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title: "Data-quality bias"
description: "Il data-quality bias è una conclusione di backtest prodotta da errori, lacune o eventi societari non rettificati nei dati, non dalle regole della strategia."
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last_updated: "2026-07-25"
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# Data-quality bias

Il data-quality bias è una conclusione di backtest prodotta da errori, lacune o eventi non rettificati nei dati sottostanti anziché dalle regole della strategia. È il bias più difficile da notare, perché nel risultato non c'è nulla che sembri rotto: le metriche sono calcolate correttamente, la curva è disegnata correttamente e l'aritmetica è giusta — è stata solo eseguita sui numeri sbagliati. Una sola operazione societaria gestita male può produrre un movimento di prezzo che non è mai avvenuto, e ogni regola e ogni metrica a valle lo tratteranno come reale.

**Detto anche:** bias da dati errati, bias da errori nei dati

## Quali problemi dei dati distorcono un backtest?

Sei problemi coprono quasi tutti i casi, e sbagliano in direzioni diverse:

- **Operazioni societarie non rettificate.** Uno split, uno split inverso, uno scorporo o un dividendo cambiano il prezzo quotato senza cambiare ciò che il detentore possiede. Una serie non rettificata legge quel cambio come un rendimento.
- **Prezzi mancanti o fermi.** Una lacuna colmata ripetendo l'ultimo prezzo fa apparire immobile uno strumento, il che sottostima la sua volatilità e nasconde qualunque caduta avvenuta dentro la lacuna.
- **Valute disallineate.** Un prezzo quotato in una valuta confrontato con un valore in un'altra produce una differenza che è un tasso di cambio, non un rendimento.
- **Copertura che inizia più tardi di quanto pensavi.** Uno strumento la cui storia comincia a metà del periodo testato non contribuisce nulla prima di quel punto, quindi i primi anni del test descrivono in silenzio un portafoglio più piccolo di quello che hai indicato.
- **Una lista di strumenti da cui i fallimenti sono già stati tolti.** È il [survivorship bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/survivorship-bias) che raggiunge il test attraverso i dati anziché attraverso le tue scelte.
- **Valori rivisti o rettificati.** Un valore corretto dopo la prima pubblicazione, usato come se la versione corretta fosse stata nota alla data originale, è [look-ahead bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/look-ahead-bias) di origine informativa.

Perché un backtest significhi qualcosa, le operazioni societarie come [split e dividendi](/it/docs/analisi/dividendi-e-frazionamenti) devono essere gestite correttamente: sono infatti gli eventi in cui il prezzo quotato e la ricchezza effettiva del detentore si separano.

## Perché split e dividendi devono essere rettificati

Uno **split** moltiplica il numero di azioni e divide il prezzo per lo stesso fattore. La posizione del detentore vale esattamente quanto valeva un istante prima, quindi il rendimento corretto attraverso uno split è zero — cosa che i dati possono mostrare solo se ogni prezzo precedente allo split viene riportato sulla scala post-split.

Un **dividendo** toglie liquidità alla società e la consegna al detentore, quindi alla data di stacco il prezzo di norma scende di circa l'importo distribuito. Una serie di soli prezzi registra quella discesa come una perdita e non registra mai la liquidità incassata, il che sottostima sistematicamente il [rendimento totale](/it/docs/analisi/rendimento-totale). L'entità dell'omissione capitalizza: su un titolo con rendimento da dividendo intorno al 3% annuo, i dividendi reinvestiti moltiplicano l'esito per circa 1,03²⁰ ≈ 1,8 volte in vent'anni, quindi la componente da dividendi vale qualcosa come il 45% del rendimento totale che una serie di soli prezzi lascia completamente fuori.

Non ogni numero sorprendente è però un errore nei dati. Un dividendo che compare come **costo** invece che come reddito è il comportamento atteso su una posizione corta, non un difetto: vedi [dividendi negativi](/it/docs/analisi/dividendi-negativi).

## Esempio pratico: uno split azionario che sembra un crollo del 50%

Un titolo tratta a **200 \$**. Effettua uno **split 2 per 1**, e la quotazione della seduta successiva stampa **100 \$**.

| | Prima dello split | Dopo lo split |
|---|---|---|
| Azioni detenute | 100 | 200 |
| Prezzo | 200 \$ | 100 \$ |
| Valore della posizione | 20.000 \$ | 20.000 \$ |
| Rendimento reale | — | **0%** |
| Rendimento riportato da una serie non rettificata | — | **−50%** |

Il detentore non ha perso nulla. Ma una serie che tiene i 200 \$ accanto ai 100 \$ consegna a ogni regola a valle un movimento di −50% in un giorno, e ognuna reagisce come progettata:

- Uno [stop loss](/it/docs/strategie/stop-loss) al 10% scatta e vende una posizione che non ha mai perso denaro, e lo storico della strategia contiene ora un'operazione che non sarebbe mai avvenuta.
- Il [max drawdown](/it/docs/analisi/max-drawdown) registra una caduta del −50% da massimo a minimo che non è mai accaduta, facendo apparire la strategia molto più rischiosa di quanto sia stata.
- Una regola di momentum o di trend colloca il titolo in fondo all'[universo](/it/docs/per-iniziare/universo) e ne esce.

Correggere i dati risolve tutti e tre i casi insieme, ed è proprio il punto: qui gli errori non sono nelle regole. Gli split inversi fanno la stessa cosa nella direzione opposta, e sono peggiori, perché un guadagno fittizio di un giorno non insospettisce nessuno.

{/* VISUAL: chart — one instrument's price series drawn twice, unadjusted and split-adjusted, with the phantom −50% day marked on the unadjusted line — tracked in VISUAL_BACKLOG */}

## Cosa fa Fincanva per la qualità dei dati?

- I backtest girano su dati di mercato e di bilancio provenienti da **più fornitori di dati affermati**, aggiornati ogni giorno, e un'esecuzione arriva fino all'ultima chiusura di mercato disponibile anziché alla data di calendario di oggi.
- Le operazioni societarie come split e dividendi sono riflesse nello storico prezzi che un backtest legge, quindi uno split non compare come una caduta di prezzo e i dividendi non vengono silenziosamente esclusi dai rendimenti.
- Gli strumenti delistati restano nel catalogo e restano ricercabili, quindi una strategia può includere nomi poi falliti invece di vederli sparire dall'[universo](/it/docs/per-iniziare/universo).
- Ogni [strumento](/it/docs/per-iniziare/strumento) porta un identificativo permanente distinto dal suo simbolo di negoziazione, quindi uno storico prezzi resta unito quando il simbolo cambia invece di spezzarsi in due serie slegate — vedi [identificativo permanente dello strumento](/it/docs/dati-e-metodologia/identificativo-permanente-dello-strumento).
- La copertura varia da strumento a strumento: la [finestra di copertura](/it/docs/dati-e-metodologia/finestra-di-copertura) di uno strumento — l'arco tra la sua prima e la sua ultima data di prezzo disponibile — è l'unico storico che un backtest che lo detiene può usare, quindi la prima data effettivamente utilizzabile da una strategia può essere successiva all'[anno di inizio simulazione](/it/docs/backtesting/anno-di-inizio-simulazione) che hai impostato.

Quest'ultimo punto è quello da verificare prima di leggere un backtest lungo. Il resto riduce il data-quality bias; nulla di ciò elimina la necessità di sapere cosa coprono i dati dietro una specifica esecuzione, e nulla previene i due fallimenti vicini in cui i dati sono corretti e la *comunicazione del risultato* non lo è — vedi [cherry-picking bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/cherry-picking-bias) — o in cui è la tempistica di dati per il resto corretti a far filtrare informazioni, il caso di cui si occupa la [riproduzione walk-forward](/it/docs/teoria-degli-investimenti/walk-forward-replay). Vedi [I nove bias che Fincanva ti aiuta a evitare](/it/docs/per-iniziare/i-nove-bias-che-fincanva-ti-aiuta-a-evitare) per il comportamento del prodotto nel suo contesto.

*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).*