Come abbiamo scritto nei due Post precedenti di questa serie, Recce'd è un gestore che utilizza strumenti quantitativi di analisi e valutazione, senza per questo affidare tutta l'attività di gestione, ed in particolare le scelte di compra-vendita, alla macchina. Noi in Recce'd non utilizziamo sistemi computer-driven, guidati dal computer, anche se utilizziamo la Finanza quantitativa.

Ne abbiamo scritto, e ne scriveremo ancora, per chiarire a chi ci legge che è in corso una campagna di stampa, o meglio di dis-informazione, il cui scopo è fare credere all'investitore finale che TUTTO il quant sia computer-driven (ed è del tutto falso),

Ed allo stesso tempo, per chiarire che è in corso una ancora più intensa, e spudorata, campagna di marketing delle banche e delle Reti per fare credere al Cliente che i sistemi che si affidano ad un computer sono superiori nella performance.

E' del tutto falso, ed è documentabile in centinaia di modi: noi scegliamo qui di affidarci all'attualità, e di fare quindi una cosa tanto semplice da risultare banale, ovevro leggere le notizie.

Eccone una di Bloomberg che spiega come i quant (certi "quant", come dicevamo: quelli degli "algoritmi magici") fanno perdere soldi ai loro Clienti.

L'articolo è di pochissimi giorni fa, e (tanto per non sbagliarci) abbiamo scelto una notizia che riguarda i quant di Blackrock, che è la casa di gestione con la massima raccolta di tutto il nostro Pianeta. Leggete con attenzione:

Like so many fund titans these days, Laurence D. Fink is betting on machines to turn around BlackRock Inc.’s beleaguered stock-picking business. Trouble is, they just might have made things worse. BlackRock’s main quantitative hedge-fund strategies -- which use computer models to sort through vast amounts of data to pick out patterns -- were on track for losses in 2016, according to a monthly client update sent out in late December. Of the five included, four were set for their worst returns on record, data through November showed. A separate investor presentation with a broader quant lineup showed that almost two-thirds underperformed

Ci sono due cose che vi interessano, in questo brano:

1. i quant degli algoritmi, quelli computer-driven, possono perdere i (vostri) soldi anche in un anno in cui l'indice di Borsa sale del 10%; quindi, fanno come i Fondi Comuni tradizionali, quelli cosiddetti "attivi": vi fanno perdere e pagare le commissioni
2. le grandi case di Fondi si sono buttate sui quant di questo tipo perchè non vendono più i vecchi Fondi Comuni: a questi uffici marketing non importa nulla se fanno meglio o peggio, il problema per loro è che il private banker oppure il promotore finanziario deve avere "una cosa nuova da vendere" a chi chiede di uscire (finalmente!) dai Fondi Comuni

Come in 100 occasioni precedenti, Recce'd vi aiuta a capire quale è il "trucco" degli algoritmi e dei modellini "di allocazione alla Black-Litterman", modelli bocciati dal mercato negli anni Novanta e ritirati fuori oggi con un pacchetto colorato diverso, e un fiocco nuovo. E' solo una strategia di marketing, nel loro interesse e non nel vostro di investitori.

Yet in many ways, BlackRock’s quant push reflects many of the broader pressures convulsing the money management industry. High costs and middling returns have caused investors to spurn active managers in favor of ETFs. To cope, many managers have turned to computer-driven strategies to gain an edge. That even includes some of the most storied names in the hedge-fund world, like Paul Tudor Jones and Ray Dalio, who have jumped on the quant bandwagon to bolster performance -- and justify their hefty fees.

Noi vi abbiamo informato: poi toccherà a voi scegliere.

Nel Post precedente a questo, Recce'd vi ha fornito una serie di dati sui Fondi di tipo "quant" che oggi sono più diffusi, ovvero i trend-followers.

Ora ci spostiamo su una seconda categoria di Fondi, che negli ultimi dieci anni ha raggiunto una grandissima diffusione, perché spinta dalla Reti: chiariamo subito, che rispetto ai trend-followers lo scopo di questa seconda categoria è molto più limitato.

Gli Smart Beta, infatti, sono Fondi "quant" che investono solo in Borsa: le tecniche dei trend-followers possono invece essere applicate a tutte le classi di strumenti finanziari.

Gli Smart Beta utilizzano i parametri più diffusi per la valutazione dei titoli azionari per costruire graduatorie di titoli (sempre più o meno arbitrarie nelle caratteristiche). Le strategie degli Smart Beta si ispirano a lavori accademici, una tradizione ispirata da alcuni studi di fama e French negli Anni Ottanta. Ai lettori interessati, siamo in grado di offrire un approfondimento dettagliato e i commenti di Recce'd.

Come vedete dal grafico, che vi presenta il dato annuo di extra-rendimento realizzato da queste strategie a partire dalla data in cui si è iniziato a calcolarne un indice, la maggior parte dei dati risulta positiva (i dati si fermano a metà 2016).

Allo stesso tempo, va anche detto che per le strategie più note, e diffuse, il risultato è spesso poco significativo (anche da un punto di vista statistico). Le prime a destra nel grafico, ovvero le strategie "growth" (dal 2003), e le quarte da destra "momentum" (dal 2007), presentano extra performances rispetto all'indice di borsa che possono tranquillamente essere azzerate in un solo anno, mentre risultano premianti le due categorie "value" (dal 2003) e "low volatility" (solo dal 2011), ma si tratta di due trades, di due temi di investimento,  in cui semplicemente si riflette una dinamica dei settori di Borsa che da anni premia i settori difensivi.

Diremo con grande chiarezza anche qui, come nel caso dei trend-followers, che Recce'd non utilizza queste strategie di gestione automatiche: conosciamo a fondo, per averci lavorato a lungo, i modelli di Fama e Frech dai quali tutto questo movimento ha tratto la sua origine (e tutti quelli che hanno fatto seguito in questo filone), e proprio per questa ragione possiamo dire che questi algoritmi non sono, a nostro avviso, in grado di aggiungere rendimento a quello medio dell'indice di mercato.

Termini come "quant" e "quantitativo" sono entrati ormai nel linguaggio comune. Allo stesso tempo, vengono utilizzati in modo spesso confuso dai professionisti, e per questo sono pochissimi gli investitori, sia Istituzionali sia privati, che hanno capito di che cosa si tratta esattamente.

Recce'd, in precedenti interventi, ha cercato di facilitare ai propri lettori la compresione di queste tecniche e di queste strategie, che si basano, a volte rigidamente a volte no, sull'utilizzo di dati numerici elaborati poi da modelli matematici di varia estrazione.

L'errore forse più comune è quello di credere che con l'etichetta "quant" si definiscano esclusivamente modelli di gestione del portafoglio che affidano, in modo automatico, ai calcoli effettuati da un algoritmo matematico tutte le decisioni di acquisto e di vendita per un determinato portafoglio.

Bene, non è così: diciamo (per ora, in modo sintetico) che l'universo "quant" contiene una infinità di cose, ovvero una infinità di modelli matematici sulla base dei quali sarebbe possibile costruire algoritmi automatici, oppure in alternativa fare anche molte altre cose, alcune delle quali (ad esempio i rankings) sono state già sperimentate nel corso degli ultimi 40 anni.

In questo primo Post vogliamo però concentrare l'attenzione su una delle categorie di modelli, algoritmi e prodotti quant: i CTA, ovvero i trend-followers, ovvero i modelli, gli algoritmi e i Fondi che utilizzano la statistica per "catturare" opportunità di trading, per individuare segnali di acquisto e di vendita.

Lo dichiariamo subito: noi non ci crediamo, in questi strumenti della statistica, ed infatti non affidiamo a loro i nostri portafogli. Ma sono strumenti molto diffusi, e per questo la loro esperienza ci può insegnare molte cose

Come vedete dal grafico qui sopra, i Fondi di trend-following, ovvero CTA, hanno perso soldi nel 2016: il 2016 è stato quindi un anno difficile, che fa seguito ad un altro anno difficile, ed il precedente era stato ancora più difficile per questo tipo di gestioni e di Fondi, che affidano ad algoritmi basati su regole statistiche la gestione del portafoglio titoli.

La grande popolarità dei trend followers è dovuta alla loro performance nel decennio 2000-2009, durante il quale seppero proteggere i propri portafogli dai forti ribassi delle Borse, come vedete nel grafico in basso.

Il problema però lo vedete nel medesimo grafico: questi Fondi CTA hanno prodotto, dal 2011 ad oggi, un risultato pari a zero, che su un periodo di cinque anni giustifica l'irritazione dei Clienti investitori (che portano via i soldi) e le perplessità di tutti gli operatori del settore, che da tempo si chiedono se in queste tecniche di trend-following ci sia effettivamente del valore per chi investe.

Proviamo a spiegare: i modelli statistici hanno effettivamente individuato "anomalie di mercato" sistematiche, che possono essere sfruttate sempre, per generare rendimento? Oppure hanno semplicemente misurato eventi che tra loro non sono collegati, e ricavato da qui una serie di parametri, operando sulla base dei quali non si genera alcun rendimento ma semplicemente si protegge un portafoglio dai ribassi? Perché se la verità è la seconda, allora ci sono strumenti molto meno costosi per ottenere il medesimo risultato.

Noi abbiamo già detto, con molta chiarezza, quale è la nostra visione delle cose: non utilizziamo i modelli di trend-following e, almeno per il momento, i dati ci danno ragione. Aggiungiamo qui sotto il commento di un esperto del settore:

Managed futures, as measured by the SocGen index, finished negative for the year. Many would have thought this was an odd 12-month return performance given the events of the year. Let's list some of the big moves:  the large equity decline in the first quarter, the equity gains in the fourth quarter, the bond gains and subsequent fall through the year, the dollar move higher, the BREXIT event, the US presidential election, and the comeback in oil to name a few. We could go on with some of the minor markets, but the overall conclusion is that there were trends and there were some large moves.

Unfortunately, one of the major flaws with any analysis of managed futures is that investors can always, after the fact, point to some large moves, and ask why they have not been exploited. This is the ultimate hindsight bias for analysis of this strategy. There were trends based on large price moves noticed in charts; therefore, trend-followers should have made money. 

Il commento qui sopra a Recce'd sembra condivisibile, ed ancora più condivisibili ci risultano le conclusioni qui sotto:

Systematic models capture specific price phenomena. If the environment does not exist, it does not matter what an investor may see in simple charts, money will not be made. Consequently, choosing a portfolio of managers is critical. However, while some diversification is valuable, there can be diminishing returns from too much diversification. Building a diversified portfolio is good, but too may managers may hurt overall gains.

Questa divertente serie di Post, che iniziò in settembre ed ebbe una seconda puntata in novembre, oggi si arricchisce di un nuovo episodio. Guardate un po' qui sotto che cosa Recce'd ha trovato oggi 6 gennaio sul sito del Corriere Online.

Sul messaggio operativo "più fondi, meno BTp", ci asteniamo dai commenti. Chiediamo solo al lettore di farsi qualche domanda, con grande urgenza.

Poi una seconda immagine: 

Guardate a destra: sono descritte le scelte che avete a disposizione, nel Mondo artificiale del Corriere della Sera. In particolare, date un'occhiata a "L'alternativa di Fondi Comuni alle scelte fai-da-te". 

Questa è simpatica davvero! Il Mondo ed anzi l'Universo è diviso tra chi fa "da sé" e magari fa trading on line, e chi si fa (più saggio ...) un bel portafoglio di Fondi Comuni.

Amici di Recce'd: che cosa possiamo aggiungere? Sarà l'effetto-Befana? O troppi festeggiamenti a Capodanno?

Le ragioni alla base di ciò che afferma il nostro titolo? Ve le spiega, qui sotto, la maggiore Società di consulenza dell'intero Pianeta, i cui consulenti costano milioni di euro AL GIORNO ai loro Clienti. Prima un grafico, e poi un estratto dal loro Report (pubblico) del novembre 2016.

Ecco che anche Mc Kinsey si butta a prevedere: quanto renderanno azioni ed obbligazioni nei prossimi 20 anni (boooom). Ma i dati sono comunque utili: aiuteranno i nostri lettori a capire ... l'aria che tira.

Ed ora ecco il testo: ciò che McKinsey consiglia ... ai Clienti di McKinsey. Noi pensiamo di utilizzare questo testo per uno spot pubblicitario (sempre che McKinsey non ci faccia causa ...).

Investment flows are increasingly moving away from active investment in equities, and toward either passive low-cost products or alternatives and multi-asset classes. €2.36 trillion ($2.66 trillion) flowed out of active equities between 2009 and 2014, compared with a net inflow of €1.43 trillion ($1.61 trillion) and €1.06 trillion ($1.19 trillion) into multi-asset and alternatives respectively. This trend could be accelerated by low returns. Investors may seek to bolster returns or invest in products with much lower charges.

To confront this, asset managers may have to rethink their asset-gathering and investment strategies. One option would be for them to include more alternative assets such as infrastructure and hedge funds in the portfolios they manage. Another approach, paradoxically, could be to enhance capabilities for active management. As is well known, only a few active managers are able to produce consistently superior returns to passively managed funds. But such managers will be in even greater demand in the next 20 years. It’s old news, but it’s now even more important: active managers that can demonstrate a track record of success will likely take advantage of the new investing dynamics. For example, while average returns in the next 20 years could be lower, our prior research reveals that corporate profits are increasingly shifting from asset-heavy sectors to idea-intensive ones such as pharmaceuticals, media, and information technology, which have among the highest margins. Within these sectors, a winner-takes-all dynamic is taking shape, with a wide gap between the most profitable firms and others. In such a world, active managers who can successfully identify the winners could realize outsize returns. 

(...)

The experience of the past 30 years suggests that stock and bond returns are directly linked to underlying business and economic fundamentals. A sustained period of lower returns would have implications not just for professional investors but also households, governments, endowments, nonprofits, and foundations. (...) Resetting expectations for less bountiful times, with less stellar returns than the past three decades, is an essential starting point for all investors.