Uomo contro macchina: la prossima frontiera della gestione patrimoniale

I trader robotici gestiscono circa $ 1 su ogni $ 3. Sono onnipresenti. Probabilmente possiedi alcuni fondi indicizzati considerati fondi robotici o quantitativi. Sono economici e forniscono l'accesso al mercato azionario apparentemente inarrestabile degli ultimi tempi. Ma alla fine, la bolla potrebbe scoppiare (almeno per i fondi quantitativi). I fondi quantistici in tutto il mondo stanno chiudendo (ad esempio, Columbia Threadneedle, Neuberger Berman). I fondi quant di tendenza hanno registrato alcuni dei peggiori deflussi degli ultimi 13 anni. Quindi quali sono esattamente questi fondi quantitativi? Perché sono nate? E questo calo è un segnale di un problema endemico con quants o semplicemente un ripristino temporaneo?

La crescente influenza del software sulle decisioni di investimento

L'ampio campo della finanza, per via del suo accesso al capitale, è stato a lungo il settore che tende ad abbracciare le innovazioni tecnologiche prima di altre industrie. Quindi, quando la tecnologia software è arrivata nel 20° secolo e sono emersi programmi algoritmici, era inevitabile che il settore finanziario sarebbe stato il primo a sfruttare il potenziale. John Bogle, il fondatore di Vanguard, ha lanciato i primi fondi indicizzati al mondo negli anni '70, implementando software per tracciare panieri di azioni e, quindi, consentire a un fondo di implementare riallocazioni automatiche in base a eventuali modifiche del benchmark sottostante.

Il vantaggio dell'utilizzo del software per automatizzare il trading era profondo, principalmente nel suo effetto sulla riduzione dei costi operativi. I fondi indicizzati non dovevano pagare le risorse umane che sarebbero state altrimenti sfruttate per prendere decisioni di selezione e allocazione. L'avvento del fondo indicizzato è stato un evento importante per l'apertura del mondo della gestione finanziaria personale a un mercato di massa che sarebbe stato altrimenti prezzato da un tale servizio.

Avanzando rapidamente fino ai giorni nostri, i fondi automatizzati (quantitativi) negli ultimi dieci anni sono costantemente aumentati fino a detenere la quota più alta di volume tramite il trading istituzionale sulle borse valori statunitensi.

ETF: i fondi indicizzati diventano selettivi

Ulteriori sviluppi tecnologici hanno portato all'introduzione di Exchange Traded Fund (ETF) quantitativi verso la fine degli anni '80. Questi strumenti hanno implementato programmi software per prendere decisioni dinamiche sulla selezione dei titoli in base a determinati fattori. Ad esempio, un algoritmo potrebbe essere programmato per acquistare un'azione quando il suo rapporto tra mercato e libro scende al di sotto di 1,0 e quindi per vendere la stessa azione quando il rapporto supera 1,5. Come mostrato in questo esempio grezzo, il software è stato programmato per prendere decisioni di investimento sistematiche basate sull'analisi fondamentale che altrimenti sarebbero state eseguite dai gestori umani.

Nei 30 anni trascorsi dal primo ETF, la sofisticazione del trading automatizzato è passata a fasi sempre più avanzate grazie alle rapide innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale. Nel contesto del software algoritmico, l'uso dell'intelligenza artificiale implica che i programmi di trading possano apprendere e migliorare la propria efficacia di propria volontà. Quindi, supponiamo che il software utilizzato nel nostro esempio ETF sopra sia stato implementato con un modulo di intelligenza artificiale. Ora, potrebbe essere in grado di analizzare continuamente i dati sulla performance delle azioni, consentendogli di trarre successivamente informazioni sul fatto che una strategia più redditizia sarebbe quella di acquistare azioni solo quando il loro rapporto mercato/prenotazione scende al di sotto di 1,25 e venderle quando il rapporto sale a 1,8. Il software inizierà quindi a prendere decisioni basate su questo apprendimento, senza la necessità dell'intervento umano.

A partire dal 2019, ETF e fondi indicizzati insieme gestiscono più azioni statunitensi rispetto ai gestori patrimoniali gestiti da persone. Sui 31 trilioni di dollari del valore del mercato azionario statunitense, i fondi quant ora possiedono il 35,1% della capitalizzazione di mercato, rispetto al 24,3% dei fondi gestiti da persone. Questo è un cambiamento significativo, ma perché è importante?

Quanti contro esseri umani nella gestione degli investimenti

Quanti professionisti

In che modo i fondi quantitativi sono una scelta di gestione patrimoniale superiore rispetto alle loro controparti umane? Il modo più tangibile è attraverso le basse commissioni di gestione offerte dai fondi quant, che non possono essere eguagliate dai fondi attivi gestiti dall'uomo. L'efficienza sui costi è una delle ragioni per cui vediamo Vanguard, l'inventore del fondo indicizzato, crescere nel corso dei decenni fino a raggiungere il punto di essere il più grande gestore patrimoniale del mondo. Le commissioni sono essenziali nei fondi perché, nel tempo, diventano un onere di costo significativo per l'investitore e perché, nel contesto della misurazione della performance, più elevate sono le commissioni, maggiore è la performance che deve superare il benchmark per giustificarle. Gli hedge fund, in particolare, possono gravare sugli investitori con commissioni fino al 20%, ma hanno sottoperformato nell'ultimo decennio.

Un altro vantaggio dei fondi quantitativi deriva dalla loro capacità di trarre informazioni analizzando grandi quantità di dati in tempo reale. Questo potrebbe non essere necessariamente un vantaggio per eventi futuri, come notato dal famoso gestore di fondi Ray Dalio:

“Se qualcuno scopre ciò che hai scoperto, non solo è inutile, ma diventa eccessivamente scontato e produrrà perdite. Non vi è alcuna garanzia che le strategie che hanno funzionato prima funzioneranno di nuovo", afferma. Una strategia di apprendimento automatico che non utilizza la logica umana è "destinata a esplodere alla fine se non è accompagnata da una profonda comprensione".

I fondi quantistici possono anche prendere decisioni di investimento più rapide rispetto ai gestori umani. In questo modo possono effettuare ordini più rapidamente e sfruttare i guadagni derivanti da differenze di prezzo ridotte in modo più efficace. Possono essere molto più efficaci nell'implementazione di strategie di trading rispetto ai manager umani a causa del loro pregiudizio neutrale e del rischio negato di errori del dito grasso.

Quanti contro

E quali sono gli svantaggi dei fondi quant? Un aspetto negativo è che con il crescente utilizzo dell'intelligenza artificiale, diversi fondi quantitativi potrebbero inevitabilmente iniziare a prendere le stesse decisioni all'unisono, il che potrebbe causare problemi di contagio per i mercati finanziari. Un vantaggio chiave della gestione dei fondi guidata dall'uomo è la capacità di rilevare le caratteristiche idiosincratiche di un mercato e prendere decisioni basate su dati qualitativi. I fondi quantistici non possono succhiarsi il pollice e, in quanto tali, possono contribuire a una maggiore volatilità durante i periodi di stress del mercato.

Come vengono misurati i fondi quantistici rispetto a se stessi?

L'obiettività sistematica del trading quantitativo solleva la questione di come i fondi quantistici creino differenziazione l'uno dall'altro. In che modo un fondo quantitativo ottiene un vantaggio competitivo rispetto a un rivale? I manager umani si guadagnano i voti dimostrando una migliore comprensione dei fondamenti, o attraverso un'intuizione superiore, entrambi i fattori sviluppati in anni di apprendimento e dimostrati oggettivamente attraverso l'alfa dei profitti.

I fondi basati sull'intelligenza artificiale si basano sull'analisi di grandi quantità di dati in tempo reale e quindi sul ricavare approfondimenti e successive decisioni di investimento. Ciò introduce nuove variabili nei criteri di classificazione, ad esempio quale fondo ha la potenza di calcolo più veloce o petabyte di accesso ai dati. Lo star coder può sostituire lo star trader poiché i fondi ottengono un vantaggio competitivo dall'avere una regola di apprendimento automatico superiore scritta da data scientist in background.

Il bisogno di velocità

La ricerca tra i fondi algoritmici di trading ad alta frequenza (HFT) per ottenere un vantaggio competitivo attraverso un trading più veloce ha portato alcuni di loro a creare le proprie reti private in fibra ottica o a microonde per connettersi alle borse valori. La teoria è che la posa della linea di cavo più perfetta e dritta si tradurrà nella massima efficienza latente per l'invio degli ordini alla centrale, mettendo il proprietario in una posizione di vantaggio rispetto ai concorrenti che utilizzano i servizi pubblici.

Solo un paio di millisecondi possono misurare il vantaggio ottenuto possedendo una rete in fibra privata. Ma questi pochi millisecondi possono comportare differenze di milioni o miliardi di dollari di profitti per le aziende HFT che eseguono migliaia di ordini in una sessione di trading. Nel suo libro Flash Boys , l'autore Michael Lewis ha descritto in dettaglio la misura in cui alcuni trader sono andati a realizzare i guadagni marginali di una linea privata in fibra ottica costruita tra le borse di Chicago e New York. La borsa NASDAQ di New York ha il tempo di esecuzione più veloce tra le principali borse valori del mondo, il che dimostra l'elevata posta in gioco offerta per i trader giudiziosi che cercano di ottenere tutti i vantaggi possibili essendo i primi in linea.

Tuttavia, le reti private in fibra sono costose da costruire. Richiedono un investimento iniziale significativo e possono essere ostacolati da barriere fisiche come le montagne. Le reti a microonde, tuttavia, servono allo stesso scopo ma con il vantaggio di velocità più elevate e minori ostacoli geografici dovuti alla loro trasmissione aerea. In alcuni mercati, gli HFT hanno già tracciato linee di battaglia nell'offerta di possedere le reti a microonde più ottimali.

Alcuni HFT hanno persino provato la co-locazione, che si riferisce al posizionamento del loro software di trading in sistemi situati all'interno delle borse valori in cui stanno negoziando. Questo è, in un certo senso, il gioco finale per la battaglia sul tempismo per ottenere ordini in uno scambio. Molte borse valori ora offrono servizi di co-locazione, addebitando commissioni per fornire spazio ai trader per posizionare i loro sistemi più vicini al sistema della borsa. Ma a lungo termine, è probabile che la legalità di questi servizi di co-locazione venga messa in discussione, sollevando questioni etiche in modo simile al dibattito sulla neutralità della rete. I mercati azionari sono, nella loro essenza, market maker o mercati che avvicinano acquirenti e venditori senza pregiudizi. Un sistema a più livelli di accesso vantaggioso interrompe questa relazione, che è una situazione preoccupante.

Anche se un HFT ha tentato di armarsi di tutti i vantaggi possibili, non vi è alcuna garanzia che funzionerà sempre. Il caso di Knight Capital servirà sempre a ricordarlo. Knight è stato uno dei primi HFT ad entrare nel mercato, ma nel 2012 il suo software algoritmico ha funzionato male e sono state effettuate operazioni sbagliate per un importo di 7 miliardi di dollari in un periodo di appena un'ora. La correzione di queste operazioni errate è costata all'azienda quasi mezzo miliardo di dollari e, alla fine, il fondo ha dovuto liquidare e chiudere.

I robo-advisor saranno l'applicazione rivoluzionaria dell'IA in finanza?

Questo ci porta anche alla questione della gestione patrimoniale personale. A livello sociale, questa potrebbe essere l'area più significativa da considerare, perché gran parte degli investimenti destinati ai fondi azionari sono investimenti di capitale in comune di singoli cittadini (ad es. pensioni).

I robo-advisor sono consulenti di investimento basati su software che indirizzano i clienti sulla base di algoritmi. Sono diventati gradualmente importanti negli ultimi dieci anni. C'è sia una promessa che un pericolo nel rimuovere il processo decisionale umano dalla consulenza finanziaria. Da un lato, c'è la possibilità di introdurre vaste fasce di popolazione ai concetti istituzionali di pianificazione finanziaria e costruzione di portafogli di investimento. Tuttavia, d'altra parte, alcuni dei pilastri decisionali del robo-advisory sono piuttosto arbitrari (vale a dire, possedere più legami man mano che invecchi) e, sebbene sia fattibilmente "corretti" nel senso di un libro di testo, potrebbero non tener conto le circostanze individuali dell'investitore. L'uso dell'intelligenza artificiale rafforzerà ulteriormente i robo-advisor quando inizieranno a perfezionare le loro decisioni di allocazione in base ai propri apprendimenti.

È un campanello d'allarme per il gestore patrimoniale umano? Cambierà in modo significativo il modo in cui viene eseguita la gestione patrimoniale nelle banche e negli altri istituti finanziari che forniscono servizi di gestione patrimoniale? Quando si tratta di denaro e investimenti, lasciare tutto al software e alla tecnologia è un rischio che sicuramente pochissimi correranno. Alla fine della giornata, il software, anche se ha componenti di intelligenza artificiale, richiede regole per funzionare; e queste regole possono essere fatte solo dagli esseri umani. I robo-advisor possono rendere il processo di gestione patrimoniale più veloce ed efficiente. Tuttavia, forse il vero vincitore di questa battaglia sarà l'istituzione che riesce a sfruttare i vantaggi di uomini e macchine che lavorano insieme.