Perché i grafici non prevedono il prezzo

Ogni giorno decine di migliaia di persone aprono i grafici e ci disegnano sopra dei rettangoli. Zone di domanda, order block, squilibri, onde, divergenze. Dietro c'è una speranza comprensibile: se impari a vedere le figure che vedono in pochi, puoi indovinare dove andrà il prezzo.

Parte prima. Cosa dice la scienza

L'analisi tecnica ha quasi tre secoli. I commercianti di riso giapponesi disegnavano grafici a candele già nel Settecento; in Occidente questa tecnica è arrivata solo nel Novecento. In questo tempo si è accumulata un'enorme mole di verifiche — e, sfortunatamente per il settore, non è confortante.

La rassegna più completa di questa letteratura l'hanno raccolta Cheol-Ho Park e Scott Irwin: «The Profitability of Technical Analysis: A Review», un rapporto del progetto AgMAS dell'Università dell'Illinois. Hanno raccolto decine di verifiche empiriche di sistemi di trading tecnico sui mercati più diversi — azioni, valute, futures — e ne hanno tratto un bilancio.

Il bilancio è questo. La redditività sui mercati speculativi ha tenuto «almeno fino all'inizio degli anni Novanta», poi è svanita. Cioè tutte le scoperte appartengono all'epoca in cui gli ordini si davano a voce e le medie mobili si calcolavano su carta. E quasi tutti i risultati positivi, secondo la valutazione degli stessi autori della rassegna, soffrono delle stesse malattie: adattamento ai dati, scelta delle regole a posteriori e sottovalutazione dei costi di transazione.

Il primo punto merita una spiegazione, perché è la trappola principale di tutto il settore. Se provi mille regole sulla stessa storia, la migliore sembrerà brillante — semplicemente per le leggi della probabilità, anche se tutte e mille sono vuote. È così che nasce la maggior parte delle strategie «che funzionano»: non perché qualcuno abbia trovato una regolarità, ma perché qualcuno ha continuato a provare abbastanza a lungo.

Con i pattern a candele non è andata meglio. Piyapas Tharavanij e i coautori hanno verificato i pattern a candele di inversione rialzisti e ribassisti alla Borsa della Thailandia — «Profitability of Candlestick Charting Patterns in the Stock Exchange of Thailand», rivista SAGE Open. La conclusione ha due parti. Da soli: per la maggior parte dei pattern il rendimento medio non si distingue statisticamente da zero, e per i pochi in cui una differenza è stata trovata, un rendimento dello 0.07–0.84% sta accanto a una deviazione standard dal quattro al sette per cento — cioè il segnale è affogato nel rumore che lo circonda. E la seconda parte, più amara: il filtraggio con lo stocastico, l'RSI o il money flow index «in generale non aumenta né la redditività né l'accuratezza della previsione». La ricetta popolare «pattern più conferma dell'indicatore» non supera la verifica.

Ma lo studio più interessante è uscito di recente — ed è il più vicino a ciò che fa oggi un trader al dettaglio.

Nel 2026 Mathias Mesfin ha pubblicato il lavoro «Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study». Ha preso il future sul Nasdaq 100, 947 giorni di contrattazione con dati a cinque minuti per il 2021–2025, e ha verificato quattordici famiglie di segnali di momentum intraday. Ciascuna doveva superare contemporaneamente cinque condizioni: una statistica t di almeno 2.0 sui dati fuori campione, almeno trenta operazioni in ogni finestra di test, un rendimento positivo dopo costi realistici, la stessa direzione nel 2023, nel 2024 e nel 2025 presi separatamente, e un test di permutazione con un livello di significatività inferiore a 0.001.

Nessuna l'ha superato.¹

Ma più interessante del fatto in sé è dove esattamente tutto si è rotto. Undici famiglie su quattordici sono morte nello stesso punto: il loro rendimento lordo era tra 0.07 e 1.50 punti, mentre entrare e uscire costa circa due punti. Quindi il segnale esiste. Indica perfino la direzione giusta. Semplicemente è più piccolo di quanto costa usarlo. È il modo più frequente e meno visibile di perdere soldi con i grafici: non sbagliare la direzione, ma avere ragione per un importo inferiore alla commissione.

Altre tre famiglie hanno superato i costi, ma sono cadute sulla stabilità: la rottura long del range mattutino ha dato una statistica t di 0.88, l'inversione basata su un classificatore di volatilità e volume 1.26, e la continuazione short del gap ha guadagnato solidi 16.53 punti lordi con una statistica t di 1.46 ed è crollata di fronte al requisito di funzionare in ciascuno dei tre anni separatamente. Una storia nota: una strategia che «funzionava» di solito funzionava in un anno preciso.

E merita un rispetto particolare ciò che l'autore ha fatto alla fine. Ha fatto passare nello stesso tritacarne due segnali di cui sapeva in anticipo che avevano un vantaggio — e l'hanno superato: statistiche t di 3.11 e 4.30. Si chiama controllo positivo e risponde alla principale obiezione a qualsiasi lavoro negativo: «forse il vostro metodo semplicemente non vede niente». Vede. Non ha visto proprio ciò che veniva verificato.

Parte seconda. Cosa funziona

Se tutto finisse qui, l'articolo non avrebbe senso. Ma nelle stesse ricerche c'è anche una seconda metà — su ciò che la verifica la supera.

Le cose che funzionano sono poche, e hanno una proprietà comune su cui torneremo.

Il trend following

La conferma più lunga di tutte quelle che esistono. Un gruppo di ricercatori di Capital Fund Management — Lempérière, Deremble, Seager, Potters e Bouchaud — ha raccolto dati su due secoli: «Two Centuries of Trend Following». Prezzi spot di materie prime e indici dal 1800, tassi dei titoli di Stato dal 1918, futures dal 1960. La conclusione: il rendimento decennale del trend following «non è mai stato negativo in due secoli».

Ma questa medaglia ha un rovescio pesante, e gli autori non lo nascondono. La durata tipica di un drawdown, scrivono, è pari a uno diviso il quadrato dell'indice di Sharpe — in anni. Per una strategia con uno Sharpe di 0.7 significa drawdown di due anni come norma. Per 0.5 — quattro anni. Pensateci: una strategia corretta, che funziona da duecento anni, può non darvi altro che perdite e spiegazioni per quattro anni di fila. Nessuna disciplina sostituisce la comprensione di questo numero in anticipo.

C'è anche un terzo lato, il più sgradevole. Geetesh Bhardwaj, Gary Gorton e Geert Rouwenhorst hanno studiato quanto di questo premio arriva all'investitore — un lavoro dal titolo eloquente, «Fooling Some of the People All of the Time: The Inefficient Performance and Persistence of Commodity Trading Advisors». I gestori di fondi su futures hanno guadagnato il 5.4% di extrarendimento lordo nel 1994–2007, mentre l'investitore ha ricevuto 85 punti base — otto decimi di punto percentuale sopra i buoni del Tesoro, statisticamente indistinguibili da zero. Il premio c'era. Se lo sono preso le commissioni.

Il premio per la volatilità

Il più persistente tra quelli documentati. Peter Carr e Liuren Wu nel lavoro «Variance Risk Premiums» (Review of Financial Studies) hanno mostrato che il premio per la varianza dell'indice S&P 500 è persistentemente negativo: gli investitori accettano un rendimento atteso negativo pur di assicurarsi contro l'aumento della volatilità. L'altro lato della stessa operazione — vendere volatilità — ha storicamente dato rendimenti per unità di rischio molto elevati.

E la cosa principale: si capisce perché questo non scompare sotto la pressione degli arbitraggisti. Non è un errore di prezzo che si possa correggere. È il pagamento di un rischio. Il venditore di un'opzione riceve denaro per assumersi il rischio di un crollo da cui gli hedger si ricomprano. Il rischio è reale — e per questo è reale anche il pagamento. Chi vendeva volatilità nel febbraio 2018 o nel marzo 2020 ha scoperto per che cosa esattamente era stato pagato in tutti gli anni precedenti.

Il carry

Nelle cripto è il tasso di finanziamento dei contratti perpetui. Il meccanismo qui è estremamente trasparente, ed è l'unico di questo elenco che si verifica non con un backtest, ma con una ricevuta.

Un contratto perpetuo non ha scadenza, quindi la borsa lo lega al prezzo spot con il denaro: ogni otto ore una parte paga l'altra. Se il contratto è sopra l'indice, pagano quelli in long; se è sotto, pagano quelli in short. Non è una stima né un modello, è un trasferimento di fondi pubblicato, con uno storico per ogni strumento. Chi ha comprato l'attività a pronti e venduto il contratto perpetuo riceve questi pagamenti e non dipende dalla direzione del prezzo. Il funzionamento del tasso e la logica del suo calcolo sono analizzati, per esempio, nel lavoro «Designing Funding Rates for Perpetual Futures in Cryptocurrency Markets».

Ma qui il premio dipende dal regime più di quanto si pensi di solito. Quando il mercato è surriscaldato di long, il tasso di finanziamento schizza in alto; quando in questa operazione arriva capitale, si comprime verso il rendimento dei normali strumenti in dollari — e allora tutto il senso della costruzione scompare: lo stesso denaro si poteva tenere in dollari senza rischio di borsa, senza leva e senza il rischio di liquidazione della gamba corta. Il carry non è una macchina per stampare denaro, ma il pagamento per la disponibilità a tenere una posizione che, nel momento critico, potrebbe non esserci nessuno a cui cedere.

Parte terza. Perché una cosa funziona e l'altra no

La differenza tra i due elenchi non è casuale.

Tutto ciò che funziona è un pagamento per l'assunzione di rischio, non un premio per il riconoscimento di figure.

Vendendo volatilità, vi assumete il rischio di un crollo da cui gli altri si ricomprano. Seguendo il trend, accettate il rischio di lunghe inversioni e di drawdown di quattro anni che la maggior parte delle persone non regge psicologicamente. Nel carry — il rischio che il tasso si ribalti nel momento meno opportuno e che la gamba corta venga spazzata via da una margin call.

Nessuno vi paga per aver visto un rettangolo su un grafico. Vi pagano per tenere un rischio che agli altri risulta scomodo tenere.

Da qui segue anche il secondo punto.

Perché le scoperte scompaiono

Anche le regolarità vere svaniscono quando se ne viene a conoscenza.

La verifica classica di questo l'hanno fatta David McLean e Jeffrey Pontiff — «Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?», Journal of Finance. Hanno preso 97 caratteristiche per le quali le principali riviste scientifiche avevano mostrato che prevedono il rendimento delle azioni, e hanno guardato cosa ne è stato dopo. Fuori campione il rendimento è risultato inferiore del 26%. Dopo la pubblicazione — inferiore del 58%. La differenza tra questi numeri, il 32%, è il prezzo della pubblicazione stessa: tanto hanno preso le persone che hanno letto l'articolo. Un alfa del cinque per cento nel campione diventa circa tre virgola quattro dopo che se ne è venuti a conoscenza.

Un lavoro successivo di Antoine Falck, Adam Rej e David Thesmar — «Why and How Systematic Strategies Decay» — precisa il quadro e aggiunge un dettaglio inquietante. L'anno di pubblicazione da solo spiega il 30% della dispersione nel decadimento, e ogni anno che passa il decadimento dei fattori appena pubblicati cresce di cinque punti percentuali. Il capitale accorre verso un'inefficienza scoperta più in fretta di prima. Ciò che è stato trovato nel 2005 è vissuto per anni. Ciò che si trova oggi muore nel giro di mesi.

Ora applicate questo ai metodi che si sono diffusi su YouTube in milioni di visualizzazioni. Se in essi c'era qualcosa, se n'è andato per primo — e se n'è andato molto prima che ne sentiste parlare.

Parte quarta. I numeri di cui non si parla nei corsi

Visto che ci siamo messi con i fatti scomodi, riportiamo anche questi. Non riguardano i metodi, ma le persone.

Fernando Chague, Rodrigo De-Losso e Bruno Giovannetti hanno ottenuto i dati regolamentari completi sui conti al dettaglio nei futures brasiliani — «Day Trading for a Living?». Delle 19 646 persone che hanno iniziato a fare trading, 1 551 sono arrivate a trecento o più sedute — sette virgola nove per cento. Di questi perseveranti, il 97% ha perso denaro. Più del salario minimo brasiliano ha guadagnato l'1.1%. Più dello stipendio di un impiegato di banca — mezzo punto percentuale. Otto persone su millecinquecento.

E la frase chiave dello stesso lavoro, che merita un'attenzione a parte: «non ci sono prove che i day trader imparino nei periodi in cui fanno trading». Le persone non migliorano con la pratica. Trecento giorni al terminale non si trasformano in un'abilità — si trasformano in trecento giorni di commissioni.

Taiwan, un'altra epoca e un altro mercato, lo stesso risultato. Brad Barber, Yi-Tsung Lee, Yu-Jane Liu e Terrance Odean hanno analizzato quindici anni di dati completi sull'intero mercato, 1992–2006: «The Cross-Section of Speculator Skill: Evidence from Day Trading», Journal of Financial Markets. La loro formulazione: «meno dell'uno per cento dell'intera popolazione dei day trader è in grado di ottenere in modo prevedibile e affidabile rendimenti anomali positivi al netto delle commissioni». In numeri assoluti — circa quattromila persone su circa quattrocentocinquantamila che fanno trading in un anno.

Notate: questi quattromila esistono. La bravura nella speculazione non è un mito, è misurabile e riproducibile. Solo che la sua distribuzione non assomiglia a «impara e ci riuscirai», ma alla distribuzione della bravura nello sport professionistico. L'unica differenza è che nel secondo caso nessuno vende corsi con la promessa di entrare nel quintetto titolare dell'NBA in tre mesi.

Cosa fare con tutto questo

Non pensiamo che la marcatura dei grafici sia inutile. È utile — ma non nel ruolo in cui di solito viene venduta.

Un gap non coperto sul grafico è un fatto. Un livello da cui il prezzo si è girato due volte è un fatto. Un estremo che il prezzo ha oltrepassato è un fatto. Sono punti di riferimento: dove mettere lo stop, dove fissare un obiettivo, dove il prezzo è già stato. Una mappa del terreno.

Quello che una mappa non fa è dire dove andrà l'auto.

La differenza tra queste due cose è tutta la differenza tra uno strumento e una promessa. Lo strumento fa risparmiare tempo e struttura lo sguardo. La promessa si vende meglio, ma non viene mantenuta.

Abbiamo scelto la prima. Per questo nel nostro modulo di marcatura non ci sono percentuali di probabilità, non ci sono le parole «segnale» e «previsione», e c'è lo stato «qui non ci sono zone pulite» — invece di disegnare qualcosa a ogni costo.

E pubblichiamo i numeri di questo articolo perché riteniamo che l'utente abbia il diritto di sapere che cosa esattamente tiene in mano.

Fonti

1. Park C.-H., Irwin S. The Profitability of Technical Analysis: A Review. AgMAS Project Research Report 2004-04, University of Illinois. ageconsearch.umn.edu/record/37487 — rassegna complessiva delle verifiche empiriche dei sistemi di trading tecnico.
2. Tharavanij P., Siraprapasiri V., Rajchamaha K. Profitability of Candlestick Charting Patterns in the Stock Exchange of Thailand. SAGE Open, 2017. doi:10.1177/2158244017736799 — pattern a candele di inversione con e senza filtri di indicatori.
3. Mesfin M. Structural Limits of OHLCV-Based Intraday Momentum Signals in MNQ Futures: A Systematic Falsification Study. arXiv:2605.04004, 2026. arxiv.org/abs/2605.04004 — quattordici famiglie di segnali, 947 giorni di dati a cinque minuti, nessuna ha superato i cinque criteri.
4. Lempérière Y., Deremble C., Seager P., Potters M., Bouchaud J.-P. Two Centuries of Trend Following. arXiv:1404.3274, 2014. arxiv.org/abs/1404.3274 — trend following su dati dal 1800; durata del drawdown come 1/S².
5. Bhardwaj G., Gorton G., Rouwenhorst K. G. Fooling Some of the People All of the Time: The Inefficient Performance and Persistence of Commodity Trading Advisors. NBER Working Paper 14424. nber.org/papers/w14424 — 5.4% prima delle commissioni contro 85 punti base dopo, 1994–2007.
6. Carr P., Wu L. Variance Risk Premiums. Review of Financial Studies, 22(3), 2009. ideas.repec.org — premio per la varianza persistentemente negativo sull'S&P 500.
7. Designing Funding Rates for Perpetual Futures in Cryptocurrency Markets. arXiv:2506.08573. arxiv.org/abs/2506.08573 — funzionamento del tasso di finanziamento dei contratti perpetui.
8. McLean R. D., Pontiff J. Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability? Journal of Finance. PDF — 97 caratteristiche: −26% fuori campione, −58% dopo la pubblicazione.
9. Falck A., Rej A., Thesmar D. Why and How Systematic Strategies Decay. Capital Fund Management, 2021. cfm.com — l'anno di pubblicazione spiega il 30% della dispersione nel decadimento, più 5 punti percentuali per ogni anno.
10. Chague F., De-Losso R., Giovannetti B. Day Trading for a Living? SSRN 3423101 — conti di futures brasiliani: 97% in perdita tra chi ha resistito 300+ sedute, 1.1% sopra il salario minimo, nessun apprendimento.
11. Barber B., Lee Y.-T., Liu Y.-J., Odean T. The Cross-Section of Speculator Skill: Evidence from Day Trading. Journal of Financial Markets, 18, 2014. escholarship.org — Taiwan 1992–2006, meno dell'1% dei day trader prevedibilmente redditizi.