Miglioriamo insieme il mondo del risparmio gestito

Il futuro che ci attende nei mercati finanziari è pieno di insidie e trappole.

Ovunque ci giriamo troviamo incongruenze che non possono lasciare indifferenti ne gli investitori e tanto meno i professionisti.

VADO AL MASSIMO

I mercati azionari sono ai massimi con multipli spesso fuori dalle medie storiche, diverse commodities sono vicine ai minimi o comunque a prezzi molto diversi dalle medie storiche; i mercati obbligazionari addirittura si trovano con rendimenti negativi se a breve termine, e comunque con spread che non ripagano assolutamente dei rischi che ci si assume a comprare i bond, soprattutto nei corporate.

CRYPTO?

Per non parlare delle crypto-assets, che sono ai massimi con un rally degli ultimi tre mesi che ha portato il Bitcoin da 2.500 a oltre 6.100 di massimo dei giorni scorsi, realizzando un rendimento a cui i mercati finanziari non sono abituati.

E’ veramente difficile capire cosa succederà nelle prossime settimane e nei prossimi mesi.

CONFESSIONE

Per non sapere ne leggere ne scrivere, noi sul fondo Mathematics di DIAMAN Sicav abbiamo speso il 5% della sovra-performance del fondo rispetto al benchmark (circa lo 0,5% del patrimonio) per comprare delle PUT che proteggano il fondo in caso di mercato negativo. 

So cosa state pensando, è vero, noi puristi delle metodologie quantitative abbiamo applicato discrezionalmente una tecnica di money management, ma con una performance netta del 20% dall’inizio dell’anno contro un benchmark che sta facendo circa la metà, non aveva senso rimanere full-invested (pienamente investito) sul mercato senza aprire un paracadute, il buon senso deve prevalere sull’avidità, spero ci perdonerete…(anzi spero anche che chi voglia rimanere nei mercati finanziari da qui a fine anno decidano di spostare l’investimento sul nostro comparto, proprio per beneficiare dell’eventuale rialzo, ma anche per evitare grosse perdite in caso di storno dei mercati).

ALPHA

Ma non volevo parlarvi di questo in realtà, volevo parlarvi del famoso ALPHA, ovvero della capacità di un gestore di generare un sovra-rendimento rispetto al benchmark, perché per i prossimi anni sono certo che i fondi attivi torneranno di moda, perché rimanere passivamente investiti sui mercati indipendentemente da ciò che succederà è veramente molto pericoloso. (chi volesse approfondire ho scritto un paio di post al riguardo Come stimare l'Alpha e il Beta di un fondo e Quanto "maschio" Alpha è il tuo gestore?)

Allora ho pensato di rielaborare una tabella, presa dal libro “inside the Black Box” di Rishi K Narang, un famoso quant trader di New York che spiega le varie tecniche per generare l’alpha attraverso modelli quantitativi.

Come potete vedere, la generazione di ALPHA si può ottenere sia con logiche di analisi del prezzo che con l’analisi fondamentale.

Chi mi conosce sa che io preferisco le analisi dei prezzi, perché esse incorporano tutte le informazioni conosciute dal mercato e anche ancora sconosciute al mercato e magari conosciute dai cosiddetti “insider” (ovvero quelle persone interne o che ruotano attorno all’azienda che possono conoscere delle notizie riservate in anteprima).

D’altronde le logiche di analisi dei bilanci è un lavoro con lo specchietto retrovisore, perché i bilanci sono vecchi e le redditività future dipendono non dai bilanci passati ma dai progetti futuri, e visto che il mercato sconta sui prezzi i dividendi futuri, guardare i passati ritengo che abbia poco senso.

Guardando la tabella, chi sceglie strategie quantitative basate sull’andamento del prezzo sostanzialmente può avere un approccio “Trend Follower” (ovvero che segue il trend del mercato) oppure di “mean reversion” (cioè che puntano sul ritorno alla media e quindi vanno contro i trend).

Anche su questa posizione io preferisco di gran lunga le strategie trend following, perché seguono l’onda e non gli vanno contro, mentre chi ragiona su logica contrarian sarebbe probabilmente corto sul mercato azionario da molti mesi, con grave perdita in conto portafoglio.

Se invece scelgo una strategia basata sui fondamentali (e utilizziamo anche queste in realtà sul comparto Mathematics), i gestori quantitativi in realtà preferiscono invece che leggere in profondità i bilanci delle società (cosa in grado di fare solo un essere umano, ma con grosso dispendio di tempo), guardare alcuni principali indicatori statistici e puntare sulle cosiddette “relazioni statistiche deboli” come definite dal buon Paolo Sassetti in occasione di un comitato scientifico DIAMAN del 2004.

Ovvero se io prendo un certo numero di titoli che tra loro sono collegati da alcuni parametri (per esempio un P/E basso e utili in crescita anno su anno), le relazioni di questi titoli rispetto al benchmark (che è una media e non l’ottimale) portano normalmente ad una sovra-performance tanto minore quanti titoli acquisto, ma tanto instabili se ne acquisto troppi pochi.

Un bravo quantitativo investe il suo tempo nel comprendere quali sono gli indicatori corretti e qual è il numero migliore per minimizzare la diversificazione ma massimizzare la stabilità di sovra-rendimento.

Ovviamente invece dei dati fondamentali sul valore intrinseco della società posso guardare ai valori relativi, ovvero per esempio quali titoli stanno crescendo con tassi di crescita più elevati della media (non dei prezzi ma nei fatturati, negli utili, ecc…); questa strategia si chiama Growth e in passato si sono distinte strategie di questo tipo rispetto a strategie Value (spiegata prima).

Oppure si possono avere metodologie che puntano alla qualità dei titoli, e quindi si possono introdurre indicatori ulteriori, come le quote di mercato, la resilienza di cambiare i prodotti da parte dei clienti; faccio un esempio, pensate ad Apple, che tasso di infedeltà ha dei suoi clienti che cambiano il cellulare o il computer Mac per andare alla concorrenza? Bassissimo, perché i clienti sono affezionati al brand e difficilmente cambiano (ci sono certo, ma sono forse meno di quelli che arrivano dalla concorrenza); questo è un indicatore “quality”.

Le principali fonti di generazione di ALPHA quindi sono quelle descritte in questa tabella, a cui però bisogna aggiungere altri aspetti che possono caratterizzare la strategia di generazione dell’alpha, ovvero come vengono implementate questi modelli.

Le decisioni da prendere sono principalmente tre:

1) Qual è l’orizzonte temporale con cui rivedo il portafoglio?

2) Come è strutturata la scommessa

3) Che tipo di strumenti utilizzo

ORIZZONTE TEMPORALE

L’orizzonte temporale può essere di High Frequency Trading, (dove funzionano meglio le logiche di mean reverting), di short term (ovvero giornaliero), medium term (settimanale o mensile) o long term (trimestrale o semestrale); inutile dire che per le logiche di trend più è ampio il tempo di analisi, più rumore inutile dei mercati riesco ad eliminare; anche in questo caso un buon quantitativo deve definire la finestra di analisi che rappresenta il miglior compromesso tra rapidità di intervento e pulizia del trend.

SCOMMESSE

Le scommesse che mi prendono possono essere di due tipi, intrinseche, ovvero che con un modello scelgo molti titoli e punto sulla validità dello stesso, oppure relativo, quindi ho diversi modelli di generazione dell’ALPHA e li metto in competizione uno con l’altro scegliendo un titolo per ogni modello.

A tal proposito è stato molto bello l’intervento del prof. Zura Kakushadze (pensate che ha oltre 260.000 follower su Linkedin) alla scorsa edizione della conferenza QUANT2017 dove ha spiegato come utilizzare 101 modelli ALPHA (liberamente scaricabili sul sito ssrn.com) e come la loro combinazione possa portare valore aggiunto.

STRUMENTI CORRETTI

Per ultimo ma non per questo meno importante è fondamentale scegliere gli strumenti finanziari migliori per la strategia implementata, se sono illiquidi utilizzare una strategia short term o HFT non ha assolutamente senso, mentre una strategia basata sui fondamentali potrebbe ottenere il massimo rendimento annuo con strumenti illiquidi (vedi fondi di private equity).

Insomma, questo post spero vi sia utile per comprendere che un processo quantitativo non è una banalità e richiede molto lavoro e scelte importanti che possono condizionarne i risultati, non perché i modelli non siano validi, ma perché scelte strategiche a monte ne possono condizionare i risultati futuri. 

Come sempre lieto di una vostra eventuale condivisione, vi auguro

Buon lavoro a tutti

DB