Settembre-dicembre 2017

Il 2017 è stato finalmente un anno positivo per il settore degli hedge fund dopo un triennio difficile. Le nostre due strategie hanno sovraperformato rispetto all'obiettivo nel 2017. La strategia non correlata, che presenta un beta pari a zero sul mercato azionario, ha guadagnato oltre il 4,5%, mentre la multi-strategia ha messo a segno un rialzo di oltre il 6% con un beta al di sotto dello 0,30.

Rispetto agli anni precedenti, la differenza principale risiede in un miglioramento del contesto per la generazione di alfa. La maggior parte dei gestori che ha adottato strategie Equity Market Neutral o Arbitrage è riuscita a portare a casa un bel gruzzoletto. Mentre il primo stile ha beneficiato di un calo della correlazione tra i titoli che non si vedeva da prima del 2008, il secondo è stato avvantaggiato dalla volatilità nel mercato obbligazionario. Ci aspettavamo che quest'ultima avrebbe giovato anche ai gestori discrezionali Macro. Purtroppo, chi si è tenuto alla larga dalle azioni e dai mercati emergenti ha avuto difficoltà, in quanto si è trovato sul lato sbagliato delle negoziazioni per tutto l'anno, ad es. posizioni long in USD e short in titoli di Stato statunitensi. Il miglioramento delle altre economie e le previsioni deboli relative all'inflazione hanno sovvertito le grandi aspettative per questi approcci.

Grazie al rally degli attivi rischiosi, non ha granché sorpreso che le performance più brillanti siano ascrivibili a strategie orientate al beta (azionarie long/short nel settore tecnologico o basate sui mercati emergenti, ad esempio). I maggiori guadagni sono stati realizzati dai gestori azionari long/short incentrati sulla Cina.

Nel 2018, dovremmo aspettarci di osservare un miglioramento per il settore degli hedge fund, sulla scia della progressiva normalizzazione del mercato. La stretta della Federal Reserve e il tapering in Europa dovrebbero giovare alle operazioni sui tassi e accrescere le opportunità sui mercati azionari. Oltre alla dispersione azionaria, i tagli alle imposte negli Stati Uniti, che intensificheranno l'attività delle imprese e offriranno opportunità ai selezionatori di titoli, dovrebbero giovare alle strategie azionarie, in particolare gli approcci Long/Short Equity e Event-Driven. Al termine del presente documento illustreremo le nostre convinzioni sull'apprendimento automatico.

Ancora una volta il periodo in esame è stato piuttosto complesso per i gestori delle strategie macro discrezionali, incapaci di implementare il rischio e generare alfa. Infatti, il budget di rischio è tornato ai minimi e, se si esclude la fugace tendenza alla reflazione all'indomani dell'elezione di Trump, non vi sono stati trend fondamentali sostenibili su cui puntare al di fuori delle azioni. Gli ultimi due mesi dell'anno si sono rivelati particolarmente deleteri per i tassi USA a breve, sulla scia delle dichiarazioni accomodanti della Fed, della retorica della BCE e delle previsioni più deboli relative all'inflazione. Il posizionamento è stato alquanto idiosincratico, tra cui un'esposizione lunga al rischio europeo, e piuttosto neutro in termini di allocazione ai tassi e ai titoli di Stato, senza stime di consenso specifiche sulle valute. Il maggiore contributo negativo nell'arco del periodo e da inizio anno è giunto dall'esposizione valutaria, mentre quelle orientate ai mercati emergenti e ai Paesi periferici europei hanno sovraperformato. I gestori sistematici hanno dato prova di maggiore resistenza per coloro che hanno assunto un'allocazione azionaria long più ampia, specialmente a settembre, siccome tutte le altre classi di attivi hanno eroso la performance, avendo risentito di maggiori oscillazioni nel corso del mese.

Le nostre previsioni potrebbero apparire come l'ennesimo eco dei precedenti commenti, ma calcolare i tempi dei mercati non è cosa da poco. Infatti, dalla frenesia da tapering del 2013, molti, tra cui i sottoscritti, hanno ritenuto che una rapida normalizzazione del contesto dei tassi con un ritorno a mercati guidati dai fondamentali e a trend sostenibili avrebbe probabilmente giovato ai rispettivi fondi. Ribadiamo le nostre previsioni favorevoli e questa volta ci auguriamo che si concretizzino.

Nel complesso è stato un altro periodo positivo per le strategie Equity Hedge, grazie a mercati azionari robusti e favorevoli a livello mondiale. Ciononostante, la performance nella media del +4,7% per la classe di attivi (HFRI Equity Hedge) da settembre a dicembre è stata generata non senza qualche turbolenza del mercato. Innanzi tutto, a settembre il mercato ha assistito a un cambio di leadership quando i titoli value (come energia, materiali e industriali) hanno messo a segno un'improvvisa ripresa per effetto degli ottimi dati sulla crescita, mentre le favorite del mercato, ovvero le società tecnologiche, hanno sottoperformato. Alla fine di novembre si è verificata una rotazione settoriale (nonché una rotazione di stile, da growth a value) ancora più marcata, allorché le aziende di telecomunicazioni statunitensi si sono riprese dal nulla, mentre le società tecnologiche hanno messo a segno risultati negativi in un mercato in ascesa. L'approccio imperniato sul momentum di crescita ha registrato una repentina sottoperformace e alcuni gestori sono stati colti alla sprovvista nella rotazione a breve termine. Ciononostante, il forte slancio durato tutto l'anno ha regalato in media performance positive a due cifre ai gestori L/S e intorno al +5% alle strategie market neutral, mettendo in evidenza le opportunità di generazione di alfa disponibili sul mercato nel 2017.

Prevediamo che i mercati azionari saranno principalmente trainati da fattori fondamentali anziché da eventi macro nel 2018, con la normalizzazione della politica monetaria della Fed negli Stati Uniti. In aggiunta, l'ampia dispersione azionaria e le basse correlazioni tra i settori e tra i titoli costituiscono un ottimo campo da gioco per la generazione di alfa. Le strategie bottom-up sono pertanto da prediligere.

Il terzo trimestre ha continuato a offrire un contesto favorevole per le strategie Event-Driven. Curiosamente, la dispersione dei rendimenti tra gli hedge fund è aumentata notevolmente. L'evento sistematico più rilevante ha riguardato la riforma fiscale negli Stati Uniti, che ha già avuto ripercussioni sulle azioni e che, una volta attuata, modificherà il ventaglio di opportunità Event-Driven. Le nostre previsioni riportate sotto sono incentrate sul rimpatrio di liquidità. L'evento idiosincratico più importante ha ricordato agli investitori che i rendimenti nella strategia Event-Driven dipendono da situazioni trainate da catalizzatori specifici, nel bene o nel male. Normalmente ciò è positivo e limita le correlazioni tra i rendimenti degli hedge fund delle strategie Event-Driven e i principali indici di mercato. A novembre il Dipartimento di Giustizia (DoJ) statunitense ha deciso di bloccare la pacifica acquisizione di Time Warner da parte di AT&T, per un valore di oltre USD 100 miliardi, cogliendo alla sprovvista la comunità Merger Arbitrage. L'operazione presentava un ampio differenziale per motivi tecnici, tempistiche di completamento brevi e rischi di ribasso limitati. Negli ultimi decenni il DoJ non si era mai intromesso in una fusione verticale. Le parti hanno deciso di intentare una causa giudiziaria, motivo per cui non è ancora stata scritta la parola "fine". I gestori di hedge fund che puntano sugli spread di negoziazione potrebbero raccogliere buoni frutti.

Il ventaglio di opportunità potrebbe facilmente ampliarsi. Il rimpatrio di liquidità dovrebbe tradursi in un buon numero di operazioni societarie. Stando ai sondaggi, le società statunitensi disporrebbero di capitali all'estero stimati in 2,5 miliardi. Parte di queste masse sarà rimpatriata e quindi impiegata per rimborsare debiti, effettuare riacquisti di azioni, procedere ad acquisizioni, aumentare le spese in conto capitale o incrementare i dividendi.

Fatta eccezione per il mese di novembre, durante il quale gli spread si sono ampliati, l'intero periodo è stato ancora una volta piuttosto favorevole per i gestori del credito, che hanno continuato a beneficiare del trend rialzista delle azioni statunitensi e della propensione al rischio sui mercati. I motori della performance sono apparsi simili a quelli dei mesi precedenti, con gran parte del rischio allocato a titoli high yield correlati alle materie prime e una porzione marginale con rischio supplementare allocata a strategie Convertible Arbitrage. Tra i contributi negativi, di natura idiosincratica, ricordiamo i municipal bond portoricani, per effetto dell'uragano Maria a settembre e del tracollo di Altice a novembre. In assenza di un vero e proprio consenso tra i gestori, ognuno ha puntato su varie tematiche, tranche ed eventi, mantenendo sempre un orientamento long. Per quanto riguarda i gestori che prediligono arbitraggi su tassi d'interesse e sulla volatilità, anche qui il trend favorevole è proseguito, regalando nella maggior parte dei casi ottime performance, con budget di rischio nella parte superiore del range e con una predilezione per le strategie di tipo Bund basis e basate sulla volatilità dei tassi sovrani, rispettivamente.

Abbiamo notevolmente incrementato il rischio a favore dei gestori Relative Value, in quanto siamo ottimisti con riferimento a tale componente, avendo ridimensionato gran parte della nostra allocazione beta. Infatti, il ventaglio di opportunità è in costante crescita, con diversi picchi attesi nel 2018. La volatilità, implicita e realizzata, è ai minimi storici, i tassi USA a breve termine hanno iniziato a recuperare terreno e, a giudizio di molti, l'inflazione dovrebbe finalmente tornare a salire. Infine, la formale approvazione della riforma fiscale negli Stati Uniti dovrebbe rappresentare un potente catalizzatore per il credito.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico come nuovo paradigma nel mondo della gestione patrimoniale:

l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno rappresentato due dei temi scottanti e ricorrenti del 2017, spartendo i riflettori con gli investimenti azionari passivi, i premi di rischio e la frenesia intorno al Bitcoin. Seppure a livelli diversi, entrambi condividono lo stesso DNA e hanno innescato alcune apprensioni e una certa introspezione sul tema del dilagare dell'automatizzazione.

Entrambi i termini danno adito a una certa confusione e a sovrapposizioni, in quanto l'apprendimento automatico è una diretta applicazione dell'intelligenza artificiale. Quest'ultima è una nozione nata ormai da mezzo secolo che mira a replicare l'intelligenza umana servendosi di macchine capaci di svolgere compiti autonomamente. Di recente è salita alla ribalta grazie alla disponibilità di big data, alle capacità di elaborazione estremamente potenti e ad algoritmi avanzati, che rendono possibile applicazioni più economiche e veloci. È interessante notare come il 90% di tutti i dati disponibili oggi sia stato generato negli ultimi due anni (fonte: Man AHL).

Più nello specifico, l'apprendimento automatico, come diretta applicazione dell'intelligenza artificiale, è pensato per identificare strutture e relazioni ripetibili nei dati senza bisogno di istruzioni esplicite. Alcune tecniche possono includere l'apprendimento profondo (ovvero un altro modo per dire rete neurale) e l'elaborazione del linguaggio naturale. Il primo fa riferimento ad algoritmi che sfruttano reti neurali, preparate impiegando grossi set di dati per riconoscere un certo spettro di stimoli. La seconda è incentrata sull'interpretazione del linguaggio scritto o parlato utilizzando tecniche quali i punteggi numerici attribuiti per misurare il sentiment positivo o negativo nelle relazioni finanziarie delle aziende in maniera ripetibile e imparziale.

Oggigiorno non mancano certo le applicazioni industriali su larga scala, dai veicoli senza conducente agli assistenti virtuali e dai droni impiegati per le consegne fino addirittura alla conclusione vincente di partite a scacchi.

Il mondo dei servizi finanziari non è immune a questa evoluzione (o meglio, rivoluzione). Le compagnie assicurative e le banche d'investimento utilizzano strumenti basati sull'apprendimento automatico per automatizzare attività quali la convalida di contratti e l'elaborazione di dati. Analogamente, i gestori patrimoniali non fanno eccezione con gli ingenti flussi verso strumenti passivi, la pressione sulle commissioni e le normative sulla trasparenza in costante crescita, che promuovono l'ulteriore riduzione dei costi operativi e l'investimento nel settore tecnologico.

Nel caso specifico dell'universo dei fondi, molti si avvalgono già di sistemi basati sull'apprendimento automatico ai fini dell'analisi predittiva, per generare idee d'investimento, oppure come sistema di allerta precoce per gli attivi a rischio. In particolare, gli approcci quantitativi utilizzano l'apprendimento automatico per aiutare a svelare relazioni non lineari tra gli input servendosi di fonti di dati alternative, lontane da quelle classiche (ovvero prezzo, volume e fondamentali), avvalendosi di social media, cartografia satellitare o informazioni da ricerche sul web.

Il numero di gestori che ricorre a questo approccio in via esclusiva è in aumento, ma richiede una rete affidabile e la conoscenza approfondita di un team di investimento alternativo.