Roberto Falzoni
Il boom dell’intelligenza artificiale ha portato aduna forte crescita nell’offerta di fondi sistematici, che alla discrezionalità dei gestori sostituiscono algoritmi basati su modelli statistici, riconoscimento di pattern e analisi dei “Big Data”. L’utilizzo di modelli quantitativi non è una novità nell’industria finanziaria: i trading desk delle banche d’affari e gli hedge fund fanno uso dell’analisi dei dati e dell’automazione sin dagli albori dell’informatica negli anni ’60.
La spinta dei dati
Ciò che davvero è cambiato con la rivoluzione tecnologica degli ultimi 20 anni è la possibilità per una platea più ampia di attori di accedere a dati di elevata qualità, oltre che alle potenze di calcolo necessarie per analizzarli, portando a una proliferazione di nuove strategie e prodotti, indirizzati sia agli istituzionali, sia ai retail, che possono sfruttarli per navigare una fase di mercato caratterizzata da crescente incertezza e volatilità.
Le strategie quantitative si basano, nella propria essenza, sull’analisi di dati storici relativi all’andamento dei mercati e dell’economia, con lo scopo di identificare dei pattern ripetuti che possano attivare delle decisioni di investimento, al rialzo come al ribasso. Tipiche applicazioni dell’intelligenza artificiale sono la stima dei trend nei contratti future, la determinazione di opportunità di arbitraggio e lo studio di correlazioni tra diversi asset.
Pro e contro dei software
La forza dei sistemi algoritmici risiede nell’efficienza delle macchine, che possono investire simultaneamente su più mercati, dalle azioni alle commodities, con importanti benefici di diversificazione, e reagire rapidamente alle fluttuazioni del mercato: questo permette di bilanciare il rischio in fasi di accelerazione irrazionale e di generare rendimenti stabili anche in condizioni di elevata volatilità, come stiamo sperimentando in questi mesi, con movimenti troppo rapidi e violenti per essere gestiti da trader umani. Il principale fattore di rischio risiede nel fatto che i modelli quantitativi possono soffrire durante eventi non rispecchiati nella storia su cui sono stati addestrati, come successo allo scoppio della pandemia di Covid-19, le cui conseguenze non erano prevedibili tramite la pura analisi statistica.
Criteri di selezione
I prodotti sistematici sono un mattone importante per la costruzione un solido mix di portafogli, sia con l’obiettivo di generare rendimenti non correlati al mercato, sia per esporsi alle asset class tradizionali, ma applicando un controllo più preciso della volatilità e dei rischi. Nella selezione dei fondi, siamo convinti che, ancor più che nel caso delle strategie discrezionali, sia fondamentale eseguire una due diligence appofondita: in primo luogo, è necessario assicurarsi che l’infrastruttura tecnologica dei gestori sia sicura, all’avanguardia e certificata da controparti di elevata reputazione, per evitare il rischio che errori nel software o guasti nei server possano impattare negativamente il trading; in secondo luogo, è fondamentale uno studio dettagliato della metodologia di ricerca, sia per valutare la capacità, nel lungo termine, di sviluppare modelli che siano più avanzati di quelli dei competitor, sia per comprendere le caratteristiche intrinseche delle strategie, che le porteranno a sovra o sotto performare in date circostanze di mercato.
Le scelte
Tra i fondi specializzati su un’unica asset class, preferiamo quelli attivi su valute, future e in particolare sulle commodities, sia in quanto presentano serie storiche più facilmente modellizzabili statisticamente rispetto a azioni e obbligazioni individuali, sia perché garantiscono diversificazione durante fasi di “bear market” e opportunità di profitto su trend a lungo termine, come successo, ad esempio, tra il 2021 e il 2022 per il petrolio e il gas naturale. A livello di strategie, riteniamo che il trend following, l’arbitraggio e i programmi incentrati sull’ottimizzazione
di portafogli cross-asset siano gli ambiti in cui le macchine hanno una maggiore probabilità di portare un valore aggiunto rispetto agli umani, grazie alla loro capacità di analizzare le correlazioni tra gli asset e bilanciare l’esposizione rispetto alla volatilità. Troviamo interessanti anche le piattaforme multi-strategia, per le quali priviligiamo hedge fund con un solido track record e, soprattutto, dotati di una sofisticata infrastruttura operativa e di controllo. Diffidiamo di sistemi esotici e scatole nere, preferendo gestori capaci di caratterizzare le proprietà del loro sistema e di spiegarne le performance.
