Non sono arrivato al trading sistematico per vocazione, ma per esclusione. Conosco bene le emozioni che i mercati sanno scatenare — euforia, paura, impazienza, la tentazione di "recuperare" — perché le ho provate tutte in prima persona, e ho pagato per ognuna. A un certo punto ho smesso di chiedermi come controllarle e ho cambiato domanda: come faccio a toglierle dall'equazione?
La risposta è stata togliere me stesso dalle decisioni. Da allora ogni scelta operativa nasce da una regola scritta, testata sui dati e applicata senza eccezioni. Se una regola non è testabile, per me non esiste.
Lavoro quasi esclusivamente sui mercati USA: per efficienza, costi e liquidità — soprattutto nelle opzioni — non hanno rivali. Cerco vantaggi statistici e inefficienze strutturali, quando esistono davvero; e quando smettono di esistere, lo dicono i dati, non la mia opinione.
Il metodo è sempre lo stesso, qualunque sia lo strumento. Prima un'ipotesi che si possa misurare. Poi il backtest su serie storiche lunghe, con costi e slippage realistici, guardando il drawdown prima del rendimento. Poi la verifica che la logica regga anche fuori dal campione su cui è nata. Solo alla fine il mercato reale, con il mio capitale: è l'unico test che conta, ed è lì che ogni strategia deve dimostrare di reggere. Sono uno che si sporca le mani, nel bene e nel male.
Tre sono i filoni su cui lavoro. I trading system automatici su azioni e futures, sviluppati in EasyLanguage (TradeStation) e PowerLanguage (MultiCharts). Le strategie in opzioni su SPX e XSP, sempre a rischio definito, dove la perdita massima è scritta negli strike prima ancora di entrare: strutture che incassano dal tempo, dalla volatilità e dai movimenti più frequenti del mercato, non scommesse sulla direzione di domani. E l'analisi quantitativa in Python: negli ultimi anni — con l'aiuto ormai determinante dell'intelligenza artificiale — ho costruito decine di strumenti per lavorare su grandi quantità di dati: backtest, stagionalità, volatilità, ampiezza di mercato, posizionamento dei dealer in opzioni. Sono gli stessi strumenti che alimentano i sistemi del portafoglio modello.
Kriterion Quant è il posto dove tutto questo diventa pubblico e verificabile.
Il servizio segnali. Tre sistemi quantitativi su azioni USA a grande capitalizzazione — un breakout alla Donchian, una mean reversion su Z-Score e un bias intrasettimanale — che operano in un portafoglio modello con notifiche in tempo reale. Sono gli stessi tre sistemi che eseguo sul mio conto. Ogni operazione, aperta o chiusa, è visibile sulla dashboard pubblica, drawdown compresi.
La ricerca. Articoli di approfondimento sul blog, report settimanali di analisi dei mercati, video sul canale YouTube e il podcast Quantcast. Non contenuti motivazionali: numeri, metodo e codice.
La formazione e la consulenza. Corsi in presenza sulla finanza operativa — dall'investimento in ETF ai portafogli avanzati, dal trading su segnali alle opzioni — e strategie in EasyLanguage sviluppate su richiesta.
Promesse di guadagni facili, screenshot ritoccati, teorie mai testate, backtest senza costi, un "metodo segreto" che funziona solo nelle slide.
Un track record verificabile in ogni momento sulla dashboard live; la metodologia dietro ogni segnale, spiegata; i drawdown mostrati prima dei rendimenti; una persona che risponde personalmente alle domande.
Vivo e lavoro a Sofia, in Bulgaria, dove ha sede la società che gestisce Kriterion Quant. Opero sui mercati americani, quindi la mia giornata di lavoro segue l'orario di New York.
Il track record del portafoglio modello è pubblico e sempre aggiornato. Per qualsiasi domanda, scrivimi: rispondo personalmente.