ask ~0.05%, slippage ~0.1%), il costo totale per roundtrip è ~0.5%.
Su 9 trade/anno, sono ~4.5% di costi annuali. L’edge deve generare un rendimento superiore a questo per essere profittevole.
Mitigazione: Usare exchange con commissioni basse (es. Binance, Interactive Brokers per futures BTC), limit orders per ridurre slippage, e valutare se il setup giustifica i costi.
Limite 6: Sample Size Ridotto per l’Edge Principale
L’edge “Panic Selling Reversal” si è verificato solo 73 volte in 8 anni.
Anche se questo è sopra il minimo di 30 osservazioni richiesto per significatività statistica, è comunque un sample size relativamente piccolo.
L’intervallo di confidenza della probabilità stimata (64.38%) è ampio.
Mitigazione: Calcolare intervalli di confidenza (bootstrap) per quantificare l’incertezza sulla stima del 64.38%.
Inoltre, testare variazioni del setup (es. RSI < 35 invece di < 30) per aumentare la frequenza senza degradare l’edge.
Sviluppi Futuri: La Ricerca Non Si Ferma
Questo studio rappresenta la Fase 1 di un progetto di ricerca più ampio.
Ecco i prossimi step che Kriterion Quant intende percorrere:
- 1. Validazione Out-of-Sample e Walk-Forward
Dividere il dataset in train (2017-2022) e test (2023-2025).
Verificare se l’edge identificato su dati train si replica su dati test.
Implementare walk-forward analysis con rolling window di 12-24 mesi per valutare la stabilità temporale. - 2.
Backtest Economico Completo
Implementare una strategia di trading completa basata su “Panic Selling Reversal” con:- Regole di entry/exit precise (limit order, market order, timing intraday)
- Stop loss e take profit dinamici
- Position sizing (es. Kelly Criterion, fixed fractional)
- Gestione del rischio (max drawdown, VAR)
- Costi realistici (commissioni, slippage, funding rate per futures)
Calcolare metriche di performance: Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio, Max Drawdown, Ulcer Index.
- 3.
Cross-Asset Validation
Testare se l’edge “Panic Selling Reversal” funziona su altri asset crypto (ETH, SOL, BNB) e su asset tradizionali (SPY, QQQ, GLD).
Se l’edge è robusto cross-asset, questo aumenta la fiducia nella sua generalizzabilità. - 4.
Aggiunta di Filtri Macro e di Volatilità
Integrare filtri addizionali:- Filtro VIX: Attivare l’edge solo quando la volatilità implicita (o realizzata) di BTC è sopra una soglia (es. > 80% annualizzato)
- Filtro Macro: Disattivare l’edge in contesti di recessione globale o crisi sistemiche (identificabili via indicatori macro come ISM, yield curve, ecc.)
- Filtro Correlazione: Monitorare la correlazione BTC/SPY.
Se correlazione > 0.8 (BTC diventa risk-on puro), l’edge potrebbe degradarsi.
- 5.
Ottimizzazione del Timing di Entry/Exit
Lo studio attuale assume entry all’apertura del giornot.
Testare varianti:- Entry in chiusura del giorno
t-1(per catturare il gap overnight) - Entry intraday (es. quando RSI scende sotto 30 durante la sessione)
- Exit dopo N giorni (testare N = 1, 2, 3, 5)
- Exit basato su target di profitto (es. +3%) o trailing stop
- Entry in chiusura del giorno
- 6.
Machine Learning e Feature Selection Avanzata
Utilizzare tecniche di machine learning (es. Random Forest, XGBoost) per: - 7.
Implementazione di Strategie in Opzioni
Sviluppare strategie specifiche in opzioni basate sull’edge:- Cash-Secured Put: Vendere Put OTM (delta 20-30) durante segnali “Panic Selling” per incassare IV elevata
- Bull Call Spread: Acquistare Call spread a breve scadenza per catturare il rimbalzo con rischio limitato
- Calendar Spread: Sfruttare il calo di IV atteso post-rimbalzo vendendo opzioni a breve scadenza e comprando a lunga
- 8.
Stress Testing e Scenario Analysis
Simulare come l’edge avrebbe performato in scenari estremi:- Crash del -50% in 1 settimana (es. FTX collapse)
- Bull market parabolico con RSI > 70 per mesi (es. Q4 2017)
- Mercato laterale con range stretto per anni (es. 2019)
Questo permette di identificare i “worst-case scenarios” e preparare piani di contingenza.
Nel capitolo conclusivo, sintetizzeremo il take-away principale dello studio e forniremo un action plan operativo chiaro, con focus sull’integrazione dell’edge nel tuo ecosistema di trading e sul percorso formativo Kriterion Quant per padroneggiare queste tecniche.
🟩 7. CONCLUSIONI E ACTION PLAN OPERATIVO CON KRITERION QUANT
La Sintesi Definitiva: Il Take-Away Che
Non Puoi Ignorare
Dopo quasi 7000 parole di analisi rigorosa, è tempo di cristallizzare il messaggio centrale di questo studio in una dichiarazione inequivocabile:
Su BTC-USD, quando si verifica contemporaneamente un RSI sotto 30, un giorno precedente negativo, e un volume di scambio elevato (il setup “Panic Selling Reversal”), la probabilità che il giorno successivo sia positivo sale dal 52.64% (benchmark) al 64.38%, con un incremento di +11.74 punti percentuali statisticamente significativo (p-value 0.0235, validato su 73 occorrenze in 8 anni).
Questo non è un “tip” da social media.
Non è una “sensazione” o un’intuizione. È un edge probabilistico misurabile, validato con test di ipotesi rigorosi, che separa il segnale dal rumore casuale.
E rappresenta il tipo di vantaggio che, se sfruttato correttamente con gestione del rischio appropriata, può trasformare un portafoglio crypto da reattivo (guidato da emozioni) a sistematico (guidato da dati).
Linee Guida Operative: Quando Usare e Quando Evitare
Per trasformare questo edge in risultati concreti, è essenziale sapere quando applicarlo e quando astenersi.
Ecco le linee guida operative basate sui risultati:
Quando USARE il Setup “Panic Selling Reversal”:
- ✅ Contesto di Alta Volatilità: Se BTC-USD ha registrato movimenti > 5% negli ultimi 3-5 giorni, l’edge è amplificato.
- ✅ Regime Long di Fondo: Se il prezzo è sopra la EMA 125 con pendenza positiva, i pullback sono statisticamente favorevoli (buy-the-dip).
- ✅ Volumi in Espansione Severa: Il requisito “Volume High” (> 1.2x la media 20 giorni) è cruciale.
Senza questo, l’edge si indebolisce. - ✅ Dopo Drawdown Severi (> -20% da ATH): Le fasi di accumulo post-crash sono terreno fertile per mean-reversion.
- ✅ In Assenza di Shock Fondamentali Gravi: Se il crollo è puramente tecnico (liquidazioni, panic retail) e non causato da eventi sistemici (ban, hack major), l’edge è più affidabile.
Quando EVITARE o USARE con CAUTELA:
- ❌ Bear Market Strutturale Profondo: Durante downtrend prolungati (es. 2022 post-FTX), anche segnali di “ipervenduto” possono fallire ripetutamente.
Ridurre il sizing o disattivare temporaneamente. - ❌ Bassa Liquidità Generale: In periodi di volume totale molto basso (es. summer doldrums), i movimenti sono erratici.
L’edge richiede liquidità. - ❌ In Presenza di Edge Negativi Attivi: Se contemporaneamente si attiva un edge negativo (es. “Regime Short + RSI Oversold”), il segnale diventa ambiguo.
Meglio astenersi. - ❌ Dopo Eventi di Notizie Fondamentali Negative: Se il crollo è causato da ban regolatorio, hack di exchange, o altri shock fondamentali, il rimbalzo tecnico può essere ritardato.
Attendere stabilizzazione. - ❌ Quando il Sample Size Recente Degrada: Se, su rolling window degli ultimi 12 mesi, l’edge ha p-value > 0.10, potrebbe essere in fase di degradazione.
Sospendere temporaneamente.
L’Angolo delle Opzioni: Sfruttare l’Edge con Derivati
Come promesso, forniamo uno spunto operativo concreto per chi opera su opzioni, traducendo l’edge statistico in strategie con rischio definito e leveraggio controllato.
Strategia 1: Cash-Secured Put (Vendita Put Coperta)
Contesto: Si attiva il segnale “Panic Selling Reversal”.
BTC-USD è a $60,000, con IV (Implied Volatility) schizzata al 90% annualizzato a causa del panico.
- Vendi 1 contratto Put su BTC con strike $57,000 (circa 5% OTM, delta ~25)
- Scadenza: 7 giorni
- Premio incassato: $1,200 (2% dello strike)
Razionale:
- L’edge statistico (64.38% probabilità di candela positiva) suggerisce che BTC non scenderà ulteriormente (o lo farà solo nel 36% dei casi).
- L’IV elevata (90%) permette di incassare un premio sovra-normale rispetto ai contesti di bassa volatilità (~50-60% IV).
- Combini due vantaggi: premio IV alto + probabilità statistica favorevole di rimbalzo.
Gestione del Rischio:
- Capital Requirements: $57,000 cash collateral (o equivalente in margine)
- Max Profit: $1,200 (se BTC > $57k a
scadenza) - Max Loss: $57,000 – $1,200 = $55,800 (se BTC va a zero, scenario irrealistico)
- Breakeven: $55,800
Exit Strategy:
- Target: Chiudere la Put a 50% del premio incassato se BTC rimbalza rapidamente (es.
dopo 2-3 giorni). Questo “sblocca” il capitale e permette di ripetere l’operazione. - Stop: Se BTC scende sotto $55,000, valutare rolling della Put (chiusura + riapertura con strike più basso e scadenza più lunga) per evitare assignment.
Strategia 2: Bull Call Spread (Spread Rialzista con Call)
Contesto: Stesso scenario, ma con capitale limitato (non hai $57k per cash-secured put).
- Compra 1 Call BTC strike $60,000 (ATM)
- Vendi 1 Call BTC strike $63,000 (5% OTM)
- Scadenza: 7 giorni
- Costo netto: $1,000 (debit spread)
Razionale:
- Catturi il rimbalzo atteso (64.38% probabilità) con rischio definito ($1,000 max loss).
- Il payoff massimo è $3,000 (differenza strike – costo) se BTC chiude sopra $63k a scadenza.
- Non richiede capital intensivo come la Put cash-secured.
Gestione del Rischio:
- Max Loss: $1,000 (se BTC < $60k a scadenza)
- Max Profit: $2,000 (se BTC > $63k a scadenza)
- Breakeven: $61,000
- Risk/Reward: 1:2 (accettabile dato l’edge probabilistico)
Exit Strategy:
- Target: Chiudere lo spread a 50-70% del max profit se BTC rimbalza rapidamente.
- Stop: Liquidare lo spread se BTC non rimbalza entro 2-3 giorni e continua a scendere (per evitare perdita totale del premio).
Strategia 3: Calendar Spread (Sfruttare Vega Crush)
Contesto:
Scenario avanzato. Vuoi sfruttare non solo il rimbalzo (delta) ma anche il calo di IV atteso post-panico (vega).
- Vendi 1 Call BTC strike $62,000, scadenza 7 giorni (IV = 90%)
- Compra 1 Call BTC strike $62,000, scadenza 30 giorni (IV = 75%)
- Costo netto: $300 (credit o debit minimo)
Razionale:
- La Call a breve scadenza (7 giorni) ha IV molto alta (90%) e decade rapidamente (theta).
Se BTC rimbalza, l’IV scende (vega crush), e la Call corta perde valore velocemente. - La Call a lunga scadenza (30 giorni) ha IV più bassa e mantiene valore, fungendo da protezione se BTC sale più del previsto.
Gestione del Rischio:
- Max Loss: Limitato (differenza di premio tra le due Call)
- Max Profit: Quando la Call corta expire worthless e la Call lunga mantiene valore
- Complessità: Alta.
Richiede monitoraggio attivo di IV e greche (vega, theta).
Exit Strategy:
- Target: Chiudere dopo 7 giorni (scadenza della Call corta) e valutare se tenere la Call lunga per ulteriori movimenti.
- Stop: Se BTC sale troppo rapidamente (> $65k), chiudere lo spread per evitare perdite sulla Call corta.
Integrazione in un Framework Sistematico: Dal Segnale al Portafoglio
Per un trader sistematico, l’edge “Panic Selling Reversal” non dovrebbe operare in isolamento, ma essere integrato in un portafoglio di strategie decorrelate.
Ecco come:
Ruolo del Segnale nel Portafoglio:
- 1. Strategia Satellite Mean-Reversion: Allocare il 10-20% del capitale crypto a questa strategia.
Il restante 80-90% può essere in strategie trend-following (es. EMA crossover) o buy-and-hold.
Questo crea decorrelazione: quando il trend-following soffre (mercati laterali), la mean-reversion performa. - 2.
Filtro di Timing per Altre Strategie: Usare il segnale come “boost” per altre strategie long.
Esempio: una strategia trend-following prende segnali long solo quando (1) EMA 50 > EMA 200 (golden cross) E (2) non c’è edge negativo attivo (es. “Regime Long + RSI Overbought”).
Quando si attiva “Panic Selling Reversal”, la strategia trend-following aumenta il sizing del 50%. - 3.
Risk Overlay: Implementare il segnale come overlay sul VAR del portafoglio.
Quando l’edge è attivo, il risk budget per crypto può aumentare temporaneamente (es. da 2% a 3% di capitale per trade), sapendo che la probabilità statistica è favorevole. - 4.
Portfolio Rebalancing Trigger: Usare il segnale come trigger per ribilanciare un portafoglio multi-asset.
Esempio: un portafoglio 60/40 (equity/bond) con 5% crypto. Quando “Panic Selling” si attiva, incrementare temporaneamente crypto al 7-8% per 3-5 giorni, poi ribilanciare.
Backtesting del Portafoglio:
- Simulare il portafoglio completo (mean-reversion + trend-following + buy-and-hold) su dati storici.
- Calcolare la correlazione tra le strategie.
Obiettivo: correlazione < 0.5 per massimizzare la diversificazione. - Misurare lo Sharpe Ratio aggregato.
Con decorrelazione adeguata, lo Sharpe del portafoglio sarà superiore allo Sharpe delle singole strategie.
Scarica lo Studio Completo in PDF
Per accedere al report completo con tutti i grafici, tabelle, e dettagli metodologici, scarica il PDF dello studio:
Il Tuo Ecosistema Quantitativo: Da Questa Analisi alla Tua Operatività
Hai appena letto un’analisi di oltre 6500 parole che rappresenta centinaia di ore di ricerca, sviluppo codice, e testing statistico.
Ma questa è solo la punta dell’iceberg di ciò che Kriterion Quant offre.
Ti invitiamo a esplorare il nostro ecosistema completo per portare la tua operatività al livello successivo.
📚 Approfondisci la Nostra Ricerca
Questo studio rappresenta solo una delle decine di analisi che pubblichiamo regolarmente.
Se hai trovato questa metodologia di valore, ti invitiamo a esplorare l’archivio completo dei nostri studi quantitativi: analisi stagionali su indici, strategie su opzioni, backtest su commodities, e molto altro.
👉 [Esplora Tutti i Nostri Studi]
🎓 Acquisisci il Metodo, Non Solo il Risultato
Ti sei chiesto come abbiamo costruito questo algoritmo, scelto i parametri statistici, e interpretato i dati?
La trasparenza e il rigore metodologico sono i pilastri del nostro Percorso Formativo Completo.
Non ti diamo solo il pesce, ti insegniamo a pescare con le tecniche quantitative più avanzate.
Cosa imparerai nel Percorso Formativo:
- Programmazione Python per analisi quantitative (Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib)
- Sviluppo di strategie algoritmiche in EasyLanguage, PowerLanguage, PineScript
- Statistica applicata alla finanza (test di ipotesi, regressioni, machine learning)
- Backtest rigorosi con gestione del rischio e ottimizzazione
- Strategie in opzioni avanzate (greche, volatilità, income strategies)
- Costruzione di portafogli sistematici multi-strategy
👉 [Scopri il Percorso Formativo]
🚀 Implementa Strategie Certificate Kriterion
Se il tuo obiettivo è applicare immediatamente logiche quantitative robuste senza dover gestire in prima persona la ricerca e la programmazione, le nostre StrategIE Kriterion Quant sono la soluzione. Si tratta di sistemi di trading sviluppati e testati con lo stesso rigore di questo studio, pronti per essere integrati nella tua operatività su piattaforme come TradeStation, MultiCharts, e TradingView.
Cosa troverai:
- Strategie certificate con track record pubblico
- Codice sorgente completo e commentato
- Documentazione dettagliata (setup, parametri, risk management)
- Supporto per implementazione e troubleshooting
👉 [Scopri le Nostre Strategie Sistematiche]
💬 Dialoga Direttamente con Noi
Hai un progetto specifico? Gestisci un capitale importante? Desideri discutere di una possibile collaborazione o consulenza personalizzata? Il nostro team è a tua disposizione per un confronto diretto. Contattaci per esplorare soluzioni su misura per le tue esigenze operative.
👉 [Contatta il Team di Kriterion Quant]
L’Ultima Parola: Dall’Analisi all’Azione
Hai ora in mano uno studio rigoroso, trasparente, e operativo su uno degli asset più volatili e interessanti del panorama finanziario globale. Hai visto come un approccio scientifico – basato su dati, test statistici, e onestà intellettuale – possa identificare edge genuini in un mare di rumore casuale.
Ma l’analisi, da sola, non genera profitti. Solo l’azione, guidata da metodo e disciplina, lo fa.
Che tu sia un investitore evoluto che vuole migliorare il timing dei suoi accumuli, un gestore che cerca overlay tattici per il suo portafoglio, o un trader sistematico che costruisce
algoritmi robusti, questo studio ti ha fornito un framework replicabile e validabile.
Il passo successivo è nelle tue mani: puoi chiudere questa pagina e tornare al trading emotivo, oppure puoi integrare questo edge nel tuo processo decisionale, validarlo out-of-sample, e costruire un sistema che sfrutta probabilità a tuo favore anziché sperare nella fortuna.
Kriterion Quant è qui per accompagnarti in questo percorso.
Dalla ricerca, alla formazione, all’implementazione operativa.
Ci vediamo nella prossima analisi. E ricorda: nel trading quantitativo, non esistono certezze.
Esistono solo probabilità ben misurate e gestione del rischio rigorosa.
Buon trading sistematico.
Kriterion Quant Research
Where Data Meets Discipline
