---
title: "Correlazione rolling"
description: "La correlazione rolling è la correlazione tra due serie di rendimenti su una finestra mobile: mostra come è cambiata la relazione, non una media unica."
canonical_url: "https://fincanva.com/it/docs/analisi/correlazione-rolling"
last_updated: "2026-09-12"
md_url: "https://fincanva.com/it/docs/analisi/correlazione-rolling.md"
---

# Correlazione rolling

La correlazione rolling è la correlazione tra due serie di rendimenti misurata su una finestra che avanza nel tempo, e produce un valore di correlazione per ogni data invece di una cifra unica per tutto il periodo. Là dove una [correlazione sull'intero periodo](/it/docs/analisi/matrice-di-correlazione) comprime anni di comportamento in un solo numero, la correlazione rolling conserva la linea del tempo: mostra quando due attività si sono mosse insieme, quando hanno preso strade diverse e — soprattutto — se la relazione ha tenuto nel momento in cui contava. Una correlazione di 0,4 sull'intero periodo può essere la media di un lungo tratto tranquillo attorno a 0,1 e di pochi mesi violenti attorno a 0,9, e le due situazioni significano cose completamente diverse per un portafoglio.

**Detta anche:** correlazione a finestra mobile, correlazione variabile nel tempo

## Come si calcola una correlazione rolling?

La correlazione rolling applica ripetutamente il calcolo ordinario della correlazione, ogni volta soltanto alla finestra di osservazioni più recente.

$$
\rho_t = \operatorname{corr}\big(r^A_{t-w+1 \dots t},\; r^B_{t-w+1 \dots t}\big)
$$

dove: $r^A$ e $r^B$ sono i rendimenti periodo per periodo delle due serie, $w$ è la lunghezza della finestra in periodi e $\rho_t$ è la correlazione tra le due serie sulla finestra che termina alla data $t$. Ogni passo in avanti elimina l'osservazione più vecchia e aggiunge la più recente, quindi la finestra "scorre" e l'output è una serie compresa tra −1 e +1.

Dalla forma di quel calcolo derivano due proprietà. La serie non può iniziare prima che la finestra sia piena, quindi i primi $w$ periodi di storia non producono alcun valore. E la lunghezza della finestra è un compromesso: una finestra breve reagisce in fretta a un cambio di relazione ma sobbalza sul rumore, mentre una finestra lunga è liscia ma lenta, e riporta ancora una correlazione da crisi mesi dopo la fine della crisi. Finestre da pochi mesi a qualche anno sono prassi consolidata.

**La finestra di Fincanva è di un anno.** Ovunque Fincanva calcoli una correlazione rolling, fa scorrere una finestra di un anno: ogni valore che leggi è quindi la correlazione dei dodici mesi che terminano a quella data, non dell'intera storia e non dell'ultimo trimestre. La finestra fa parte della lettura, non è una nota tecnica: una correlazione di 0,8 su una finestra di un anno e una di 0,8 su una finestra di un mese sono affermazioni diverse sulla stessa coppia. Fissa anche il punto in cui la serie può iniziare: il primo anno di storia comune a una coppia non produce alcun valore, perché fino a quel momento non esiste una finestra piena da calcolare.

## Perché la correlazione schizza in un crollo?

La correlazione tra attività rischiose sale bruscamente in una fase di vendita perché in quel regime una sola forza — gli investitori che riducono esposizione su tutta la linea — domina le ragioni specifiche per cui le attività si muoverebbero altrimenti in modo diverso. Le posizioni vengono vendute perché sono vendibili, non per ciò che sono, quindi azioni, credito e spesso anche le attività detenute proprio come diversificatori scendono nelle stesse settimane.

La conseguenza pratica è scomoda: la diversificazione misurata su dati tranquilli sopravvaluta la protezione che offre esattamente nei periodi da cui dovrebbe proteggere. Una coppia di posizioni che ha passato un decennio a 0,2 costruendo un portafoglio davvero più regolare può comportarsi come una sola posizione nei tre mesi che producono la maggior parte del [max drawdown](/it/docs/analisi/max-drawdown). La correlazione rolling è ciò che rende visibile il fenomeno; una cifra unica sull'intero periodo lo nasconde per costruzione.

## Esempio pratico: due componenti che si separano, poi no

Prendi due componenti di una strategia — una azionaria ampia e una di credito societario — e calcola la loro correlazione su una finestra mobile lungo un backtest di dieci anni.

| Periodo | Correlazione rolling | Cosa significa |
|---|---|---|
| Anni tranquilli (quasi tutto il decennio) | da 0,25 a 0,40 | le componenti si muovono in parte in modo indipendente; combinarle riduce la [volatilità](/it/docs/analisi/volatilita) del portafoglio |
| I tre mesi del crollo | 0,85 | entrambe scendono insieme; la coppia si comporta quasi come una sola attività |
| Cifra sull'intero periodo | 0,42 | un numero che non descrive nessuno dei due regimi |

Lo 0,42 sull'intero periodo non è sbagliato — è la media corretta — ma è la risposta a una domanda che nessuno ha posto. Il beneficio di diversificazione implicito nel tratto 0,25–0,40 è reale per nove anni e in gran parte assente nel trimestre che ha prodotto la parte peggiore del drawdown, e solo la serie rolling mostra che i due fatti riguardano la stessa coppia di componenti.

{/* VISUAL: chart — one rolling-correlation series across ten years, y-axis -1 to +1, crash quarter shaded, full-period average as a flat dashed line; axis labelled "rolling window", never a window length — tracked in VISUAL_BACKLOG */}

## Cosa è un buon valore?

Non esiste un buon valore, esiste solo una lettura. Una correlazione rolling vicina a +1 significa che le due serie si sono mosse quasi identicamente su quella finestra, vicina a 0 che i movimenti recenti sono stati in gran parte indipendenti, vicina a −1 che si sono mosse in direzioni opposte. Ciò che una serie rolling aggiunge rispetto a una cifra unica è la *stabilità*: una coppia che tiene uno 0,3 costante attraverso più regimi di mercato si è comportata diversamente da una coppia che fa media 0,3 alternando 0,0 e 0,9, anche se entrambe riportano lo stesso numero sull'intero periodo. La correlazione non dice nulla sull'ampiezza: due serie possono essere perfettamente correlate mentre una si muove cinque volte tanto, ed è questo che misura invece il [beta](/it/docs/analisi/beta). Fincanva non ti dice quali correlazioni cercare o evitare in un portafoglio — vedi [È una consulenza finanziaria?](/it/docs/teoria-degli-investimenti/e-una-consulenza-finanziaria).

## Fincanva mostra una correlazione rolling?

Fincanva non mostra attualmente un grafico di correlazione rolling in nessuna schermata dell'app. Le correlazioni in sé vengono mostrate: l'analisi di una Combinata ha una pagina delle correlazioni con una [matrice di correlazione](/it/docs/analisi/matrice-di-correlazione) e un confronto con i [fattori](/it/docs/analisi/elenco-dei-fattori). Quelle tabelle riportano però una cifra unica per ogni coppia, riferita all'intera esecuzione o a un singolo anno solare: non un valore per ogni data, che è ciò che rende rolling una serie. Il termine è documentato qui perché è vocabolario standard per leggere una strategia diversificata e perché la differenza tra una cifra e una serie è esattamente ciò di cui parlano le sezioni precedenti.

*I backtest mostrano cosa sarebbe successo — non cosa succederà. Fincanva non fornisce consulenza finanziaria — vedi [È una consulenza finanziaria?](/it/docs/teoria-degli-investimenti/e-una-consulenza-finanziaria).*