Gestione del portafoglio

STRATEGIE DI ANALISI TECNICA

Passiamo dalle strategie fondamentali alle strategie di tipo tecnico e in particolare le strategie contraria. L'analisi tecnica intende e cerca di fare delle previsioni sui prezzi futuri in base allo studio dei prezzi passati e i volumi negoziati. L'idea è che guardo i prezzi passati e il loro comportamenti per prevedere i prezzi futuri e quindi poter mettere in atto una strategia di investimento. L'analisi tecnica è precedente a quella fondamentale in quanto troviamo le prime analisi tecniche già nel 1800 e questo ci porta a capire come l'analisi tecnica è stata utilizzata per molti anni. L'analisi tecnica è distinguibile in due famiglie: regole e forza relativa. L'analisi tecnica è oggetto di grandi critiche da parte dell'accademia quando la decliniamo in termini di regole. Malkiel, in particolare, è molto critico nei confronti dell'analisi tecnica in quanto questa.è un anatema per l'accademia perché il metodo è falso e troppo semplice. Con l'analisi tecnica siamo in una forma di efficienza debole e questo mi permette di descrivere l'andamento dei prezzi attraverso una random walk (prezzo al tempo t = prezzo t-1 + termine di errore epsilon). Se il mercato è efficiente in forma debole, e quindi i prezzi seguono questo movimento, allora non c'è spazio per l'analisi tecnica. Tutto ruota attorno al termine di errore. In termini economici, il termine di errore è uno shock di informazione inattesa. Le proprietà del termine di errore hanno valore atteso pari a 0 e covarianza tra epsilon ys e epsilon yt pari a 0. Il fatto che il valore atteso sia 0 vuol dire che in media il termine di errore è imprevedibile e quindi 0, mentre la covarianza nulla mi dice che le informazioni inattese nel tempo non sono correlate tra loro. In particolare, il valore atteso 0 porta a una implicazione sulrendimento (prezzo t - prezzo t-1 / prezzo t-1) ovvero in condizioni di random walk ho il problema che anche il rendimento è 0. La conseguenza di un mercato efficiente in forma debole è che il rendimento atteso è nullo. Se i mercati sono efficienti e i prezzi seguono una random walk vi sarebbe poco spazio per strategie di investimento. Vediamo se c'è più o meno spazio per fare alcune strategie. Sull'asse delle ascisse abbiamo il rendimento al tempo t mentre sulle ordinate il rendimento in t+1. Guardando questi grafici, ognuno relativo ad un indice, notiamo la relazione dei rendimenti nelle settimane consecutive (tutti i punti) e possiamo notare che tali punti non seguono regolarità (distribuzione casuale) e quindi la random walk mi porta a dire che la covarianza è nulla. Guardando questi grafici notiamo che i mercati sono inefficienti in forma debole. Quindi questa prima analisi basta su indici mi dice che i mercati sono efficienza.in forma debole in quanto i rendimenti si distribuiscono in modo casuale. In questo caso non c'è spazio per l'analisi tecnica. Facciamo un'altra analisi di Lo e Mackinlay che studiano le autocorrelazioni. Vengono stimati le autocorrelazioni dei rendimenti su diverse possibili configurazioni: indici value weighted in cui pesano maggiormente le large Cap, indice equal weighted in cui pesano maggiormente le small cap e poi abbiamo l'indice small e large. Hanno studiato l'autocorrelazione nei rendimenti giornalieri, settimanali e mensili. Tutti i valori nelle celle sono solo le autocorrelazioni dei rendimenti. Abbiamo tutti valori diversi da 0 e positivi nel breve termine. Per alcuni l'autocorrelazione è decisamente alta, per small Cap e equal weighted, inoltre notiamo che l'autocorrelazione aumenta nel caso di periodi brevi tipo nel caso dei giornalieri. Abbiamo visto orizzonti brevi ed è chiaro che su breve termine l'autocorrelazione.

degli indici è positiva ma l'autocorrelazione nel breve di singoli titoli è invece negativa. Tuttavia, a noi interessano gli indici. Sui mercati azionari e quindi sugli indici, l'autocorrelazione di lungo periodo è negativa. E da questa assunzione devo capire che strategia implementare. In particolare, grazie allo studio di De Bondt and Thaler ottengo una prima strategia di analisi tecnica a "forza relativa".

STRATEGIA DI DE BONDT E THALER

Questa è una strategia molto interessante in quanto è estremamente semplice ma molto efficace perché ha individuato un buyes comportamentale molto diffuso e con questo si avvia la finanza comportamentale. Thaler identifica un comportamento molto diffuso ovvero della over reaction. Studia che gli investitori, soprattutto quelli inesperti, tendono a sovra reagire a quelle che sono le notizie inattese e drammatiche, quando c'è una cattiva notizia l'investitore tende a vendere.

più di quanto la notizia indicherebbe di fare. È l’errore più classico degli investitori ed è un errore chiamato “distorsione comportamentale”. Partano da questo errore e vogliono capire se è possibile sfruttare, costruendo una strategia di investimento, questa distorsione comportamentale. Costruiscono una strategia profittevole semplice andando a guardare i prezzi passati. Siamo d’avanti alla prima strategia di analisi tecnica di forza relativa nel senso che si studia la forza relativa dei singoli titoli di un indice e implementano una strategia buy e short di questi. Vediamo come fanno. Prendono le azioni quotate sul mercato di un determinato indice e successivamente si prendono gli ultimi 3 anni e calcolano i CAR (comulated adjusted retur) ovvero i rendimenti annui anomali calcolati sul periodo di tre anni. Utilizzano il market model e vanno a classificare i titoli da quelli con i CAR più alti a quelli più bassi. Se

dobbiamosfruttare l'over reaction allora andremo a comprare quelli con i CAR più bassi in quantosono quelli che hanno subito maggiormente quelli gli effetti delle notizie drammatichema che nel medio lungo termine tornerà verso la media di mercato e quindi salirannomentre andrò a shortare le azioni con i CAR più alti in quanto sono quelle che hannosubito meno le notizie drammatiche. Le azioni con i CAR più bassi vengonodenominate come losers (perdenti) mentre quelle con i CAR più alti sono definite comele winner (vincenti). È dunque una strategia contraria.Sulla base di tutto quello appena visto, i portafogli vengono mantenuti per tre anni.Vediamo il backtesting.Al tempo 0 ho fatto il ranking sulla base degli ultimi 3 anni e vedo i comportamenti deidue portafogli loser e winners nei successivi 3 anni. È possibile notare come lastrategia è molto efficace in quanto il portafoglio loser è molto performante. Dal

latoloser ottengo un 20% positivo e prendo un rendimento anomalo negativo in quelloshort ma essendo stato shortato allora è positivo. Il rendimento è decisamente significativo in quanto ottengo un 25% in 3 anni.

La scuola tradizionale attaccò questo lavoro di De Bond e Thaler in quanto si ottenevano questo rendimento per l'effetto "gennaio" ovvero in questo mese abbiamo movimenti di prezzo rialzisti. Gli studiosi per mostrare che i loro rendimenti non sono dovuti all'effetto gennaio ma all'over reaction, rifanno tutta l'analisi (slide 18) ma costruendo il portafoglio a dicembre e non a gennaio. Possiamo notare che andando a ribilanciare il portafoglio a dicembre, il rendimento si amplifica e quindi conferma che quel 25% è un fenomeno determinato dalla over reaction.

È una strategia molto semplice in quanto prende in considerazione solo i prezzi passati e andando a sfruttare la over reaction. È una strategia costruita

Prendendo un orizzonte di tempo pari a 50 anni e su questo ottengono un rendimento del 25% generato maggiormente dal portafoglio losers generato da una over reaction dell'investitore inesperto. È una strategia molto simile a quella di LSV ma cambia solo l'input e infatti in LSV uso i multipli mentre in questa uso i prezzi storici. In entrambe si considera l'over reaction.

ANALISI TECNICA MOMENTUM: STRATEGIA DI JAAGADEESH E TITMAN

Questa è una strategia di analisi tecnica di forza relativa. Loro vanno sempre con un ranking ma in questo caso prendono sempre i rendimenti anomali ma guardano ad un cosiddetto ranking period molto più breve di quello utilizzato da De Bond. Prendono un ranking periodo di 3-6-9-12 mesi sui quali fare il CAR. Successivamente vanno a dividere le azioni in due portafogli: portafogli winner e portafogli losers e poi andiamo a comprare i winner e shortare i loser. Ovvero facciamo il contrario di quello che facevano De Bond e Theater.

La cosa importante è che mantengono il portafoglio per un massimo di 12 mesi. Questa strategia funziona in maniera analoga a quella in precedenza ma poi in termini di cosa acquistare e cosa shortare faccio la cosa apposta. Vediamo se questa strategia genera o meno rendimenti anomali e in particolare il backtesting è fatto andando ad ottenere delle misure di alfa di Jensen. I valori che otterremo sono rendimenti stimati con il modello del CAPM. I risultati di questa strategia sono ottenuti testando su un campione molto ampio di società quotate sul mercato americano NYSE e AMEX, e quindi molto efficiente, e prendono in considerazione un periodo di tempo che va dal '65 all'89. Concentriamoci sul panel A. È un panel in cui al tempo 0 andiamo a fare la costruzione dei due portafogli winner e loser e al tempo 0 stesso andiamo a fare il trade. Al tempo zero andiamo ad acquistare e shortare e poi lo manteniamo per 3-6-9-12 mesi. J indica i mesi nel ranking period mentre k indica i mesi nel holding period.

Sono i mesi che sono compresi nel holding period. Per ogni orizzonte 3-6-9-12 mesi, la tavola riporta le alfa di Jensen, ovvero i rendimenti anomali mensili dei portafogli winner e loser. Buy – sell è il portafoglio combinato ottenuto dalla posizione buy e short. I valori tra parentesi sono la significatività statistica di ogni alfa di Jensen.

Se i rendimenti anomali sono questi allora è facile capire come i migliori sono quelli in corrispondenza del portafoglio costruito su un ranking periodo costruito su 12 mesi e mantenendo la strategia per i successivi 3 mesi. Otteniamo un rendimento molto interessante e questo dimostra che tale strategia ha un interessante potenziale.

Nel panel B abbiamo un piccolo aggiustamento. Nella strategia panel B vado a fare la fase di execution 5 giorni lavorativi successi al ranking period ovvero al tempo 0. Il trade lo faccio 5 giorni dopo il tempo 0. Questa è la differenza tra panel A e panel B. I due studiosi introducono un panel B.

per un motivo legato ad un tema di volatilità. I mercati presi in considerazione sono mercat