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Targeting della Volatilita e Trading con Previsioni GARCH
July 13, 2026
#volatility

Targeting della Volatilita e Trading con Previsioni GARCH

Una previsione di volatilita GARCH vale qualcosa solo se migliora una decisione di trading. Costruiamo una strategia crypto a volatilita mirata, valutiamo onestamente la qualita della previsione e confrontiamo GARCH con i benchmark di realized-vol ed EWMA in un backtest walk-forward.

#volatility#GARCH#volatility-targeting
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GARCH(1,1): previsione della volatilita nel crypto
July 10, 2026
#volatility

GARCH(1,1): previsione della volatilita nel crypto

Come il modello GARCH(1,1) cattura il clustering di volatilita nel crypto, come stimarlo per massima verosimiglianza con la libreria arch e come trasformare le previsioni di varianza condizionale in dimensionamento delle posizioni e stop dinamici.

#volatility#GARCH#risk
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Il negativo onesto: decine di migliaia di backtest, cinque major, nessun edge robusto
July 9, 2026
#algotrading

Il negativo onesto: decine di migliaia di backtest, cinque major, nessun edge robusto

Il culmine dell'arco narrativo su ricerca e overfitting, e si conclude con un risultato negativo — quello corretto. Una ricerca single-symbol dual-timeframe su ETHUSDT ha trovato una configurazione che valeva +16,35% out-of-sample e +2,62% su un holdout mai toccato; il Deflated Sharpe Ratio, tenendo conto di ~37.000 prove, l'ha sgonfiata a 0,00. Un passaggio cross-instrument su cinque major (ETH/BTC/SOL/BNB/XRP, ~1,18M di barre da 1m ciascuno), selezionando per mediana out-of-sample, la elimina definitivamente: dual DSR 0,24 / PBO 0,264, triple DSR 0,14 / PBO 0,327 — entrambi falliscono i gate. Il campione e profittevole su 1 di 5 simboli e negativo sugli altri. E' proprio a questo che serve l'apparato anti-overfit: a impedirti di spacciare il migliore del rumore per alpha.

#algotrading#backtest#overfitting
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