- Su 19.290 sedute dell'S&P 500 il rendimento di ieri non dice nulla su domani: le regole "che usano tutti" per prevedere il segno azzeccano tra il 47% e il 52,5% — e al netto di costi minimi rendono tutte meno del semplice comprare e tenere.
- Un secolo di ricerca — da Cowles (1933) al Premio Nobel 2013 — dice la stessa cosa. E non ci riescono nemmeno i professionisti: l'88,29% dei fondi attivi USA ha reso meno dell'indice negli ultimi 15 anni.
- Perdere le 20 sedute migliori su 19.290 taglia il risultato finale da ×463 a ×115. E tutte e 20 sono arrivate in pieno ribasso: drawdown oltre il 10% e indice sotto la media a 200 giorni.
- Qualcosa di prevedibile però c'è: la volatilità fa i grappoli, il tempo trucca la moneta a favore di chi resta investito (53,5% di giorni positivi, 93,1% di decenni positivi) e i regimi persistono.
- È la differenza tra prevedere il mercato (impossibile) e assecondarlo con regole sistematiche: la conclusione non è arrendersi — è cambiare mestiere.
Ogni mattina migliaia di analisti, giornali, canali YouTube e newsletter producono previsioni: dove andrà il mercato domani, il mese prossimo, entro fine anno. Un'industria intera vive vendendo la risposta a una sola domanda: è possibile prevedere i movimenti di mercato? La cosa curiosa è che questa domanda una risposta ce l'ha già. Ce l'ha da quasi un secolo, è tra le risposte meglio documentate di tutta l'economia, ci sono premi Nobel assegnati per averla dimostrata — ed è no. Non "no, a meno che tu non abbia l'indicatore giusto". No.
Come sempre su questo blog, però, non ti chiediamo di fidarti: prima ripercorriamo in breve cosa ha scoperto la ricerca, poi rifacciamo i conti da zero su 76 anni di S&P 500, con test che chiunque può replicare. E alla fine arriviamo al punto che quasi tutti saltano: se il mercato non si può prevedere, come mai gli approcci sistematici funzionano? La risposta a questa seconda domanda vale più della prima.
Un secolo di risposte: cosa dice la ricerca
Nel 1933 Alfred Cowles III — un ereditiere che si era rovinato la salute cercando il previsore giusto da seguire — fece la cosa più sensata: li mise tutti alla prova. Il suo studio, dal titolo eloquente Can Stock Market Forecasters Forecast?, analizzò migliaia di raccomandazioni: 16 servizi finanziari professionali avevano reso in media l'1,43% annuo meno del mercato; 24 pubblicazioni finanziarie il 4% annuo peggio del caso puro. Conclusione testuale: "i risultati migliori sono poco o nulla al di sopra di ciò che ci si aspetterebbe dalla pura fortuna".
No, ed è la parte impressionante. I rapporti SPIVA di S&P misurano ogni anno quanti fondi comuni — gestiti da professionisti pagati per battere il mercato — ci riescono davvero: a metà 2025, su 15 anni l'88,29% dei fondi azionari USA large-cap ha reso meno dell'S&P 500. E CXO Advisory, che ha tracciato 6.582 previsioni pubbliche di 68 "guru", ha misurato un'accuratezza media del 47,4% — meno del lancio di una moneta.
Sul fronte retail è anche peggio: lo studio classico di Barber e Odean su 66.000 conti mostra che chi fa più trading guadagna sistematicamente meno, e la ricerca sui day trader di Taiwan (quindici anni di dati, l'intero mercato) trova che meno dell'1% guadagna in modo prevedibile al netto dei costi.
La spiegazione teorica arrivò negli anni Sessanta da due futuri Nobel. Paul Samuelson dimostrò che i prezzi correttamente anticipati fluttuano in modo casuale: se la salita di domani fosse prevedibile oggi, qualcuno comprerebbe oggi, spostando il prezzo oggi — e la prevedibilità si autodistruggerebbe nell'istante in cui viene scoperta. Eugene Fama formalizzò l'idea nell'ipotesi dei mercati efficienti: i prezzi incorporano già l'informazione disponibile, quindi ciò che li muoverà domani è per definizione ciò che oggi non sappiamo. Le notizie. E le notizie non hanno calendario.
Nel 2013 il Nobel chiuse il cerchio, premiando insieme Fama e Robert Shiller — due avversari intellettuali — con una motivazione che sembra scritta per questo articolo: "non c'è modo di prevedere se i prezzi di azioni e obbligazioni saliranno o scenderanno nei prossimi giorni o settimane", ma "è del tutto possibile prevedere il corso generale di questi prezzi su periodi più lunghi". Breve periodo imprevedibile, regolarità di lungo periodo reali. Tieni a mente questa doppia frase: è la chiave di tutto quello che segue.
Rifacciamo i conti: 76 anni di S&P 500 sotto esame
Test 1 — Ieri dice qualcosa su domani?
Se il mercato fosse prevedibile dal proprio passato, i rendimenti giornalieri sarebbero correlati tra loro: giorni positivi che ne annunciano altri, ribassi che preparano rimbalzi. La misura si chiama autocorrelazione, e il grafico sotto la mostra insieme alla sua gemella calcolata sull'ampiezza dei movimenti (i rendimenti al quadrato). Guarda le barre verdi-acqua: tutte schiacciate dentro la banda del caso. La più grande, su venti giorni analizzati, vale 0,037: il giorno che "spiega" di più spiega circa un millesimo della variazione di domani.
Autocorrelazione: la direzione (≈ zero) contro l'ampiezza (alta e persistente)
Test 2 — Le strisce di rialzi e ribassi sono "vere"?
Il 53,5% delle sedute è positivo (segnati questo numero: servirà). Ma le strisce — le sequenze di giorni positivi e negativi che i commentatori leggono come "momentum" o "capitolazione" — sono diverse da quelle di una moneta? Il runs test dice che la differenza esiste ma è minuscola: 9.044 strisce osservate contro 9.537 attese dal puro caso. Le sequenze del mercato sono appena più lunghe di quelle di una moneta: un'eco statistica reale, ma talmente debole che — come mostra il prossimo test — non paga nemmeno i costi minimi per sfruttarla.
Test 3 — Le regole "che usano tutti", messe alla prova
Qui diventiamo concreti. Quattro regole di previsione tra le più diffuse, applicate senza senno di poi: ogni sera la regola decide la posizione per domani usando solo dati disponibili quella sera. Costi: appena 2 punti base a cambio di posizione — un'ipotesi generosa, quasi da laboratorio.
| Regola | Previsioni azzeccate | Risultato (netto costi) | Buy & Hold stesso periodo |
|---|---|---|---|
| Domani come ieri (segue il segno) | 52,5% | ×245 | ×454 |
| Momentum ultimi 5 giorni | 51,5% | ×20 | ×453 |
| Sopra/sotto la media a 20 giorni | 51,3% | ×20 | ×455 |
| RSI(14) contrarian (compra l'ipervenduto) | 47,1% | ×0,84 (perdita) | ×4,3 |
Test 4 — Sapresti riconoscere il mercato vero?
Il test più istruttivo per chi crede di "leggere i grafici". Qui sotto ci sono quattro serie di 2.000 sedute, tutte partite da 100. Una è l'S&P 500 vero degli ultimi otto anni. Le altre tre sono puro caso: numeri estratti a sorte da un computer con la stessa media e volatilità del mercato. Prima di proseguire, scegli: qual è quella vera?
Serie A
Serie B
Serie C
Serie D
La risposta è la serie B — quella con il crollo verticale a un quinto del percorso (il Covid, marzo 2020). Ma guarda le altre: la C disegna un "doppio massimo" da manuale prima di sprofondare, la A rispetta i suoi "supporti", la D mette a segno un bel trend rialzista. Sono monete lanciate in aria. Ogni figura dell'analisi grafica che credi di vedere nel mercato, il puro caso la disegna altrettanto bene — ed è per questo che gli occhi non sono uno strumento di previsione.
Test 5 — Il mondo non è "normale": le code grasse
C'è un motivo ancora più profondo per cui la previsione puntuale è un'illusione: il mercato non segue la statistica "tranquilla" della curva a campana. Contiamo le sedute estreme che avremmo dovuto vedere in 76 anni se i rendimenti fossero gaussiani, e quelle che abbiamo visto davvero:
Sedute estreme: attese in un mondo gaussiano vs osservate (scala logaritmica)
Il 19 ottobre 1987: l'evento "impossibile"
Il caso limite è il crollo del 1987: −20,5% in un giorno, 23 deviazioni standard. In un mondo gaussiano un evento simile non avrebbe dovuto verificarsi nemmeno una volta dall'inizio dell'universo. È successo di lunedì. Le code grasse non sono una curiosità: sono la ragione per cui chi opera "prevedendo" prima o poi incontra il giorno che non aveva previsto — e quel giorno decide la sua carriera. Qualunque metodo serio va costruito per sopravvivere all'imprevedibile, non per pretendere di anticiparlo.
Test 6 — Il costo dell'errore di timing
"D'accordo, il giorno per giorno no — ma io voglio solo evitare i crolli e rientrare dopo." È l'obiezione più ragionevole, e i numeri la demoliscono nel modo più elegante. Dal 1950 il buy & hold ha moltiplicato il capitale per 463 volte (8,35% annuo composto). Ora togliamo, dalle 19.290 sedute, soltanto le migliori:
76 anni di S&P 500: il buy & hold contro chi ha perso le 20 sedute migliori
Certo, vale anche il rovescio: evitare le 20 sedute peggiori avrebbe reso ×2.588. Ma qui arriva il dato che quasi nessuno pubblica: chi fosse riuscito a evitare sia le 20 migliori sia le 20 peggiori — cioè chi fosse semplicemente "stato fuori nei periodi turbolenti" — avrebbe fatto ×642: quasi lo stesso risultato del non fare niente. Il premio non sta nell'evitare la turbolenza: sta nel distinguere, dentro la turbolenza, il giorno buono da quello cattivo. Cioè nel prevedere il giorno esatto.
Il colpo di scena: quello che invece si può sapere
Se l'articolo finisse qui la conclusione sarebbe deprimente: è tutto caso, tanto vale il fatalismo. Ma ricordi la doppia frase del comitato Nobel? La direzione a breve è imprevedibile, e però esistono regolarità su orizzonti più lunghi. I nostri stessi dati lo confermano, in tre modi precisi.
Regolarità n. 1 — La volatilità fa i grappoli
Torna al primo grafico dell'articolo. Le barre teal (la direzione): tutte a zero. Le barre oro (l'ampiezza dei movimenti): tutte alte, positive, persistenti — con una significatività statistica schiacciante. Tradotto: sapere che oggi il mercato è salito non dice nulla su domani; sapere che oggi il mercato si è agitato dice moltissimo su quanto si agiterà domani. I giorni turbolenti arrivano a grappoli — le nostre tabelle degli eventi estremi si concentrano tutte nel 1987, nel 2008, nel 2020 — e i periodi calmi pure. La direzione è imprevedibile; il "clima" no. Chi lavora con le opzioni sa quanto vale questa asimmetria: il prezzo dell'incertezza si può stimare, il suo verso no.
Regolarità n. 2 — Il tempo trucca la moneta a tuo favore
Percentuale di periodi positivi, per orizzonte temporale
Non è magia: è il premio al rischio azionario — la remunerazione che il mercato paga, nel tempo, a chi accetta di sopportarne le oscillazioni. Sul singolo giorno la moneta è quasi equa; sul decennio è truccata in modo schiacciante. L'unica "previsione" che ha sempre pagato non riguarda la direzione di domani: riguarda la direzione della pazienza.
Regolarità n. 3 — I regimi persistono
Ultimo tassello. Dividiamo le 19.290 sedute con il criterio più semplice possibile: ieri l'indice era sopra o sotto la sua media degli ultimi 200 giorni? Nessuna previsione — solo una fotografia di dove siamo. Eppure i due gruppi descrivono due mercati diversi:
Due mercati: rendimento e volatilità annualizzati, sopra e sotto la SMA200
Il regime di oggi non prevede domani — ma cambia drasticamente le probabilità e la turbolenza di domani. Sapere in che clima ti trovi non è sapere che tempo farà: è sapere se conviene uscire con l'ombrello.
Prevedere no, assecondare sì: cosa cambia in pratica
Ricapitoliamo il paradosso apparente: la direzione del mercato nel breve non si prevede, eppure volatilità, premio al rischio e regimi sono regolarità solide da settantasei anni. La conclusione non è "non si può fare nulla": è che il mestiere giusto non è il previsore — è l'assicuratore. L'assicuratore non sa quale casa brucerà; nessuno lo sa. Eppure guadagna sistematicamente, perché non scommette sul singolo evento: incassa un premio calibrato sulle probabilità, diversifica, e definisce in anticipo la perdita massima che può sopportare. Sostituisci "quale casa brucerà" con "cosa farà il mercato domani" e hai la definizione esatta dell'approccio sistematico.
✕ Cosa non funziona: prevedere
- Indovinare la direzione di domani, della settimana, del trimestre
- Uscire "per prudenza" nei ribassi e rientrare col bel tempo: i giorni migliori vivono dentro le tempeste
- Leggere figure sui grafici che il puro caso disegna altrettanto bene
- Operare senza perdita massima definita, esposti al giorno da 23 sigma
- Decidere sotto stress, seduta per seduta, notizia per notizia
✓ Cosa funziona: assecondare
- Restare esposti al premio al rischio, che paga il 74% degli anni e il 93% dei decenni
- Regole di regime (come la media a 200 giorni) che riducono l'esposizione alla turbolenza
- Sfruttare il clustering della volatilità: il prezzo dell'incertezza si stima, la direzione no
- Rischio definito su ogni posizione: sopravvivere all'imprevedibile è il prerequisito di tutto
- Protocolli meccanici scritti prima, eseguiti sempre, testati su decenni di dati
Il verdetto
Prevedere i movimenti di mercato non è possibile: non per te, non per i professionisti (88% dei fondi sotto l'indice a 15 anni), non per i guru (47% di accuratezza). Lo dicono novant'anni di ricerca, due generazioni di premi Nobel e le 19.290 sedute passate al setaccio in questo articolo. Ma la stessa analisi che chiude la porta della previsione apre quella accanto: il mercato non si prevede, si asseconda. Si incassa il premio che paga a chi resta, si rispetta il clima che segnala, si stima il prezzo dell'incertezza, e si costruisce ogni posizione per sopravvivere al giorno che nessuno — nessuno — vedrà arrivare. Chi smette di chiedersi "cosa farà il mercato domani?" e inizia a chiedersi "come sono posizionato per qualunque cosa faccia?" ha già fatto il passaggio più importante della sua vita da investitore.
È esattamente il fondamento su cui è costruito tutto il lavoro di Kriterion Quant: i sistemi del portafoglio modello non prevedono — seguono regole testate, con rischio definito e track record pubblico. Se vuoi vedere come questi principi diventano numeri, il punto di partenza è il confronto tra segnali semplici e buy & hold o lo studio sulla vendita sistematica di put.
Come abbiamo fatto i conti
Metodologia. Serie giornaliera dell'S&P 500 (indice di prezzo, dati EODHD), 03/01/1950 – 04/09/2026, 19.290 sedute; rendimenti logaritmici su chiusure aggiustate. Autocorrelazione con banda di confidenza al 95% e test di Ljung-Box; runs test di Wald-Wolfowitz sui segni; regole di previsione valutate rigorosamente out-of-sample (posizione decisa la sera prima, costi di 2 bp per cambio posizione); simulazioni con stessa media e deviazione dei dati reali, seme fisso e riproducibile; conteggio degli eventi estremi contro l'atteso gaussiano; scenari di timing per esclusione delle sedute estreme; regimi definiti sulla SMA200 del giorno precedente (nessun look-ahead). Un'onestà dovuta: alcune deviazioni dalla pura casualità sono statisticamente rilevabili — il Ljung-Box le vede, e il variance ratio di Lo-MacKinlay (1988) pure: i mercati non sono un random walk perfetto. La tesi non è che la struttura non esista: è che non è struttura da previsori — troppo piccola per sopravvivere ai costi, e concentrata nell'ampiezza dei movimenti, non nella loro direzione. Tutti i numeri sono ricalcolabili: il notebook dei test è disponibile su richiesta.
Fonti principali (verificate): Cowles (1933), Econometrica · Samuelson (1965), Industrial Management Review · Fama (1970), Journal of Finance · Nobel 2013, nobelprize.org · Barber & Odean (2000), Journal of Finance · Barber, Lee, Liu, Odean (2014), Journal of Financial Markets · SPIVA U.S. Mid-Year 2025 · CXO Advisory, Guru Grades · Lo & MacKinlay (1988), Review of Financial Studies.