La storia della gestione di portafoglio (parte 4)
Nel post precedente di questa stessa serie abbiamo affrontato il tema delle gestioni affidate alla esecuzione di modelli matematici, ovvero ad algoritmi.
Il termine "algoritmo" oggi è di moda, anche se in pochi sanno che cosa significa, moltissimi invece ne parlano. Escludere l'elemento umano dalle scelte di portafoglio sarebbe, secondo chi spinge per questi prodotti oppure per questi tipo di consulenza, perché elimina l'emotività dalle scelte.
Purtroppo per loro, elimina anche un sacco di altre cose, come dimostrano le molte esperienze fatte e fallite, all'interno dell'industria del risparmio, negli Anni Ottanta, e poi Novanta, e poi Duemila. Quindi questa "moda" è solo un tentativo di rivendere, con una nuova confezione, un prodotto vecchio. E superato dai fatti.
Le ragioni per cui affidare alla stima di parametri (stima basata sulle serie storiche del passato) le scelte di portafoglio è una grave errore lo spiega bene questo brano, che alleghiamo qui sotto in lingua originale per non travisarne il contenuto: vi si spiega, in modo molto chiaro, che basare le scelte sulle vecchie relazioni può essere un errore fatale.
Daniel Kahneman, the decision theorist and Nobel Prize winner, has talked about humans having two selves, the "experiencing self" and "remembering self". There is a difference from what we experience versus what we will remember. We will make decisions based on our memories and not our experiences. The memory will focus on the results of the experience, so an event that had a negative outcome becomes negative. If the same experience has a positive conclusion, the memory will be positive.
Events, or more importantly the memories of those events, will skew thinking. Those who went through the '87 crash will act differently than newer traders. Those who remember the tech bubble and lost money may avoid that sector to their detriment. We may want to forget in order to be unbiased. Our mind generates biases that should be forgotten.
Data analysis will not generate a difference between memory and experience not unless it is programmed. All data are equal weighted unless an explicit weighing function is used. Memory is only lost if a start-date cut-off is employed. We can control our memories and forgetfulness through quant analysis.
More memory is not always better than less. Being forgetful about old regimes and old relationships may actually be a positive. For example, in the long-run monetary policy will have well-defined impact on an economy, but currently a QE regime is different than an inflation targeting environment. Forgetting some of the past lessons or weighting them differently is a positive. Quant work can generate controlled forgetfulness.
E qui vi rimandiamo ad un nostro Post dove spieghiamo, in modo chiaro, che non tutto ciò che è "Quant" si traduce nel chiudere gli occhi e lasciare decidere un modello matematico al nostro posto.