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Cinque domande sulla nostra nuova strategia alternativa DataEdge
In questo Q&A Laurent Joué e Marc Pellaud, Co-Lead Manager della strategia alternativa LOIM DataEdge, spiegano come le informazioni fornite dai Big data permettano di prevedere con più precisione l’andamento delle aziende. In che modo gli alternative data possono aiutarci ad interpretare i trend dei consumi e il loro impatto sui risultati aziendali per generare opportunità di alfa?
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Da sapere
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1. In che modo la strategia DataEdge di LOIM utilizza gli alternative data per migliorare i principali indicatori aziendali?
La strategia si basa sull’utilizzo, sull’acquisizione e sull’analisi di alternative data relativi a molteplici aree geografiche, settori e fonti, tra cui:
- operazioni con carte di credito
- ricevute digitali
- traffico Internet
- attività su app
- servizi di geolocalizzazione
Grazie ai continui progressi della data science, oggi è possibile strutturare e filtrare questi dati per identificare i trend dei consumi in tempo reale. Vengono quindi applicati metodi di analisi sistematica e quantitativa per prevedere l’impatto di certi modelli di comportamento sugli indicatori chiave di prestazione (KPI) delle società quotate, quali vendite, ricavi, utenti, nuovi clienti e modelli di engagement dei clienti.
Per generare alfa, la strategia mira a individuare le sorprese sugli utili e a monitorare i punti d’inflessione delle tendenze dei KPI nell’arco di diversi trimestri.
2. Qual è l’universo d’investimento della strategia?
Questa strategia alternativa ha carattere globale ed è sector neutral. L’universo d’investimento è maggiormente esposto agli Stati Uniti ed è incentrato sulle società di beni di consumo, tecnologia, industria e sanità. In termini di capitalizzazione di mercato, prevalgono le small e mid cap.
L’universo è definito dalla disponibilità e qualità dagli alternative data che cerchiamo e dovrebbe evolversi e crescere nel tempo. L’attuale1 universo include 640 società quotate sui mercati statunitensi e la strategia monitora tutti i giorni 200-250 aziende. Le figure 1 e 2 mostrano la scomposizione dell’universo in termini di settori e capitalizzazione di mercato.
FIG. 1 – Settori inclusi nell’universo DataEdge12
FIG. 2 – Scomposizione dell’universo DataEdge per capitalizzazione di mercato13
3. Qual è il ruolo delle sorprese sugli utili? Presentano un’alta correlazione con i rendimenti azionari per l’universo DataEdge?
La nostra ricerca2 mostra che nell’universo d’investimento DataEdge le sorprese sugli utili e i rendimenti azionari sono strettamente correlati, sia in positivo che in negativo, rapporto che . All’interno di questo universo abbiamo valutato questo rapporto in base a tre fattori.
- Rilevanza. Abbiamo usato parametri come la correlazione e la distribuzione di probabilità dei profitti3, nonché l’analisi della regressione4. In base alla regressione delle sorprese sugli utili rispetto ai rendimenti azionari sugli utili riportati negli ultimi 20 anni e cinque anni, il nostro modello ha identificato un rapporto valido e convincente all’interno dell’universo DataEdge. Ciò indica che le sorprese sugli utili possono contribuire in larga misura ai movimenti dei prezzi5.
Dal nostro studio sono anche emersi parametri potenzialmente interessanti per gli ultimi cinque anni in termini di rilevanza. La correlazione è stata stabile o anche leggermente più alta, come anche la probabilità di profitto media, che si è mantenuta vicino ai valori storici.
- Ricompensa del mercato. Si riferisce ai rendimenti azionari medi a fronte delle sorprese sugli utili positive e negative. Abbiamo scoperto che in 20 anni il mercato ha ricompensato le sorprese positive sugli utili con un guadagno medio di +1,9% e quelle negative con una perdita media di -3,6%. Inoltre l’86% dell’universo ha avuto un rendimento medio positivo per le sorprese positive sugli utili e l’80% un rendimento medio negativo per le sorprese sugli utili negative. Negli ultimi cinque anni è stato in linea con questi risultati: il mercato ha ricompensato le sorprese positive sugli utili con un guadagno medio di +1,7% e quelle negative con una perdita media di -4,1%.
FIG. 3 – Ricompensa del mercato rispetto alle sorprese positive e negative sugli utili14
- Il bias delle sorprese. La nostra analisi ha misurato la grande sproporzione tra le azioni che hanno superato o disatteso le previsioni. L’errore di previsione rispetto al valore riportato è stato espresso dall’errore percentuale medio assoluto (MAPE). Nel periodo di 20 anni la percentuale media di sorprese positive sugli utili è stata del 72%, contro il 28% di quelle negative. Inoltre, l’88% dell’universo ha mostrato sorprese positive sugli utili in oltre il 50% dei casi. Il MAPE medio dell’universo è del 4,14%.
Non sono emersi cambiamenti significativi del bias delle sorprese negli ultimi cinque anni rispetto agli ultimi 20. Questi risultati indicano che generalmente le stime di consenso tendono a sottovalutare gli utili aziendali negli Stati Uniti. D’altro canto, abbiamo rilevato anche un forte aumento dell’errore di consenso negli ultimi periodi su base mobile, forse a causa dalla pandemia.
FIG. 4 – Bias delle sorprese15
4. L’alta correlazione tra sorprese sugli utili e performance azionaria genera opportunità di alfa?
Il rapporto tra sorprese sugli utili e performance azionaria viene esaminato da più di 50 anni nell’ambito della letteratura accademica6 e la nostra ricerca conferma che è valido anche per l’universo DataEdge. Man mano che i flussi di informazioni accelerano, diventando disponibili su base più ampia, e che l’uso di dati alternativi aumenta notevolmente, ci si interroga circa il potenziale di alfa che è possibile estrarre dalle sorprese sugli utili.
Abbiamo formulato una strategia teorica7 per valutare il potenziale di alfa associato alle sorprese sugli utili nell’universo DataEdge. In sintesi, la strategia assume una posizione lunga sulle sorprese positive sugli utili e corta su quelle negative, in base agli andamenti storici dei prezzi. Questa strategia è soprannominata “previsione perfetta”, perché non può essere implementata utilizzando informazioni di pubblico dominio al momento della costruzione del portafoglio. Ma anche se la strategia teorica non può essere convertita in posizioni concrete, ci permette comunque di comprendere il potenziale di alfa, il suo comportamento nel tempo e l’entità delle reazioni dei prezzi alle nuove informazioni contabili.
In base ai risultati della nostra analisi, le strategie in grado di prevedere le revisioni degli utili generano un potenziale di alfa significativo. L’information ratio8 al netto dei costi di negoziazione si è attestato tra 3,5 e più di 4, a seconda del periodo, ed è stato stabile su periodi più brevi o più lunghi.
In base a questi risultati e all’indice di corrispondenza medio previsto delle revisioni degli utili9, vicino al 70%, ci aspettiamo un information ratio di 1,6 per la strategia, secondo i parametri stabiliti da Grinold e Kahn10.
A nostro avviso, ciò conferma che le sorprese sugli utili possono contribuire in larga misura ai movimenti dei prezzi e presentano notevoli opportunità di alfa.
5. Qual è l’esperienza di LOIM negli investimenti alternativi sistematici e quale approccio viene adottato?
Per la strategia DataEdge combiniamo la ricerca su alternative data avanzati e la competenza negli investimenti sistematici. In veste di Lead Portfolio Manager, abbiamo un’importante esperienza nelle strategie alternative sistematiche. Lavoriamo con il team d’investimento quantitativo di LOIM, che è composto da 21 professionisti degli investimenti e gestisce patrimoni per oltre 10 miliardi di dollari11. Collaboriamo anche con un aggregatore di dati pioniere nel settore con stretti legami con il nostro 1798 Alternative.
La nostra struttura d’investimento differenziata non è un semplice mix di approcci fondamentali e quantitativi. Al contrario, cerchiamo di isolare l’alfa idiosincratico puro applicando il nostro vantaggio informativo alla selezione dei titoli. In ultima analisi, questo processo permette di creare un portafoglio contrarian e diversificato che investe in azioni per le quali i nostri modelli prevedono un’elevata divergenza potenziale rispetto alle aspettative di consenso del mercato.
Fonti
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