Quali sono le strategie quantitative utilizzate oggi dagli hedge fund?

Gli hedge fund, in generale, sono fondi d’investimento che, rispetto ad altri fondi d’investimento “tradizionali”, come i fondi comuni, godono di una minore regolamentazione e di una maggiore flessibilità. Un hedge fund prevede un gestore di investimenti ed è generalmente aperto a un numero limitato di investitori i quali pagano una commissione di performance al gestore del fondo sulla base dei profitti realizzati dal fondo stesso. Un hedge fund quantitativo è un particolare fondo d’investimento che per realizzare le proprie scelte di trading si affida a strategie algoritmiche o sistematiche.

Le strategie di trading quantitativo possono concentrarsi su qualsiasi classe di attività (azioni, derivati, reddito fisso, valute, materie prime, ecc.), facendo operazioni basate su strategie sistematiche, piuttosto che decisioni discrezionali. In altre parole, almeno in una certa misura, i fondi hedge quantitativi usano regole di trading “automatiche” invece di affidarsi alle valutazioni dei trader del fondo. Naturalmente, le due strategie possono essere combinate tra loro, ma quasi tutti gli hedge fund vengono classificati come prevalentemente quantitativi o prevalentemente non quantitativi.

Sia i fondi hedge tradizionali che quelli quantitativi possono utilizzare informazioni fondamentali, come i dati economici, i dati contabili/finanziari, nonché gli interventi governativi, le analisi demografiche e settoriali della domanda e dell’offerta. Ciò che distingue gli hedge fund è che gli analisti quantitativi cercheranno di utilizzare questi dati in modo sistematico e automatizzato.

Dati, previsioni e modelli matematici

Spesso, l’analista quantitativo ricorre a decine o addirittura centinaia di tipi di dati diversi per prevedere un’unica uscita (regole su quali asset comprare o vendere); queste analisi vengono poi utilizzate per identificare interessanti posizioni lunghe e corte. La maggior parte di questi dati prenderà la forma di informazioni di serie temporali (ad esempio, il rendimento dei titoli del Tesoro a 10 anni) o informazioni trasversali (ad esempio, diversi rapporti prezzo/utili per le aziende di un dato settore).

Gli hedge fund quantitativi stanno gradualmente guadagnando terreno nella gestione patrimoniale rispetto ad altri hedge fund e fondi d’investimento. © WSJ/Tabb Group

Gli analisti quantitativi non conducono dettagliate analisi fondamentali “dal basso verso l’alto” di singole azioni o altri titoli; piuttosto, possono cercare di farsi un’idea dell’attrattiva di decine o centinaia di beni diversi simultaneamente. Allo stesso modo, un hedge fund quantitativo utilizza raramente le macroanalisi relative alla politica monetaria e al suo impatto sui mercati obbligazionari o sui tassi di cambio, oppure le valutazioni sulla stabilità politica o sui rapporti di lavoro in un dato mercato.

Per gli analisti quantitativi, questi dati sono probabilmente troppo soggettivi, a meno che non possano essere in qualche modo rigorosamente quantificati. Un hedge fund quantitativo sviluppa complessi modelli matematici per cercare di prevedere le opportunità di investimento – di solito sotto forma di previsioni su quali attività dovrebbero ottenere rendimenti elevati (per investimenti lunghi) o bassi/negativi (per investimenti brevi).

Analisi quantitativa: la principale strategia dei fondi hedge quantitativi

Le strategie di hedge fund quantitative si basano sull’analisi quantitativa (AQ) per prendere decisioni di investimento. L’AQ è una tecnica che cerca di capire il comportamento dei mercati utilizzando la modellazione matematica e statistica, la misurazione e la ricerca basata su grandi insiemi di dati. Gli hedge fund quantitativi spesso sfruttano la tecnologia per analizzare i dati e prendere decisioni commerciali automatiche basate su modelli matematici o tecniche di apprendimento automatico.

L’analisi quantitativa utilizza una serie complessa e diversificata di dati per sviluppare modelli matematici predittivi. © Buffalo University

Questi fondi possono essere considerati quasi delle “scatole nere”, poiché il loro funzionamento interno è oscuro ed esclusivo. Esempi di hedge fund quantitativi potrebbero essere le società di trading ad alta frequenza (HFT). Un approccio di modellazione comune e classico è quello della modellazione fattoriale. In questo caso, le variabili predittive (o “indipendenti”), come il rapporto prezzo/utili, i tassi di inflazione o le variazioni del tasso di disoccupazione, sono utilizzate per cercare di prevedere il valore di un’altra variabile di interesse (variabili “dipendenti”), come il cambiamento previsto nel prezzo di un’azione.

I modelli fattoriali possono basare le decisioni di trading su un insieme predeterminato di fattori (come i rendimenti dello S&P 500, l’indice del dollaro statunitense, un indice di obbligazioni societarie, un indice di materie prime come il CRB e una misura dei cambiamenti negli spread delle obbligazioni societarie) oppure su un insieme di fattori matematicamente correlati (ma non esplicitamente specificati), come quelli ricavati dall’analisi delle componenti principali (ACP).