I trading system ad operativita' zero: quale il migliore ? (1 Viewer)

[Piedi a Terra]

I matematici se la cavano rispondendo a questa domanda con «matrice semidefinita positiva».

Io, per non farmi detestare più del necessario, spiego che semplicemente una matrice delle covarianze è internamente coerente quando il passaggio alla matrice di correlazione dà come risultato tutti valori compresi tra -1 e 1.

Allora, efficienza e coerenza non sono sinonimi, come avevo malamente inteso.
La coerenza e' un aspetto prettamente matematico (mi ricorda l'analogia della non monotonicita' quando si discute di VAR) e tutto interno alla modellistica adottata.

L'efficienza nella costruzione della matrice, come la intendevo io precedentemente alla tua spiegazione, avrebbe potuto essere intesa come la ricerca di metodi efficienti di previsione delle covarianze future, sebbene ogni tentativo in tal senso inevitabilmente comporta forzature o introduzione di modelli parametrici (overfitting?). Nel complesso, si spera che i metodi efficienti di previsione producano un output migliore rispetto alla previsione canonica, quella effettuata sulla sola scorta dei dati storici.

Basandomi sui soli dati storici di coppie, io temo che i campioni di dati storici possano essere "clusterizzati" piu' del temuto per il limite che le matrici considerano le covarianze a coppie e non in un quadro d'insieme che dovrebbe essere legato alla rappresentazione dei mercati.

Si potrebbe pensare allora alla necessita' di di stimare le covarianze attraverso dei "merge" sull'intero insieme di dati. Non so se questo possibile tentativo potrebbe avere a che fare con gli algoritmi genetici, ma penso piuttosto a delle tecniche di "bootstrapping" o alle tecniche cosiddette di "shrinkage"

Per me comunque questi argomenti a cui hai accennato sono arabo: troppo specialistici.

 

[Cren]

Si potrebbe pensare allora alla necessita' di di stimare le covarianze attraverso dei "merge" sull'intero insieme di dati. Non so se questo possibile tentativo potrebbe avere a che fare con gli algoritmi genetici, ma penso piuttosto a delle tecniche di "bootstrapping" o alle tecniche cosiddette di "shrinkage"

Ragionando come fossi in birreria, quindi solo per chiacchierare amabilmente, la cosa più semplice che mi viene in mente per valutare i titoli a "insiemi" anzichè a coppie potrebbe essere usare un semplice algoritmo di clustering gerarchico (come l'algoritmo delle k-medie) sulla matrice di correlazione.

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In fondo, con un po' di fantasia, una matrice di correlazione può essere vista come una matrice di distanze euclidee normalizzate tra i punti del piano

 

[Piedi a Terra]

Ragionando come fossi in birreria, quindi solo per chiacchierare amabilmente, la cosa più semplice che mi viene in mente per valutare i titoli a "insiemi" anzichè a coppie potrebbe essere usare un semplice algoritmo di clustering gerarchico (come l'algoritmo delle k-medie) sulla matrice di correlazione.

Sono tecniche di bioinformatica, utili, ad esempio, a stabilire quanto sono differenti geneticamente dei gruppi di popolazioni tra di loro. Non e' detto che le tecniche usate in bioinformatica e in finanza non abbiano dei legami: un bioinformatico di nome Patterson, ben noto nel campo, ha lavorato per del tempo alla Renaissance di Simons.

 

[Piedi a Terra]

E' disponibile sul sito di Ossiam un bellissimo paper di accessibile lettura (no formule matematiche ! ) dal quale ho estratto il seguente grafico che parla da solo.

La lettura del paper mi induce a rettificare una mia precedente affermazione, nella quale sostenevo che l'equipesatura batte mediamente (del 2% l'anno !) il benchmark di mercato (Stoxx 600 ma anche Nasdaq oppure Dow Jones) per il maggior peso attribuito alle small caps.

C'e' in verita' anche un altro motivo descritto nel paper, e cioe' che gli indici benchmark di mercato vanno generalmente male perche' sono costretti ad inseguire le bolle.

Prendiamo il ricordo delle famose Finmatica, come esempio, un'azienda della new economy che era arrivata a capitalizzare piu' della Fiat pur avendo sede in un capannone della periferia di Brescia.

Vennero collocate a 5 Euro ed arrivarono a toccare i 200 Euro per azione.
Piu' le Finmatica salivano, piu' l'indice MIB30 doveva aumentare il peso di Finmatica e ridurre il peso di Fiat.

Quando fallirono fu una perdita tragica per gli indici italiani ponderati per la capitalizzazione, mentre per il trading system ad equipesatura il fallimento di Finmatica peso' solo per il 3,33% (1/30 del MIB30)

 

[Piedi a Terra]

bla bla bla

Questi ETF "Ossiam" di Natixis non adottano il modello Black Litterman.

L'uso delle view soggettive come avviene nel modello Black Litterman implica una inevitabile discrezionalita' che non e' compatibile con la filosofia di gestione di un ETF, bensi' di un fondo comune.

La filosofia delle tecniche adottate da Peter Haodley si richiama a tecniche non discrezionali, che sono tecniche di combinazione - shrinkage, appunto- di due distribuzioni, una originale che stabilisce le probabilita' a priori calcolate sui dati storici ed una modificata per tenere conto che i rendimenti previsti di solito sono inferiori a quelli stimati (e la natura della volatilita' di mercato e' molto piu' variabile rispetto a quanto atteso in base alle stime storiche).
Non e' dato sapere se questi professori bocconiani e non usino nell'ETF Ossiam le tecniche di shrinkage od altre diavolerie ancora. Peraltro pare che si sia empiricamente osservato da un grafico riprodotto nel paper che tutte le tecniche di shrinkage portino a dei risultati simili nel backtesting, per cui possono essere piu' o meno definite tutte equivalenti. Quindi deve esserci dell'altro, che nel paper e' accennato (tecniche di clearing, Random Matrix Theory, etc.) che onestamente non mi interessa piu' di tanto approfondire.

Cio' su cui invece ci si dovrebbe concentrare in una sezione di trading system come questa sono altri aspetti.

Quale e' la proporzione ideale in cui combinare 2 trading system ad operativita' zero?

Invitando a dare un'occhiata al grafico precedente che ho appena postato, abbiamo, al momento:

- 1 trading system che equipesa le azioni ed ottiene mediamente 200 punti base di extraperformance sull'indice europeo delle 600 azioni piu' importanti con la stessa volatilita'
- 1 trading system che sulla base del modello della minima varianza ottiene mediamente 400 punti di extraperfomance con 500 punti base di extraperformance e volatilita' dimezzata

Investire 100 % sul secondo trading system oppure una combinazione di entrambi sulla base magari della frontiera efficiente ? (anche calcolata con Omega).

Secondo problema che sto affrontando: quale e' il momento migliore per entrare in acquisto /(vendita), visto che a differenza dell'Euronext sul Sedex degli ETF non c'e' mercato ed occorre comperare direttamente dalle mani del market maker pagando mediamente lo 0,2-0,3% di spread?

Terzo problema: le commissioni di gestione etf per un indice europeo a capitalizzazione sono tipicamente del 0,2% annuo. Per questo ETF equipesato 0,35%, Per l'ETF a minima varianza 0,65%-0,75% circa. Forse che convenga sovrappesare l'ETF a 0,35%, perche' comunque e' concorrenziale rispetto a tutti gli ETF a capitalizzazione di mercato delle maggiori case (Ishare, Lyxor) e non si discostera' molto dai rendimenti. Confesso che l'ETF a minima varianza e ad elevato costo puo' essere un hazard che potrebbe andare a finire male se l'economia ripartisse a gran carriera ed i finanziari di cui gli ETF sono attualmente sprovvisti decuplicassero il loro valore in qualche anno? In fin dei conti Intesa e Unicredito hanno perso dal 92% al 98% in questi anni, per cui se decuplicassero il valore non ritornerebbero nemmeno al loro valore iniziale.

Complessivamente i problemi da affrontare non sono semplici, come peraltro avviene spesso quando si tratta di valutare in modo razionale dei processi di selezione nell'investimento.

Ciao e grazie del contributo.

 

[Wanda Osiris]

Non usano certamente BL ma un'assunzione la devono fare a priori.
　
　
Mi sono letto:impact-of-covariance-cleaning-techniques-on-minimum-variance-portfolios- di Ossiam dove vengono illustrati diversi algo di shrinkage su matrici garched. Mi sembra di intuire che la scelta ricada sul JSSE che combina la covarianza emprica e la matrice di identità.
(insomma non è proprio banale come poteva sembrare inizialmente, dove tutto pareva replicabile con un software da pochi euro tipo Smartfolio o addirittura gratuiti tipo R. Servono competenze specifiche)
　
　
Come hai giustamente sottolineato minum variance = basso rendimento se i losers partono (soprattutto se i losers guidano il mercato mediamente sempre).
　
　
Una possibile soluzione ai tuoi quesiti, replicabile con facilità (con R in pochi minuti..sono i dati affidabili il solito scoglio), può esistere nell'allegato. Magari ragionandoci per migliorarla..(a vedere i risultati della DS non si trova conforto..) e partendo direttamente dalla terza proposta..
　
　

 

[Imar]

Da ignorante mi domando: c'era bisogno di cotanto professorame per stimare una matrice di covarianza e fare un'ottimizzazione vincolata?

Traduco il mio pensiero per chi non lo ha interpretato: non è che la strategia è vecchia come il cucco, l'algoritmo una pozzanghera da quattro righe di codice e il reclutamento di questi grandi nomi è semplicemente un espediente di marketing per attirare sottoscrittori convinti che la competenza dei gestori faccia la differenza?

Minimizzando mi azzarderei a dire che la competenza dei gestori in un lavoro del genere si spegne non appena hai una matrice di covarianza internamente coerente, dati esatti e un algoritmo di ottimizzazione che non si pianta; a quel punto devi solo premere il pulsante e mandare una lista al broker.

Vedo Imar collegato e so che gli piace cullarsi nella paranoia... che ne pensi?

Lo sai bene come la penso…. Penso che il tempo andrebbe prioritariamente dedicato ad argomenti che hanno una “logica fondamentale alla base” (dopo gli spin off’s devi passare ai buy-back…) piuttosto che al number crunching sulle covarianze PASSATE, miranti a produrre portafogli FUTURI (non ho letto i paper di Ossiam, correggetemi se sbaglio, ma penso di sapere dove vanno a parare….)

Ciò detto, l’argomento dei permanent e/o minimum variance portfolios (ora credo di aver capito meglio cosa intendeva PAT), è senz’altro interessante ed attuale, come minimo dal punto di vista del marketing e dello studio di nuovi prodotti finanziari.

Dal punto di vista pratico, l’utilizzo dei concetti richiederebbe – almeno da parte mia – una maggiore comprensione degli stessi

Ad esempio: io non ho ancora realmente compreso se vi sia un free lunch nell’outperformance dell’equipesatura, non fosse altro perché in genere le small caps sono maggiormente rischiose e dunque – in teoria – il portafoglio equipesato dovrebbe essere più rischioso di quello capital- weigthed.

In ogni caso, per chi è interessato a questi concetti, rimando al blog di Mebane Faber:


Risk Parity vs. Endowment Model vs. Permanent Portfolio – World Beta – Stock Market and Investing Blog of Mebane Faber

che è ricco di documentazione, pur lasciando intendere (un po’ tra le righe) che per ora l’unica cosa realmente certa per l’investitore è che i prodotti costruiti su questi concetti hanno commissioni di gestione molto al di sopra della media , in taluni casi, anche oltre il 2% all’anno
Da qui, si capisce che il minimo che puoi fare se vuoi avere un buon approccio di marketing e non ti chiami AQR (cioè non hai un marchio forte) …. è coinvolgere un prof della Bocconi….

 

[Piedi a Terra]

(insomma non è proprio banale come poteva sembrare inizialmente, dove tutto pareva replicabile con un software da pochi euro tipo Smartfolio o addirittura gratuiti tipo R. Servono competenze specifiche)
　

Si, c'e' prima di tutto quella parte accennata da Cren sulla coerenza matematica tra la matrice di correlazione e la matrice di covarianza, unitamente alla necessita' di una stima conservativa delle covarianze future rispetto alle covarianze del passato ("conservativa"= e' buona prassi stimare un minor rendimento futuro ed una maggiore varianza).

Una possibile soluzione ai tuoi quesiti, replicabile con facilità (con R in pochi minuti..sono i dati affidabili il solito scoglio), può esistere nell'allegato. Magari ragionandoci per migliorarla..(a vedere i risultati della DS non si trova conforto..) e partendo direttamente dalla terza proposta..
　
　

Quando leggo qualcosa da parte di coloro che gestiscono il fondo Diamat Mathematics e l'ETF Cabmria Global Tactic Asset Allocation...

beh, allora....la mia reazione istintiva, ancorche' io stesso, per primo, la riconosca come irrazionale, e'

questa.

 

[Piedi a Terra]

Ad esempio: io non ho ancora realmente compreso se vi sia un free lunch nell’outperformance dell’equipesatura, non fosse altro perché in genere le small caps sono maggiormente rischiose e dunque – in teoria – il portafoglio equipesato dovrebbe essere più rischioso di quello capital- weigthed.

A mio modo di vedere si, nell'equipesatura esiste un free-lunch poco conosciuto. Non so se sia poco indagato in letteratura, ma non possiedo le conoscenze per poterlo affermare.

In teoria l'argomentazione che il portafglio equipesato dovrebbe essere piu' rischioso di quello capital-weighted per la maggior rischiosita' delle small caps non regge: non esiste a priori una possibilita' di identificare le small caps piu' rischiose delle blue chips solo per la tesi, empiricamente accertata, che negli anni le small caps hanno sempre tradizionalmente presentato un rendimento maggiore delle blue chips.

Per quanto riguarda l'Italia, empiricamente potrebbe addirittura essere vero che multinazionali tascabili come Danieli (900 milioni di Euro di PFN), Brembo, Campari, Piaggio, Interpump, Tods,etc. vantino una minore rischiosita' rispetto a "campioni globali" del debito, categoria in cui rientrano a buon diritto campionissimi come Enel e Telecom.
Non e' questo delle small caps comunque l'argomento cruciale della preferenza verso il modello dell'equipesatura, quanto la possibiilita' che un fallimento di Enel, Telecom, Fiat, Finmeccanica incida in maniera drammatica in un mio portafoglio capital-weighted rispetto a quanto meno drammaticamente possa incidere un portafoglio equipesato di raffronto.
Rimanendo all'Italia, la matematica non aiuta secondo me a dirimere la questione equipesatura vs. capital weighted, quanto invece aiuta la selezione empirica basata sulla struttura e sul modello di capitalismo familiare favorevole alle cosiddette multinazionali tascabili rispetto alle blue chip italiane, fonte di anni di gestione pubblica dissennata, di debito e di corruzione.

A livello europeo e globale penso che invece bastino le sole considerazioni prettamente matematiche, per le quali il miglior livello di diversificazione e' raggiunto con l'equipesatura rispetto ad un indice capital-weighted.

Per quanto riguarda infine le critiche generalizzate del 2% all'anno, ricordo che questi trading system non sono fondi comuni, bensi' ETF.

Il 2% tipico (ma nei fondi comuni spesso e' molto di piu') necessario a pagare il marketing del professorame si riduce nel caso di questi ETF rispettivamente a:

- 0,15% di extra costi rispetto agli ETF capital weighted di Lyxor e I-Shares (0,35-0,20) nel modello dell'equipesatura
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- 0,45% di extra costi rispetto agli ETF capital weighted di Lyxor e I-Shares (0,62-0,20) nel modello della minima varianza

 

[Piedi a Terra]

Disclaimer:

mi dispiacerebbe che nelle mie risposte fornite sopra a delle obiezioni perfettamente legittime e comprensibili sulla "matematico-vestizione" degli ETF Osiam-Naxitis per sole motivazioni di marketing e non invece per una effettiva intelligence del prodotto (come io genuinamente sono stato indotto finora a credere dai backtesting e da altre considerazioni) venissi identificato per poter essere un testimonial indiretto dei prodotti e quindi un potenziale promotore non dichiarato.

Preciso che non ho nessun interesse a promuovere tali prodotti finanziari, in quanto sto solo cercando da privato cittadino e piccolo risparmiatore di informarmi al meglio. Pertanto declino da subito la mia responsabilita' da vostri potenziali incauti acquisti.

Forse non ci sarebbe nemmeno bisogno del disclaimer, in quanto i 5 ETF matematico-quantitativi Osiam hanno raccolto complessivamente Zero trade nella giornata di venerdi' e 2k Euro nella giornata di giovedi' scorso (erano miei, un acquisto di prova per verificare se dopo un trade il market maker permette ulteriori acquisti alle medesime condizioni oppure allarga di molto lo spread). Di fronte ad un fallimento commerciale che ad oggi appare cosi' eclatante per l'Italia (sull'Euronext invece gli ETF Osiam si scambiano normalmente) si potrebbe ipotizzare persino che presto gli ETF vengano ritirati per l'insostenibilita' economica delle spese di quotazione.