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.