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In questo elaborato ho trattato e approfondito l’analisi tecnica sui mercati finanziari attravrerso lo studio e il comportamento di tre indicatori tecnici moderni : Hull Moving Average (HMA), SuperTrend e TTM Squeeze con l’obiettivo di valutarne il comportamento in diversi contesti di mercato e confrontarne l’efficacia con quella degli strumenti classici dell’analisi tecnica. Il lavoro si apre con una panoramica sull’origine storica dell’analisi tecnica.
Nel secondo capitolo la tesi approfondisce la natura e il funzionamento dei tre indicatori prescelti. La Hull Moving Average, introdotta da Alan Hull nel 2005, nasce con l’intento di rendere le medie mobili più reattive ai movimenti del prezzo riducendo ritardi e rumore di fondo. Attraverso un particolare meccanismo basato su medie pesate, l’HMA riesce a seguire più da vicino l’andamento reale del mercato e a offrire una lettura più “liscia” rispetto alle medie tradizionali, diventando così uno strumento adatto a individuare con maggiore prontezza la direzione prevalente del trend. Tuttavia, la sua efficacia diminuisce nei periodi in cui il mercato non mostra una direzione chiara, poiché l’indicatore tende a produrre segnali frammentati e difficili da interpretare.
Il SuperTrend rappresenta un ulteriore passo avanti nella ricerca di strumenti capaci di adattarsi ai cambiamenti di volatilità. Basato sull’Average True Range, l’indicatore si aggiorna continuamente in funzione delle oscillazioni del mercato e traccia una linea di supporto o resistenza dinamica che cambia colore a seconda della direzione del trend. La sua semplicità applicativa e la chiarezza visiva lo rendono molto diffuso fra gli operatori, soprattutto nelle fasi ben direzionali, mentre nelle fasi laterali tende a generare segnali poco affidabili a causa della sua sensibilità al rumore.
Il TTM Squeeze rappresenta l’indicatore più innovativo tra quelli analizzati. Il suo funzionamento si basa sull’interazione tra Bande di Bollinger e Canali di Keltner, il cui rapporto segnala i periodi in cui il mercato entra in una fase di compressione della volatilità. Durante queste fasi, identificate graficamente dalla comparsa di punti neri, il prezzo tende a consolidarsi preparando un possibile movimento esplosivo. Alla componente di volatilità si associa quella di momentum, che consente di interpretare la probabile direzione del movimento successivo, rendendo il TTM Squeeze uno strumento molto utile per anticipare cambiamenti di fase e possibili breakout.
Nel terzo capitolo la tesi applica i tre indicatori a dati reali del mercato azionario utilizzando matlab. I titoli selezionati appartengono a settori diversi – tecnologia, energia, beni di consumo e finanza – così da osservare il comportamento degli indicatori in contesti di volatilità e struttura di mercato differenti. l’Hma viene applicata a Nvidia e tesla, due titoli simbolo del settore tecnologico caratterizzati da livelli di volatilità molto diversi. nel periodo ribassista tra il 2021 e il 2022, la Hma mostra un andamento regolare e inclinato negativamente su Nvidia, con pochi incroci rispetto al prezzo, mentre su tesla, più volatile, registra frequenti cambi di pendenza. nelle fasi rialziste del 2023 entrambi i titoli evidenziano una pendenza positiva dell’indicatore, ma con maggiore stabilità nel caso di Nvidia. nei periodi laterali la Hma si appiattisce perdendo molta della sua capacità operativa e diventando più uno strumento descrittivo della fase di consolidamento che un indicatore di ingresso.
il Supertrend viene analizzato su Coca Cola ed Eni, due titoli che offrono trend generalmente più regolari rispetto ai tecnologici. in entrambe le serie l’indicatore dimostra buona capacità di seguire la direzione del mercato e di segnalare le inversioni con chiarezza, mentre nei periodi di bassa volatilità o lateralità produce diversi cambi di segnale, confermando la sua dipendenza dalle condizioni direzionali del mercato.
Il TTM Squeeze viene invece applicato inizialmente a Stellantis per studiarne il comportamento in una fase ribassista nel 2022 e in una fase laterale nel 2025. Nel periodo di ribasso l’indicatore segnala correttamente diversi punti di compressione, anticipando movimenti di accelerazione discendente e descrivendo efficacemente l’alternanza tra fasi di contrazione ed espansione della volatilità. Nella fase laterale indica ripetuti squeeze privi di un vero breakout, confermando la sua capacità di riconoscere l’assenza di direzione. Lo studio prosegue su UniCredit, dove l’indicatore viene testato su tre contesti diversi: laterale, rialzista e correttivo. Anche in questo caso il TTM Squeeze si dimostra coerente nell’individuare compressioni della volatilità e momenti di accelerazione, fornendo una lettura più completa rispetto agli indicatori puramente direzionali.
Nel complesso il lavoro evidenzia come la combinazione di indicatori con funzioni diverse – trend, volatilità, momentum – offra una lettura più ricca della struttura dei prezzi rispetto ai singoli strumenti presi isolatamente. Gli indicatori analizzati mostrano infatti prestazioni variabili in base al contesto di mercato, e la loro efficacia cresce significativamente quando vengono utilizzati in maniera complementare.

In this work I examined and explored technical analysis in financial markets through the study and behavior of three modern technical indicators: Hull Moving Average (HMA), SuperTrend, and TTM Squeeze, with the aim of evaluating their performance in different market conditions and comparing their effectiveness with that of classical technical analysis tools. The thesis opens with an overview of the historical origins of technical analysis.
In the second chapter, the thesis examines the nature and functioning of the three selected indicators. The Hull Moving Average, introduced by Alan Hull in 2005, was designed to make moving averages more responsive to price movements by reducing lag and background noise. Through a specific mechanism based on weighted moving averages, the HMA is able to follow market behavior more closely and provide a smoother reading than traditional moving averages, making it a tool capable of identifying the prevailing trend direction more promptly. However, its effectiveness decreases in periods when the market lacks clear direction, as the indicator tends to generate fragmented and difficult-to-interpret signals.
The SuperTrend represents a further step forward in the search for tools capable of adapting to changes in volatility. Based on the Average True Range, the indicator continuously updates according to market fluctuations and plots a dynamic support or resistance line that changes color depending on the direction of the trend. Its simplicity and visual clarity make it widely used among traders, especially during strongly directional phases, whereas in lateral markets it tends to produce less reliable signals due to its sensitivity to noise.
The TTM Squeeze is the most innovative of the indicators analyzed. Its functioning relies on the interaction between Bollinger Bands and Keltner Channels, whose relationship signals periods in which the market enters a phase of volatility compression. During these phases, visually identified by the appearance of black dots, prices tend to consolidate while preparing for a possible explosive movement. A momentum component complements the volatility signal, allowing one to interpret the likely direction of the subsequent move, making the TTM Squeeze a highly useful tool for anticipating phase shifts and potential breakouts.
In the third chapter, the thesis applies the three indicators to real stock market data using Matlab. The selected equities belong to different sectors — technology, energy, consumer goods and finance — in order to observe indicator behavior under different volatility and market structure conditions. The HMA is applied to Nvidia and Tesla, two representative technology stocks characterized by very different levels of volatility. During the bearish period between 2021 and 2022, the HMA shows a regular downward pattern on Nvidia, with few crossings relative to the price, while on Tesla, which is more volatile, it records frequent slope changes. In the bullish phases of 2023, both stocks display a positive slope, although Nvidia exhibits greater stability. During lateral phases, the HMA becomes flat, losing much of its operational usefulness and becoming more of a descriptive tool for consolidation phases than an indicator for entry signals.
SuperTrend is analyzed on Coca-Cola and Eni, two stocks that generally exhibit more regular trends compared to technology stocks. In both series, the indicator demonstrates a good ability to follow market direction and to signal reversals clearly, while in low-volatility or sideways periods it produces multiple signal changes, confirming its dependence on directional market conditions.
The TTM Squeeze is first applied to Stellantis to examine its behavior in a bearish phase in 2022 and a lateral phase in 2025. During the bearish period, the indicator correctly identifies several compression points, anticipating downward accelerations and effectively describing the alternation between contraction and expansion of volatility. In the lateral phase, it shows repeated squeezes without a true breakout, confirming its ability to detect the absence of direction. The analysis continues with UniCredit, where the indicator is tested in three different contexts: lateral, bullish, and corrective. Once again, the TTM Squeeze proves consistent in identifying volatility compressions and moments of acceleration, offering a more comprehensive reading compared to purely directional indicators.
Overall, the work highlights how the combination of indicators with different functions — trend, volatility, and momentum — provides a richer understanding of price structure than using each tool in isolation. The indicators analyzed show varying levels of performance depending on the market environment, and their effectiveness increases significantly when they are used in a complementary manner.