Milano, 15 luglio 2026
di Mulino Francesco Maurizio
L’Associazione Professionale E‑Kingteam International, ente formativo autorizzato ai sensi del D.lgs. 109/2023 e Associazione dei Professionisti BNT ex Legge 4/2013, annuncia l’emanazione ufficiale della Linea Guida CTS – N. 02/2026, dedicata alla Standardizzazione della Tassonomia delle Analisi nel Trading Finanziario Moderno.
La Linea Guida, approvata dalla Commissione Tecnico‑Scientifica (CTS), definisce per la prima volta in Italia una classificazione tecnico‑scientifica delle analisi utilizzate nel settore borsa, negoziazione e titoli, distinguendo in modo rigoroso tra Scientific Analysis ed Expertise Analysis. Il documento costituisce ora riferimento tecnico nazionale per tutti i Professionisti BNT, integrando il Codice Deontologico e contribuendo alla definizione della Regola dell’Arte della professione.
Con questa pubblicazione, l’Associazione prosegue nel percorso di consolidamento degli standard metodologici, già avviato con la Linea Guida CTS – N. 01/2026 sulla natura giuridica e metodologica della prestazione professionale (CTP). La nuova tassonomia rappresenta un passo decisivo verso la futura norma UNI di settore e rafforza l’impianto tecnico della professione BNT, garantendo trasparenza, uniformità operativa e tutela dell’utenza.
Il Presidente, Mulino Francesco Maurizio, ha espresso soddisfazione per il lavoro svolto dalla CTS, sottolineando come la standardizzazione delle analisi costituisca “un elemento essenziale per l’evoluzione scientifica della professione e per la piena conformità agli standard nazionali ed europei”.
La Linea Guida CTS – N. 02/2026 a seguire:
1. SCOPO E CAMPO DI APPLICAZIONE
1.1 Il presente documento definisce la classificazione delle analisi nel trading finanziario moderno, articolate in due macro‑categorie: Scientific Analysis ed Expertise Analysis.
1.2 La tassonomia è finalizzata alla definizione delle competenze del Professionista BNT e alla strutturazione della Regola dell’Arte.
2. TERMINI E DEFINIZIONI
2.1 Scientific Analysis Analisi che trattano, elaborano, misurano o modellano dati attraverso processi matematici, statistici o computazionali.
2.2 Expertise Analysis Analisi che interpretano dati, grafici o contesti attraverso l’esperienza del trader.
3. CLASSIFICAZIONE DELLE ANALISI
3.1 MACRO‑CATEGORIA: SCIENTIFIC ANALYSIS
3.1.1 Caratteristiche essenziali
a) utilizzo di dati grezzi b) elaborazione matematica c) elaborazione statistica d) costruzione di modelli e) misurazione oggettiva f) replicabilità dei risultati g) assenza di interpretazione soggettiva
3.1.2 Micro‑categoria: Quantitative Analysis
3.1.2.1 Intestazione: Oggetto della Quantitative Analysis
Metodologie che elaborano dati numerici tramite processi matematici, statistici o computazionali.
3.1.2.2 Definizione
La Quantitative Analysis è l’insieme delle metodologie che elaborano dati numerici attraverso processi matematici, statistici o computazionali, con l’obiettivo di misurare fenomeni di mercato, individuare ricorrenze ed elaborare modelli scientifici replicabili.
3.1.2.3 Sottocategorie
a) Statistical Quantification Misurazioni statistiche fondamentali e avanzate (distribuzioni, dispersioni, ricorrenze).
b) Time Series Quantitative Analysis Analisi matematica delle serie storiche (trend, ciclicità, stagionalità, autocorrelazioni).
c) Quantitative Risk Metrics Misurazione quantitativa del rischio (VaR, CVaR, drawdown, esposizione).
3.1.3 Micro‑categoria: Technical Data Analysis
3.1.3.1 Intestazione: Oggetto della Technical Data Analysis
Elaborazione dei dati tecnici del mercato.
3.1.3.2 Definizione
La Technical Data Analysis è l’elaborazione dei dati tecnici del mercato — quali prezzo, volumi, tempo e volatilità — attraverso processi matematici e/o visivi, statistici o computazionali, strutturati e oggettivi, che trasformano tali dati in informazioni scientifiche prive di interpretazione soggettiva.
3.1.3.3 Sottocategorie
a) Volatility Quantification Misurazione scientifica della volatilità mediante modelli e metriche oggettive.
3.1.4 Micro‑categoria: Data Projection Analysis
3.1.4.1 Intestazione: Oggetto della Data Projection Analysis
Proiezioni future basate su dati scientifici.
3.1.4.2 Definizione
La Data Projection Analysis è l’elaborazione scientifica che utilizza dati scientifici per generare proiezioni future in scala. Le proiezioni prodotte sono strutturate, oggettive e prive di interpretazione soggettiva, e derivano esclusivamente dall’elaborazione dei dati proiettati.
3.1.4.3 Sottocategorie
a) Quantitative Modeling Costruzione di modelli matematici, statistici o computazionali finalizzati alla rappresentazione, simulazione o proiezione di fenomeni futuri.
3.2 MACRO‑CATEGORIA: EXPERTISE ANALYSIS
3.2.1 Caratteristiche essenziali
a) interpretazione soggettiva b) lettura visiva del grafico c) valutazione discrezionale d) sensibilità operativa e) non replicabilità matematica f) dipendenza dall’esperienza
3.2.2 Micro‑categoria: Technical Interpretative Analysis
3.2.2.1 Intestazione: Oggetto della Technical Interpretative Analysis
Interpretazione soggettiva dei dati tecnici del mercato.
3.2.2.2 Definizione
La Technical Interpretative Analysis è l’interpretazione soggettiva dei dati tecnici del mercato — quali prezzo, volumi, tempo e volatilità — basata sulla lettura visiva del grafico, sull’esperienza operativa e sulle competenze e abilità dell’analista nel riconoscere contesti all’interno di strutture visibili non misurabili scientificamente. Tale analisi ha lo scopo di rilevare pattern.
3.2.2.3 Sottocategorie
a) Pattern Recognition Identificazione soggettiva di pattern visivi ricorrenti.
b) Contextual Chart Reading Interpretazione del contesto grafico complessivo.
c) Structural Interpretation Valutazione discrezionale delle strutture visibili del prezzo.
d) Discretionary Signal Evaluation Interpretazione soggettiva di segnali non misurabili scientificamente.
3.2.3 Micro‑categoria: Technical Projection Analysis
3.2.3.1 Intestazione: Oggetto della Technical Projection Analysis
Proiezioni future basate sull’esperienza dell’analista.
3.2.3.2 Definizione
La Technical Projection Analysis è la formulazione di proiezioni future dell’Esperto derivante dalla Technical Interpretative Analysis. Tale analisi ha lo scopo di elaborare scenari discrezionali di evoluzione del prezzo fondati sull’Expertize.
3.2.3.3 Sottocategorie
a) Scenario Building Costruzione discrezionale di possibili scenari futuri.
b) Discretionary Projection Modeling Elaborazione soggettiva di modelli interpretativi per stimare evoluzioni del prezzo.
c) Expert Based Forecasting Previsione basata sull’esperienza dell’analista.
d) Interpretative Market Outlook Valutazione discrezionale della possibile direzione futura del mercato.
Nota tecnica (informativa)
Nel settore del trading finanziario, le denominazioni comunemente utilizzate per descrivere le diverse forme di analisi — come analisi tecnica, price action, analisi quantitativa, analisi algoritmica, analisi ciclica, analisi volumetrica, analisi fondamentale e altre — rappresentano termini generici, privi di una classificazione univoca e spesso utilizzati in modo eterogeneo. La prassi operativa mostra infatti come tali espressioni non identifichino metodologie precise, ma insiemi di pratiche che possono appartenere a domini epistemologici differenti, talvolta scientifici, talvolta interpretativi.
Il termine analisi tecnica, ad esempio, viene comunemente impiegato per indicare qualsiasi forma di studio del grafico o del prezzo. Tuttavia, nella tassonomia qui proposta, esso non può essere considerato una categoria autonoma: è un contenitore generico che può includere sia elaborazioni scientifiche dei dati tecnici — come indicatori matematici, oscillatori, misurazioni statistiche del prezzo, dei volumi o della volatilità — sia interpretazioni soggettive del grafico, come pattern visivi, letture contestuali o valutazioni discrezionali. Per questo motivo, ciò che viene chiamato “analisi tecnica” può collocarsi tanto nella Technical Data Analysis (parte scientifica), quanto nella Technical Interpretative Analysis (parte d’expertise), a seconda della natura del metodo utilizzato.
Lo stesso vale per il termine price action, spesso presentato come una disciplina autonoma. In realtà, esso rappresenta una forma di lettura visiva del movimento del prezzo, basata sull’esperienza dell’analista e sulla sua capacità di riconoscere pattern e contesti. Di conseguenza, nella presente classificazione, il price action trova la sua collocazione naturale nella Technical Interpretative Analysis, poiché si fonda su processi discrezionali e non replicabili matematicamente.
Diverso è il caso dell’analisi quantitativa, che nella prassi viene utilizzata per indicare qualsiasi approccio matematico o statistico. In questo caso, la tassonomia permette di ricondurre il termine alla Quantitative Analysis, che comprende le elaborazioni numeriche, statistiche e computazionali dei dati di mercato. Allo stesso modo, ciò che viene definito analisi algoritmica o trading algoritmico può appartenere sia alla Quantitative Analysis, quando riguarda modelli matematici o statistici, sia alla Data Projection Analysis, quando si riferisce a modelli predittivi o simulativi.
L’analisi ciclica rappresenta un altro esempio di termine ambiguo: può riferirsi a ciclicità matematiche delle serie storiche, che appartengono alla Time Series Quantitative Analysis, oppure a ciclicità interpretative osservate visivamente sul grafico, che rientrano nella Technical Interpretative Analysis. Anche l’analisi volumetrica può assumere forme scientifiche — quando si basa su misurazioni matematiche dei volumi — oppure forme interpretative, quando si fonda sulla lettura discrezionale del comportamento volumetrico.
Infine, l’analisi fondamentale non riguarda i dati tecnici del mercato, ma dati economici, finanziari, macroeconomici e geopolitici. Essa non rientra nelle categorie operative del trading tecnico e, nella presente tassonomia, viene considerata un’analisi esterna di contesto, non classificata all’interno delle categorie scientifiche o d’expertise del Professionista BNT Analista.
Appare pacifico quindi che le principali analisi conosciute nel trading finanziario moderno sono termini generici che non identificano categorie tecniche univoche. La tassonomia qui proposta permette di collocare tali denominazioni all’interno di categorie scientifiche o d’expertise in modo chiaro e coerente, distinguendo tra metodi oggettivi e metodi discrezionali, e fornendo una struttura epistemologica solida per la definizione delle competenze del Professionista BNT Analista.