Come simulare un portafoglio: backtest storico e Monte Carlo passo passo

Описание: A chi è rivolto questo video: Analisti quantitativi e investitori con conoscenze statistiche e matematiche intermedie.
Benvenuti nel tutorial dettagliato sul Simulatore di Portafoglio Quantitativo di Alpha Frame! Questo video esplora come costruire, configurare e analizzare portafogli ETF complessi utilizzando strumenti statistici avanzati, come il Backtest storico e la Simulazione Montecarlo.

🛠️ La Metodologia del Tool
Il simulatore utilizza una base dati corposa di prezzi mensili di vari ETF globali in dollari dal 2006 fino al 2025. Per calcolare il backtest, i dati sono allineati prendendo l'ultimo valore di fine mese.
La Simulazione Montecarlo genera centinaia di traiettorie future, proiettando i dati storici stimando la media, la volatilità e, in particolare, la correlazione tra gli asset. Per fare ciò, si ricorre alla trasformazione algebrica di Cholenski, che simula il rischio sistematico e mostra un ampio range di esiti possibili.

🧭 Indice vs. Ricchezza: La Distinzione Chiave
È fondamentale separare la performance teorica della strategia (Indice) dall'esperienza vissuta dall'investitore (Ricchezza con flussi).
• L'Indice calcola la performance pura della strategia, non influenzata dai versamenti.
• La Ricchezza rappresenta il portafoglio dell'investitore, influenzata dai flussi di cassa (come i versamenti mensili o PAC). Questa è la performance che l'investitore percepisce e vive realmente. Le metriche di rischio sull'indice restano identiche fra PIC (lump sum) e PAC, ma il numero di mesi sott'acqua diminuisce con i versamenti.

📊 Metriche Quantitative Essenziali
Per analizzare il DNA di una strategia, utilizziamo un cruscotto di metriche che misurano sia il rendimento che il rischio:

Compound Annual Growth Rate (CAGR)
Sharpe Ratio
Sortino Ratio
Maximum Drawdown (MDD)
Durata Perdita
Ulcer Index
Time Underwater (TUV)
La durata media e massima dei periodi in cui la ricchezza resta sotto il precedente picco. Riflette l'impatto psicologico e la velocità di recupero.

🔍 Scenari Analizzati e L'Effetto PAC
L'analisi di diverse allocazioni settoriali evidenzia come la composizione influenzi rendimento e rischio:
1. Global Technology (Aggressivo): Il backtest storico ha prodotto un rendimento eccezionale, ma con un MDD molto elevato (52,53%) e un Max Time Underwater di 52 mesi. L'elevato gap tra i percentili (5° e 95°) nella simulazione Montecarlo evidenzia un significativo rischio di coda.
2. Utilities (Difensivo): La crescita è modesta (CAGR storico del 5,19%), ma i drawdown sono meno profondi rispetto al tech. Per un investitore prudente, il PAC in utilities fornisce stabilità e regolarità.
3. Value/Ciclico (Finance, Materiali, Energia): Questa combinazione ha storicamente prodotto il risultato più modesto (CAGR 3,95%), ma con la volatilità più elevata. Il Max Drawdown storico supera il 60%, e il portafoglio è rimasto in drawdown per periodi molto lunghi (Max Time Underwater di 121 mesi).
4. Bilanciato/Difensivo (Health Care, Consumer Staple, Utilities): Questa configurazione offre maggiore stabilità grazie alla natura difensiva dei settori, limitando il potenziale di crescita ma mantenendo un drawdown storico più contenuto (es. 39,35% con il Defensive Balanced).
L'analisi quantitativa consente di modulare il portafoglio in base alla propria tolleranza al rischio.


RISORSE UTILI:
• LINK AL TOOL: Prova il simulatore tu stesso: https://alphaweb-93f02.web.app/it/tools
• KNOWLEDGE BASE: Approfondisci la metodologia di calcolo: https://alphaweb-93f02.web.app/it/kb/...
• VIDEO DI ESEMPI ESAUSTIVI: Guarda l'applicazione pratica delle strategie (in un altro video):    • ETF: PAC vs PIC | Non Farti Dominare dalle...  

Timeindex:
0:00 Simulatore ETF AlphaFrame: obiettivo del tutorial
0:18 A chi è rivolto: analisi quantitativa “intermedia”
0:41 Accesso al tool: dove trovarlo sul sito
0:55 Dati e universo investibile: ETF globali (2000–2025)
1:32 Backtest vs Montecarlo: differenze e quando usarli
1:59 Montecarlo: mediana + 5°/95° percentile (rischio di coda)
2:30 Correlazione e log-rendimenti: perché il modello è più realistico
3:01 Indice vs Ricchezza: PIC/PAC e impatto dei flussi
4:24 Metriche chiave: CAGR, Sharpe, Sortino, Drawdown, Ulcer, Underwater
6:09 Caso studio Tech: rendimento alto, drawdown alto
9:38 Effetto PAC: cosa cambia nelle metriche “con flussi”
10:49 Caso studio Utilities: difensivo ≠ senza rischio
13:00 Portafogli bilanciati: growth vs defensive (trade-off)
16:03 Portafogli ciclici/value: volatilità, correlazione, rischio sistemico
19:43 Takeaway finali: come scegliere pesi e leggere le metriche
22:46 Conclusione: usa il tool per testare la tolleranza al rischio