--- title: "Black-Litterman" description: "Black-Litterman è un metodo di allocazione costruito sull'MPT: sostituisce i rendimenti attesi rumorosi con un equilibrio stabile inclinato dal momentum." canonical_url: "https://fincanva.com/it/docs/strategie/black-litterman" last_updated: "2026-09-25" md_url: "https://fincanva.com/it/docs/strategie/black-litterman.md" --- # Black-Litterman Black-Litterman è un metodo di allocazione costruito sulla [teoria moderna del portafoglio](/it/docs/strategie/teoria-moderna-del-portafoglio) di Markowitz: esegue la stessa ottimizzazione media-varianza, ma sostituisce i rendimenti attesi — le medie storiche semplici, rumorose e capaci di far oscillare i pesi — con una stima più stabile che parte da un equilibrio e lo inclina verso delle "viste". In Fincanva le viste sono il momentum di ogni strumento, calcolato per te a ogni ribilanciamento, quindi non inserisci nessuna previsione tua. **Altri nomi:** modello Black-Litterman, BL, media-varianza bayesiana, viste di momentum Il selettore dei metodi lo elenca come **"Black-Litterman"**, subito dopo MPT (Markowitz), e lo descrive come "Markowitz con rendimenti attesi corretti: un equilibrio stabile inclinato dalle viste di momentum". È un [metodo di allocazione](/it/docs/strategie/allocazione-e-metodo-di-allocazione) offerto sia dentro una singola strategia sia dentro una [Combinata](/it/docs/per-iniziare/strategia-in-una-combinata). ## Come corregge i rendimenti attesi Black-Litterman? Black-Litterman fonde due stime del rendimento atteso di ogni strumento — un equilibrio, che è stabile, e un insieme di viste — pesando ciascuna in base a quanta fiducia merita. Nella forma da manuale i rendimenti attesi fusi ("a posteriori") sono: $$ \mu_{BL} = \left[(\tau\Sigma)^{-1} + P^{\top}\Omega^{-1}P\right]^{-1}\left[(\tau\Sigma)^{-1}\Pi + P^{\top}\Omega^{-1}Q\right] $$ dove: $\Pi$ è il vettore dei rendimenti di equilibrio, $Q$ i rendimenti che le viste si aspettano, $P$ indica a quali strumenti si riferisce ogni vista, $\Omega$ è l'incertezza delle viste, $\Sigma$ è la [matrice di covarianza](/it/docs/strategie/matrice-di-covarianza) degli strumenti e $\tau$ scala l'incertezza dell'equilibrio. In parole: il risultato è una media pesata tra l'equilibrio e le viste, e più una fonte è certa, più tira la stima verso di sé. L'ottimizzatore lavora poi su $\mu_{BL}$ esattamente come l'MPT lavora sulle medie storiche. L'app descrive le viste di momentum del metodo come "Parte da un equilibrio stabile e lo inclina verso gli strumenti con momentum. Le viste si calcolano da sole: non devi inserire previsioni." L'equilibrio da cui parte è costruito sul rischio degli strumenti, non sulla loro capitalizzazione di mercato. ## Quali obiettivi di ottimizzazione può avere Black-Litterman? Black-Litterman offre due dei tre obiettivi dell'MPT: **Ottimale** (predefinito) e **Max rendimento**. L'app li descrive come "Ottimale = miglior rendimento aggiustato per il rischio. Max rendimento = rendimento atteso più alto a prescindere dal rischio." **Min volatilità** non è offerto, perché il portafoglio a rischio minimo si sceglie dalla sola matrice di covarianza e non usa i rendimenti attesi, l'unico dato che Black-Litterman cambia. Su Min volatilità non farebbe (quasi) alcuna differenza, quindi quell'obiettivo resta a [MPT (Markowitz)](/it/docs/strategie/teoria-moderna-del-portafoglio). ## Cosa sono le viste di momentum e quali impostazioni le governano? Le viste sono il momentum recente di ogni strumento misurato rispetto agli altri, ricalcolato a ogni [ribilanciamento](/it/docs/backtesting/ribilanciamento) con i dati disponibili in quella data, quindi un backtest non usa mai informazioni successive alla data che sta simulando. La sezione **Viste di momentum** del metodo ha due impostazioni: - **Mesi di momentum**: quanto indietro si misura il momentum; da 1 a 24, 12 per impostazione predefinita. - **Fiducia nelle viste**: "Più alta = il momentum pesa di più rispetto all'equilibrio." Da 0,1 a 10, 1 per impostazione predefinita. Il momentum può invertirsi di colpo, e un'inclinazione Black-Litterman si inverte con lui: una fiducia più alta fa seguire ai pesi più da vicino i vincitori recenti, nel bene e nel male. ## Come si comporta in Fincanva? - **Black-Litterman è incluso ovunque lo sia l'MPT**: non ha un livello del piano suo, quindi ogni piano che include MPT (Markowitz) lo include, a livello di strategia come dentro una Combinata. Vedi [cosa include ciascun piano](/it/docs/account-e-sicurezza/cosa-include-ciascun-piano). - **Obiettivo di ottimizzazione** parte da **Ottimale**; l'altra scelta è **Max rendimento**. - **Mesi di momentum** parte da 12 e **Fiducia nelle viste** da 1. - **Tutte le altre impostazioni sono quelle dell'MPT** e si comportano come descritto in [teoria moderna del portafoglio](/it/docs/strategie/teoria-moderna-del-portafoglio): direzione delle posizioni (solo a livello di strategia), limiti di peso, diversificazione forzata, la scelta **Matrice di covarianza** e l'opzione **Ricampionato**, con i livelli del piano indicati lì. Con Ricampionato attivo, la stima Black-Litterman viene calcolata una volta e ogni ricampionamento la riusa. - **Passare tra MPT (Markowitz) e Black-Litterman conserva le tue impostazioni.** Scegliere Black-Litterman su una strategia MPT mantiene tutte le impostazioni MPT e porta un obiettivo **Min volatilità** a **Ottimale**; scegliere di nuovo MPT (Markowitz) le mantiene a sua volta e toglie le viste di momentum. - **Una strategia salvata prima che Black-Litterman diventasse un metodo a sé continua a girare esattamente come salvata.** Se aveva l'interruttore Black-Litterman attivo con l'obiettivo **Min volatilità**, ora compare come MPT (Markowitz), perché quella combinazione non usa (quasi) i rendimenti attesi; la prima volta che modifichi le sue impostazioni MPT, viene salvata senza l'interruttore. - La [finestra di calcolo](/it/docs/strategie/finestra-di-calcolo) (**Periodo in-sample**) fornisce i dati di rischio e di momentum, e i pesi vengono ricalcolati a ogni ribilanciamento, quindi una ponderazione Black-Litterman si muove nel corso di un backtest. ## Come funziona in pratica? Prendi uno strumento con rendimento di equilibrio del 6% e una vista di momentum del 12%. Nella fusione da manuale, se equilibrio e vista godono della stessa fiducia, il rendimento atteso usato sta a metà strada: (6% + 12%) / 2 = **9%**. Se la vista merita il doppio della fiducia dell'equilibrio, conta il doppio: (6% + 2 × 12%) / 3 = **10%**. L'MPT semplice avrebbe usato direttamente la media storica della finestra, che dopo una forte salita può essere ben sopra entrambi i numeri e concentrare il portafoglio su quel solo strumento. La stima Black-Litterman si sposta verso il momentum solo quanto la fiducia consente, ed è per questo che i suoi pesi cambiano in modo più graduale. I numeri qui illustrano la fusione da manuale; non sono le cifre esatte che Fincanva calcola per una data impostazione di fiducia. Scegliere i mesi di momentum o la fiducia nelle viste che hanno fatto sembrare migliore un backtest passato è [overfitting](/it/docs/teoria-degli-investimenti/overfitting), e cercare quella combinazione migliore tra molte è [data snooping](/it/docs/teoria-degli-investimenti/data-snooping-bias). Fincanva ha uno scopo solo educativo e illustrativo: non è una consulenza finanziaria personalizzata, e i risultati passati o simulati non indicano quelli futuri. [Leggi l'Addendum ai Termini](https://fincanva.com/it/terms/addendum#section-3)