Value VS Growth

Chi non si è posto la domanda se è meglio acquistare quote di un fondo Value o di un fondo Growth. Iniziamo con la definizione di cosa significa investire secondo una strategia Value: Il Value Investing è una strategia di investimento basata sulle idee di investimento di Benjamin Graham che iniziò ad applicarla già nel 1928; si basa sostanzialmente sulla scelta di titoli che abbiano un prezzo inferiore al livello intrinseco che dovrebbe esprimere; le società a sconto, per capirci, che per qualche motivo offrono dividendi interessanti e prezzi favorevoli. Questa strategia ha funzionato molto bene nella crisi del 2001-2003 e meno bene nella crisi del 2008 e parzialmente anche nella attuale. La strategia Growth invece è l’opposto, punta a società che stanno crescendo molto in termini di prezzo e punta alla crescita degli stessi piuttosto che sui dividendi corposi; è praticamente l’opposto della strategia Value perché un prezzo più

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Analisi Quantitativa e Analisi Macro

Che differenza esiste tra chi analizza i dati Macro per comprendere come andrà la borsa in futuro e chi utilizza metodologie quantitative? Partiamo con la definizione di analisi quantitativa: chi utilizza un approccio quantitativo al mercato analizza i dati a disposizione (e più ne ha meglio è, in linea di massima) per “estrarre” con un processo più o meno automatico le decisioni di investimento che quindi non vengono prese perché una persona o un comitato ha una opinione ma in base a precise regole di investimento. L’assunzione di base è che il mercato sconta in ogni istante nei prezzi tutte le informazioni a disposizione, sia conosciute al pubblico che conosciute solo ai cosiddetti insider. Per comprendere al meglio questo concetto porto un esempio molto recente, il referendum della Scozia per uscire dal Regno Unito. I giornalisti economici in televisione hanno riportato le seguenti parole: “I mercati finanziari scommettono in una

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Quale Robo Advisors vincerà la competizione?

Articolo di qualche anno dai contenuti interessanti e attuali Mercoledì 21 settembre 2016 a Milano ho avuto il piacere di partecipare alla seconda edizione della conferenza sui Robo Advisors organizzata dall’amico e collega Massimo Scolari, presidente di ASCOSIM (per chi volesse avere informazioni sulla associazione: www.ascosim.it e il mio parere dato in tempi non sospetti al post Tributo ad Ascosim). Per chi non conosce la definizione di Robo Advisors, essi sono dei servizi di investimento forniti a clienti e potenziali tali mediante supporti informatici moderni e senza l’ausilio di un consulente finanziario in carne ed ossa. In pratica se andate su un sito di Robo Advisor, potete ricevere informazioni ed indicazioni su come investire i propri risparmi a vari livelli, ovvero ricevendo semplici suggerimenti che poi dovete avere l’accortezza di applicare personalmente, oppure destinando tutta o una parte della vostra ricchezza a tali soggetti che essendo intermediari finanziari, o appoggiandosi ad intermediari

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IL MARKETING PER DIAMAN. STORIA DI UNA RELAZIONE.

Nell’epoca delle mille possibilità di comunicazione, dei molteplici strumenti, luoghi e tecnologie di contatto con il proprio pubblico, noi di Diaman percorriamo un altro sentiero. Non trascurando chiaramente la possibilità di raggiungere moltissime persone attraverso i cosiddetti paid media, i canali in cui si può investire per promuoversi, dobbiamo ammettere di farne poco – qualcuno direbbe troppo poco – uso. Ci piace curare molto gli owned media, dedicando tempo e risorse alla creazione di contenuti interessanti, utili e pertinenti per i nostri utenti. Ci sembra efficace condividere un po’ della nostra conoscenza e dei dati che possediamo con i followers. Ci piace di più che farli diventare meri destinatari di banner promozionali. Siamo fieri portatori di alcuni valori, come quello della trasparenza e dell’indipendenza, che nel nostro mondo sono fondamentali e ci contraddistinguono. Dunque, lo comunichiamo.Ci affidiamo a chi sa come dirlo, perché ognuno ha la propria specializzazione e non

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La fallacia degli indicatori Media/Varianza

Vorrei presentare un illuminante lezione del prof. Ruggero Bertelli sul tema degli indicatori statistici deterministici a confronto con i classici indicatori media e varianza. VEDIAMOLA IN AZIONESe ipotizziamo un investimento che un anno guadagna il 10%, l’anno dopo perde il 10%, il terzo anno guadagna di nuovo il 10% e il quarto anno perde il 10%, a vostro avviso quale sarà il rendimento dell’investimento alla fine di quattro anni? PENSATE ALLA RISPOSTA PRIMA DI CONTINUARE A LEGGERE…Se avete risposto zero, forse non vi ricordate che i rendimenti non sono lineari, se perdo il 50% per tornare al valore iniziale devo fare il 100%, ovvero le perdite non sono uguali ai rendimenti necessari per recuperarle. Se perdo il 10% per tornare alla pari devo fare quasi l’11%, come potete vedere dall’immagine qui sotto. Dopo quattro anni mi trovo con circa 98 euro dai 100 iniziali, con un rendimento reale del -0,5%

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I mercati sono casuali o deterministici?

Premesso che non possiedo una risposta definitiva, questa domanda assilla gli operatori del settore investimenti da moltissimi anni. PARTIAMO DALLE DEFINIZIONI: Mercati Casuali significa che il loro andamento non è legato ad alcun fattore esterno che ne modifica l’andamento, ovvero l’andamento del mercato giorno dopo giorno si muove senza alcun schema prestabilito e di conseguenza non è possibile trarre profitto dall’interpretazione del mercato stesso. (per fare un esempio la sequenza di numeri che esce da una roulette al casinò è completamente casuale). Mercati deterministici significa che il loro andamento è condizionato da fattori esterni che ne modificano il percorso, quindi conoscendo quali sono questi fattori esterni è possibile trarre profitto dall’andamento degli stessi. (per fare un esempio, i risultati delle corse automobilistiche sono deterministici, ovvero si può conoscere in anticipo chi arriverà tra i primi e chi tra gli ultimi, e gli incidenti determinano classifiche diverse). PUNTO DI VISTA ACCADEMICO Gli accademici,

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Come creare una simulazione Montecarlo in Excel.

Pochi sanno che le basi delle simulazioni Montecarlo sono attribuite a Enrico Fermi e Jon Von Neumann, quest’ultimo è il creatore del primo computer e anche mentore di Harry Markowitz all’inizio della sua carriera di pratictioners (erano gli anni ’40). Il nome Montecarlo è stato dato all’approccio in onore del famoso casinò monegasco, in quanto questi modelli simulano dati casuali con varie metodologie. Queste simulazioni sono utili per comprendere le caratteristiche delle serie storiche finanziarie e delle probabilità ad esse collegate che spesso sono difficili da comprendere senza computazione dei dati. Per esempio, se acquisto un fondo che ha una media storica di rendimento annuo del 5% e una volatilità del 7%, che probabilità ho di avere un rendimento positivo l’anno successivo? e dopo tre anni? e dopo cinque anni? Queste risposte si possono dare con calcoli matematici di probabilità, ma anche e forse più semplicemente con delle simulazioni Montecarlo che

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La falsa illusione che i rendimenti nel tempo convergano.

Anni fa girava tra gli esperti di investimenti uno studio di una notissima casa di investimento americana che cercava di spiegare come con il passare degli anni i rendimenti degli investimenti finanziari a lungo termine convergessero verso la media. Ricordo che prendeva in esame il periodo 1972-2001, trent’anni in cui secondo questo studio investire nel miglior momento del 1972, nel peggior momento del 1972, all’inizio dell’anno o alla fine dell’anno portava a differenze di rendimento medio annuo trascurabili secondo quello studio; (se non ricordo male il rendimento era compreso tra il 15,1% e il 15,7%, altri tempi per i mercati finanziari). Premesso che una differenza dello 0,6% annuo per trent’anni sono un sacco di soldi di differenza, la cosa che più mi aveva fatto imbestialire, nonché pensare che avessero fatto questo studio con una quantomeno scarsa onestà intellettuale, era che nel 1974, ovvero due anni dopo il periodo preso in

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Perché i mercati non possono essere considerati casuali.

Una delle argomentazioni di maggior diffusione per giustificare che i mercati finanziari possono essere considerati casuali è l’esempio delle scimmie: se si ipotizza che infinite scimmie ognuna di esse davanti ad una macchina da scrivere che premono i tasti a caso in un tempo infinito, sicuramente si può affermare statisticamente che una di essa scriverà prima o poi esattamente la divina commedia; mutuato sui mercati finanziari, l’andamento storico dello S&P500 può essere riprodotto esattamente da una delle infinite serie storiche casuali generate da un motore montecarlo con estrazione di rendimenti casuali. A questa osservazione io rispondo che il fatto che una scimmia riesca a scrivere esattamente la divina commedia, non significa che la divina commedia sia un aggregato di lettere casuali che creano un capolavoro, è il frutto di ingegno ed intelletto straordinari, esattamente come l’andamento dell’indice S&P500 è irripetibile e generato da una sequenza di eventi che ne hanno determinato il risultato giorno dopo giorno. Come già detto in

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Benedetta correlazione. Malefica correlazione.

I commenti delle settimane precedenti mi hanno spinto a dedicare un post completo alla Correlazione tra strumenti finanziari. Tutti conoscono il concetto di correlazione, e tutti hanno sicuramente visto un piano cartesiano con raffigurati due fondi che nel lungo termine crescono ma nel breve sono inversamente correlati tra di loro come l’immagine del posti di oggi. Nel 2009 ho partecipato ad un corso di Risk Management a Londra organizzato da Paul Wilmott (per chi non lo conoscesse venga alla nostra conferenza in febbraio a Venezia www.quant.it) e Nicolas Taleb, l’autore del best seller Giocati dal caso e Il cigno nero, per capirci. Nicolas Taleb mi ha mostrato (per la prima volta) un grafico come questo:  Anche in questo caso la correlazione è negativa, ma nella realtà i fondi scendono (con lo stesso principio per cui dovrebbero salire della prima immagine). Questa seconda immagine mi ha aperto gli occhi su quanto noi tendiamo a sovrastimare il concetto di

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