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Human decision-making significantly impacts the markets in ways that quantitative models can’t address.

Come evitare le insidie degli investimenti quantitativi

  • 04gen 18
  • Arne Staal Head of Multi-Asset Quant Strategies

La diffusione delle negoziazioni algoritmiche ha coinciso con una fase rialzista del mercato che dura ormai da nove anni. Cosa succederebbe se il 2018 fosse l’anno dell’orso? L’unica cosa certa è che saranno gli esseri umani, e non i computer, a dover affrontare e superare la prossima crisi.

Attenzione ai miraggi

La maggior disponibilità di dati e soluzioni tecnologiche può fornire preziose informazioni a chi investe ma anche aumentare la possibilità di rilevare falsi segnali. Nel corso del prossimo anno, si assisterà a un aumento dell’uso delle strategie algoritmiche d’investimento, sempre più basate sull’impiego di grandi insiemi di dati e machine learning. Può esserci del buono in questo approccio: i sistemi quantitativi aiutano gli investitori a comprendere quali siano realmente i driver dei loro portafogli e potrebbero aprire le porte a decisioni d’investimento migliori e nuove fonti di rendimento.

Ma tanto è più facile accedere ai big data, tanto aumenta la possibilità di lasciarsi fuorviare.

Come accade in un miraggio, rendimenti che superano i benchmark di mercato promessi da innovative strategie possono scomparire non appena si investe. Le distorsioni statistiche e i pregiudizi umani si alleano nel creare molte false scoperte nell’analisi dei dati storici e oltretutto gli approcci quantitativi non sono in grado di monitorare i cambiamenti in atto.

La definizione della scienza economica data da Keynes vale anche per gli investimenti: “la scienza del pensare secondo dei modelli, unita all’arte di scegliere quei modelli che siano rilevanti per il mondo contemporaneo”. La crisi finanziaria globale ha ricordato agli investitori che i modelli hanno dei limiti. Gli esperti di economia non sono stati in grado di prevedere la crisi e le decisioni politiche hanno avuto un peso maggiore delle dinamiche economiche nel porre fine alla recessione.

Quando le regole cambiano

I governi cambiano le regole del gioco in direzioni che spesso i modelli non sono in grado di cogliere. Dopo la crisi finanziaria asiatica del 1997-1998, il Fondo Monetario Internazionale ha fornito aiuti finanziari a Tailandia, Indonesia e Corea del Sud. La Malesia, invece, ha scelto una strada diversa, imponendo controlli sui capitali che hanno ancorato la valuta, ma nello stesso tempo anche gli investitori. Se guardiamo ancora più indietro nel tempo, nel secondo dopoguerra gli investitori di gran parte delle società britanniche di pubblici servizi hanno dovuto cedere le proprie quote allo Stato in cambio di obbligazioni governative. Occasionalmente i mercati cessano di funzionare del tutto. La Prima guerra mondiale colse di sorpresa il sistema finanziario dell’epoca, di cui Londra era il fulcro. Le banche britanniche avevano prestato ingenti capitali alle società tedesche. Lo scoppio della guerra provocò uno shock sui mercati, che tuttavia non potevano contare sulla rete di sicurezza che oggi è rappresentata da Banche centrali, governi ed enti sovranazionali.

Il sistema finanziario si bloccò e 50 Borse valori in tutto il mondo chiusero i battenti, alcune per diversi mesi.

Ancora oggi, questi rischi sono rilevanti. Nel 2013, Cipro ha imposto alcune norme di controllo sui capitali per limitare i deflussi dal suo sistema bancario. L’attuale programma politico del Partito laburista britannico prevede la nazionalizzazione di ferrovie e compagnie idriche.

Siamo sicuri che la chiusura dei mercati sia un evento del passato? Nel suo saggio An engine, not a camera: how financial models shape markets, il professor Donald MacKenzie racconta un episodio accaduto durante il crollo di Borsa dell’ottobre 1987, quando l’indice S&P 500 perse il 22% e i relativi contratti futures cedettero il 29% negli scambi sulla Borsa mercantile. Numerosi emittenti si ritrovarono sull’orlo del fallimento. Era concreto il rischio che la Borsa valori non fosse in grado di aprire il giorno successivo. La Continental Illinois Bank era l’agente di compensazione della Borsa e possedeva 400 milioni di dollari USA. In extremis, il presidente della banca intervenne per liberare i fondi necessari a consentire l’apertura delle contrattazioni. Come osserva MacKenzie: “La soluzione della crisi getta una luce su quella rete poco conosciuta di interconnessioni personali che spesso soggiace anche al più globale e apparentemente impersonale dei mercati”.

Quando le cose si mettono male

Quando le cose non vanno per il verso giusto, gli esseri umani intervengono. Una rete simile a quella citata sopra ha impedito che il fallimento colossale dell’hedge fund Long-Term Capital Management bloccasse l’intero sistema finanziario. Così pure l’ intervento umano ha tenuto aperte le porte della Royal Bank of Scotland e di altre istituzioni simili durante la crisi finanziaria globale.

Gli investimenti quantitativi stanno rapidamente sostituendo la gestione attiva tradizionale. Gli algoritmi aiutano a guardare oltre le distorsioni e le turbolenze di breve termine che ostacolo i processi decisionali umani. L’informatica ci permette di sostenere i nostri giudizi con prove empiriche. Ma la scienza deve essere ragionata e contestualizzata. In un mondo ancora oggi dominato dalla paura e dall’ingordigia umana, gli investitori devono saper comprendere i limiti dell’approccio quantitativo alla finanza.

Nel 2018, il settore dei big data accrescerà ulteriormente d’importanza.

Le tecniche quantitative sono ormai diventate strumenti essenziali per l’investitore odierno, ma va appunto ricordato che si tratta di strumenti e non di soluzioni. Per investire con successo, è necessario comprendere sia i numeri che il contesto in cui vengono utilizzati, il che richiede giudizio. Gli esperti di analisi e interpretazione dei dati hanno un ruolo importante da giocare, tuttavia ancora oggi per fare investimenti servono prima di tutto gli investitori.





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