Diaman Blog

Alcune settimane orsono ho parlato della caduta del mito della cosiddetta Capital Market Line (CML per gli appassionati di statistica finanziaria) che è una ipotesi affascinante se si usano i modelli statistici uni-periodali ma che nella applicazione pratica falliscono miseramente (visto che il risultato di un investimento è multi-periodale e definito dall’andamento di singoli giorni di quotazione che concorrono al risultato finale che è tutt’altro che lineare.

Per spiegarla in parole spero comprensibili per chi non è (come non lo sono io) laureato in statistica: Markowitz e la frontiera efficiente si basano su alcune assunzioni, una delle quali è che si considerano i risultati come ottenuti in un singolo periodo, non importa quale esso sia, un giorno, un mese, un anno, un decennio, è comunque un periodo considerato singolarmente, non condizionato dal rendimento di uno o più periodi precedenti.

Se non si considera in alcun modo la traiettoria della serie storica, e la relativa volatilità, allora se da un portafoglio di investimento ottengo il 3% di rendimento medio annuo, utilizzando una leva 2 dovrei ottenere un rendimento 6% (considerando zero il risk free per facilità) e un rendimento del 9% (largo circa) se utilizzo la leva tre.

Ovvero la CML ipotizza che partendo da un portafoglio ottimale, se utilizzo la leva finanziaria ottengo dei rendimenti lineamenti crescenti (in relazione alla volatilità del portafoglio).

Nella realtà non è così non solo per i portafogli composti da più strumenti, ma anche per un singolo strumento di investimento.

Mercoledì 21 settembre 2016 a Milano ho avuto il piacere di partecipare alla seconda edizione della conferenza sui Robo Advisors organizzata dall'amico e collega Massimo Scolari, presidente di ASCOSIM (per chi volesse avere informazioni sulla associazione: www.ascosim.it e il mio parere dato in tempi non sospetti al post Tributo ad Ascosim).

Per chi non conosce la definizione di Robo Advisors, essi sono dei servizi di investimento forniti a clienti e potenziali tali mediante supporti informatici moderni e senza l'ausilio di un consulente finanziario in carne ed ossa.

In pratica se andate su un sito di Robo Advisor, potete ricevere informazioni ed indicazioni su come investire i propri risparmi a vari livelli, ovvero ricevendo semplici suggerimenti che poi dovete avere l'accortezza di applicare personalmente, oppure destinando tutta o una parte della vostra ricchezza a tali soggetti che essendo intermediari finanziari, o appoggiandosi ad intermediari finanziari possono fare per voi le operazioni di investimento.

Ho avuto l'onore di poter presentare un mio personale contributo al tema con una presentazione semplice e veloce che potete trovare qui.

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La scorsa settimana abbiamo visto con il post Come stimare la perdita attesa futura che il Drawdown di strumenti finanziari diversi può aiutare a creare portafogli ottimizzati con un indicatore di rischio più attinente alla percezione dell'investitore riguardo ai rischi che corre.

Secondo l'autore del paper Expected Drawdown Management, il Co-Drawdown è più stabile della correlazione come indicatore di diversificazione tra attività finanziarie, quindi i portafogli sono più robusti e più efficienti.

Ma a questo punto era doveroso per me riprendere un concetto che ha fatto la fortuna del software exAnte di Diaman Tech, ovvero l'utilizzo del drawdown per stimare i rendimenti attesi futuri.

E' intuitivo che a marzo del 2009, dopo che i mercati finanziari avevano perso il 50%, le probabilità di perdita ulteriore erano nettamente inferiori alle probabilità di guadagno, ma questo comunque con i modelli di statistica tradizionale non si riesce ad evincere.

Per capirci, se stimo il cono di Ibbotson, in due periodi differenti, per esempio marzo 2007 e marzo 2009, avrò sempre lo stesso cono dei rendimenti attesi futuri, anzi se tenete conto della volatilità, probabilmente il cono di marzo 2009 dava più probabilità di perdita che marzo 2007, perché avendo una varianza maggiore il cono veniva più largo (ma sempre simmetrico lungo la media).

Immaginare quale perdita massima attesa aspettarci da un portafoglio di investimento fino a poco tempo fa era impossibile.

Certo, si poteva usare la solita unità di misura "spannometrica" per cui all'aumentare della volatilità aumenta anche il drawdown, ma chi conosce i mercati finanziari sa che il rapporto tra volatilità e drawdown non è assolutamente lineare, dipende da tanti fattori, ma soprattutto dai modelli matematici di calcolo di questi indicatori.

La volatilità non è in grado di comprendere se un rendimento è positivo o negativo, quindi posso avere alta volatilità e alti rendimenti con basso drawdown, ne sono esempi fondi Hedge come Winton Capital Fund che negli anni hanno saputo restituire ai loro investitori alti rendimenti con alta volatilità, anche con dei mesi fortemente negativi, ma difficilmente consequenziali e quindi con drawdown massimi inferiori ai mercati azionari.

Da oggi, grazie ai modelli matematici in grado di calcolare il Co-Drawdown e il Conditional Co-Drawdown è possibile stimare la perdita attesa di un portafoglio di investimento in base ai pesi assegnati ai vari strumenti finanziari che compongono il portafoglio.

Per comprendere al meglio questo post vi consiglio (per chi non lo avesse fatto) di leggere gli ultimi due post propedeutici a questo: Ma quale rischio e rischio e Co, Co, Cos'è il Co-Drawdown?.

Quest’estate in uno dei miei viaggi a Londra ho avuto il piacere di visitare una società di gestione, Agenda Invest, guidata dall’amico Michele Marcello, il cui CIO (Chief Investment Officer, ovvero il responsabile degli investimenti) è un interessante cinese di nome Chi Keong Lee.

Il paper da lui pubblicato nel Jornal of Wealth Management, si chiama Expected Drawdown Management: an ex-ante, long term approach to portfolio costruction (Gestione della perdita attesa: un approccio a priori per la costruzione di portafoglio di lungo termine).

Il paper spiega come non sia sufficiente descrivere una serie storica con una distribuzione (per di più normale) dei rendimenti, perché esiste un fenomeno nelle serie storiche finanziarie di auto-correlazione (concetto descritto nel paper della scorsa settimana che potete leggere qui) per cui ad un rendimento negativo ne può seguire un altro ed un altro ancora, creando i trend che sono ben evidenti nei mercati finanziari, ma soprattutto creando delle perdite che se rilevanti possono incidere significativamente sui risultati futuri dell’investimento.

Detto questo, ha creato dei modelli matematici molto interessanti per stimare ex-ante la perdita massima che ci si può attendere da un portafoglio di investimento composto da più attività finanziarie.

Il lavoro parte da un presupposto: le correlazioni tra serie storiche finanziarie non sono stabili e non sono significative per rendere efficiente un portafoglio di investimento.

Visto il successo del post Il crollo di un mito della settimana scorsa, ho pensato di iniziare un percorso, con i lettori che vorranno seguirmi, che porterà a comprendere bene i concetti di rischio, rendimento, leva finanziaria e come fare a stimare rendimenti e perdite attesi.

Ho già parlato spesso di rischio (vedasi per esempio i post: Oggi parliamo di Deviazione Standard da un punto di vista "non standard", Deviazione Standard, Volatilità e VIX e considerazioni sul Drawdown) ma mi sono convinto che una bella serie di post di approfondimento e chiarimento siano opportuni visto le recenti ricerche che ho compiuto e che mi hanno portato a conoscere dei modelli in grado di stimare il drawdown atteso, concetto molto interessante ma che necessita di una adeguata preparazione e un ragionamento che permetta di comprendere bene questi modelli (che proprio facili in termini matematici non sono).

Esistono diverse definizioni di rischio: mi è sembrato che il sondaggio evidenziato dall'amico Fulvio Marchese di frontiera efficiente, riassunto in questa tabella, sia esplicativo:

Quale indicatore statistico bisogna utilizzare per definire il primo rischio in termini di importanza per i clienti?

Vi è mai capitato di dare per scontato quello che vi insegnano o che avete studiato persino sui paper accademici?

A me si, più volte e quella che vi racconto è un'altra scoperta che ho fatto di recente.

Avete presente la Capital Market Line che Sharpe ha descritto sul paper Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk (che se volete potete scaricare cliccando sul link)?

Bene, è tutto tranne che una linea!

Mi ero già imbattuto in William F. Sharpe alcuni anni fa quando ho scritto il Paper The DIAMAN Ratio, in quanto ho dovuto studiare nel dettagli l'indice di Sharpe ho ho scoperto quattro difetti descritti nei post del mio blog Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 1 e Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 2.

E' tempo di vacanze e quindi invece di parlare di metodologie quantitative e di concetti complicati, vorrei proporne uno semplice:

Parlare del comparto Mathematics della DIAMAN Sicav.

E' una marchetta? in realtà no perché è un comparto di cui DIAMAN SCF è advisor,

E' una promozione invece che una informazione? forse, in realtà non faccio promozione finanziaria ma una informazione sulla metodologia che viene utilizzata.

E' una digressione? si, visto che lo scopo del blog non è fare promozione diretta dei servizi e prodotti DIAMAN, bensì fare educazione e formazione di finanza prevalentemente quantitativa, ma ogni tanto ci vuole ;-)

Il Mathematics è un fondo comune di investimento lussemburghese che investe prevalentemente in azioni area Euro con una strategia mista e vi spiego perché:

La scorsa settimana ho parlato della difficoltà di calcolo dei rendimenti derivanti dalla vendita allo scoperto di un titolo o di un indice.

La vendita allo scoperto consiste nel vendere un titolo che non si possiede al tempo t e poi acquistare il titolo al tempo t+1.

L'operazione è semplicemente invertita nel tempo di esecuzione rispetto ad un acquisto con successiva vendita.

Ovviamente queste operazioni sono possibili sono nei mercati finanziari e dopo il caso Volkswagen solo a determinate condizioni.

Sono a New York alla World Finance Conference e ho appena presentato il nuovo Paper scritto con l'amico Ruggero Bertelli: The Return Parity Approach.

Ma la notizia non è questa, questo paper magari lo presenterò più avanti, la notizia è che ho fatto il Discussant per un altro Paper presentato da Tao Wang, professore alla Queen College City University of New York.

Per chi non è pratico di questa tipologia di conferenze, il Discussant è la persona che analizza e propone modifiche al paper presentato da un'altra persona. Lo scopo è non solo diffondere le proprie idee, ma confrontarsi con gli altri (tipicamente accademici) per migliorarlo e trovare idee per renderlo più robusto e convincente.

Ho dovuto quindi studiare e trovare i punti deboli e da migliorare di un paper che presentava una strategia (interessante peraltro) di Pairs Trading utilizzando gli ETF.

La soddisfazione è stata insegnare a questo professore, ma anche a molte altre persone che non avevano pratica di investimenti short, come calcolare il rendimento di una posizione short.

Troppo spesso ricevo delle schede di fondi di investimento con strategia Absolute Return che si confrontano con benchmark azionari (soprattutto nei periodi in cui i mercati azionari vanno male...).

Innanzitutto partiamo dalla definizione di Absolute Return: è una strategia di investimento che punta ad ottenere rendimenti stabili indipendentemente dall'andamento dei mercati finanziari.

Come questo avvenga spesso non è dato a sapersi, vuoi perché c'è dietro la cosiddetta "Black Box" (scatola nera, ovvero non vengono divulgate le informazioni che permettono di comprenderne il funzionamento) oppure perché viene spiegato che c'è un team di gestione che prende decisioni di investimento in base all'andamento dei mercati (che per me è una scatola ancora più nera della prima, perché sapere cosa pensano e come lo pensano e la stabilità delle loro emozioni è praticamente impossibile).

Oltre il 70% delle transazioni sulle borse sono eseguite da sistemi di trading algoritmico automatico.

E’ difficile da credere, ma i dati diramati da Wall Street e le analisi che durante gli anni sono state esposte al convegno QUANT lo evidenziano con molta forza.

Nel lontano 2009 mi ricordo che alla nostra conferenza annuale aveva partecipato ITC, uno dei principali broker algoritmici al mondo. (continua)

Yossi Brandes, managing director della società spiegava che i grossi istituzionali e i grossi fondi di investimento li utilizzano per spalmare gli ordini di acquisto e vendita durante la giornata e ottimizzare così l’entrata e l’uscita dai mercati.

Non mi stancherò mai di dirlo: La priorità dell'Italia è investire sulla cultura finanziaria dei propri cittadini.

Siamo sicuramente il popolo più creativo al mondo.

Siamo sicuramente il popolo con il maggior gusto estetico al mondo.

Siamo tra i migliori problem solver al mondo.

Siamo tra i più acculturati al mondo.

Dobbiamo essere orgogliosi di essere Italiani, chi ha la fortuna di viaggiare, può verificare di persona l'ammirazione ed il rispetto che gli altri popoli nutrono nei nostri confronti.

Però, c'è un però, era ovvio.

... i duri cominciano a giocare.

E' un vecchio detto e sono consapevole dei rischi che comporta dire una cosa del genere.

Oltre ad apparire presuntuosi, poi si attira inevitabilmente la sfiga (che ci vede benissimo a differenza della sorella fortuna), però non potevo resistere, dopo aver letto di tutto sui risultati della Brexit.

Ho ricevuto delle newsletter di società di gestione che annoverano centinaia di fondi comuni, che facevano notare che ben tre dei loro fondi il venerdì 24/06/2016 avevano ottenuto un rendimento positivo.

Che dire, bravi, ma gli altri 97? perché non mi riportate come sono andati?

E' da mesi che sto maturando questa opinione che mi è stata poi confermata alla recente conferenza di ASCOSIM di Roma e anche all'Investors' Tour tenutosi ieri a Padova: Se non viene fatta una buona pianificazione finanziaria ad un cliente, non esiste prodotto migliore o peggiore, semplicemente sarà insoddisfatto dei risultati che otterrà, qualsiasi essi siano.

Mi spiego meglio: conoscete il detto "non c'è vento buono per un marinaio che non sa dove andare"? 

L'industria del risparmio gestito, io per primo, è focalizzata sul prodotto,

Alla recente conferenza finanziaria Global Derivates, una presentazione mi ha colpito più di altre, il suo titolo era: Diagnostic and Forecasting of Future Bubbles, Crashes, and Crises (Diagnostica e previsione di future Bolle, crolli e crisi) tenuta dal Prof. Didier Sornette.

Il curriculum del Prof. Sornette è veramente impressionante, non lo elenco ma se andate sul sito www.riskcenter.ethz.ch potete trovare una parte di tutto quello che fa che spazia dalla fisica dei terremoti al risk management finanziario.

DEFINIZIONE DI BOLLA FINANZIARIA

Iniziamo dal concetto di bolla finanziaria: quando i prezzi di un bene crescono ad un tasso non lineare ma più che esponenziale, non giustificata dal valore del bene, allora siamo di fronte ad una bolla speculativa.

Spesso le cose che non si conoscono sono ignorate o addirittura osteggiate; così accade da anni per le strategie quantitative che utilizzano dei processi di investimento rigorosi ma spesso ostici da comprendere e con molta matematica difficile da comprendere.

Quando andiamo ad acquistare una macchina nuova, guardiamo tutti i dati quantitativi con grande passione: quanti cavalli ha, quanto fa da 0 a 100 chilometri orari, quanto consuma nei cicli urbani, in autostrada, confrontiamo i dati tra diverse autovetture e  guardiamo dettagli che ci fanno emozionare come il colore della carrozzeria, i sedili in pelle e gli accessori ormai immancabili.

Quando investiamo i nostri risparmi purtroppo non usiamo le stesse logiche, guardiamo

Spesso ho sorriso quando qualcuno si rivolgeva a me dicendo: "Eh, i vostri sistemi quantistici...", quantitativi, si dice quantitativi.

La teoria quantistica si basa sulla meccanica quantistica, che è la teoria fisica che descrive la materia come insieme di radiazioni e particelle, come conseguenza delle vibrazioni ondulatorie delle particelle elementari.

Il primo a scrivere di queste teorie e dei quanti fu Mark Plank in un paper del 1900; poi nel tempo la meccanica quantistica ha saputo descrivere meglio fenomeni fisici dove la fisica classica invece falliva.

Questa branchia della scienza sia molto interessante e gli sviluppi futuri ritengo verranno principalmente dalla crescita di queste teorie e conoscenze.

Un esempio concreto è sicuramente in Quantum Computer di cui ignoravo l'esistenza fino alla conferenza Global Derivates di Budapest.

Riporto quanto letto sul Wall street Journal di venerdì 13 maggio 2016:

Hedge Fund Star: We Are “Under Assault”

Questa la frase di Leon Cooperman, uno dei più longevi Hedge Fund manager con i suoi 73 anni;

Siamo sotto attacco, ovvero l’industria degli Hedge Fund è per la prima volta nella sua storia per due trimestri consecutivi in raccolta negativa con deflussi nel primo trimestre del 2016 per oltre 15 Miliardi di Dollari negli Stati Uniti (se non si conta la crisi del 2008 con il caso Maddoff).

Secondo uno studio condotto da Wall Street Journal insieme

Ho cercato più volte di far scrivere l'amico Ruggero Bertelli su questo blog, ma i numerosi impegni hanno sempre impedito di avverarsi di questo mio sogno, quindi a sua insaputa questa volta propongo la sua presentazione all'investors' tour di Bellaria di venerdì 6 maggio scorso.

Buona visione, ne vale la pena...

Sono in partenza per Budapest per partecipare alla 23ma edizione del Global Derivates Risk and Asset Management, una conferenza in cui parlerò lunedì e per il resto della settimana cercherò di imparare più possibile.

Così avrò contenuti per i prossimi mesi...