Ricerca Alternative Risk Premia.
Migliorare con la ricerca: imparare dall’esperienza, adattarsi a nuove dinamiche di mercato e restare concentrati sugli obiettivi
Negli ultimi anni, abbiamo condotto un’approfondita attività di ricerca per rafforzare la strategia LOIM Alternative Risk Premia (ARP) rendendola meno sensibile alle condizioni di mercato. Il nostro obiettivo ultimo rimane, come sempre, quello di offrire agli investitori rendimenti veramente decorrelati.
- La nostra ricerca si è concentrata su come ripensare l’accesso ad alcuni premi (ad esempio quelli sulla volatilità o il trend-following) che crediamo siano stati i più colpiti dalle brusche, e oggi sempre più frequenti, rotazioni del mercato. Abbiamo anche rivisitato il nostro approccio ai fattori di stile Azionari, più “popolari” e oggi decisamente sotto pressione.
- Guidati dall’obiettivo della diversificazione, abbiamo sviluppato nuove strategie, ortogonali rispetto a quelle esistenti. Uno sforzo guidato da questi principi: focus sulle opportunità di arbitraggio (non direzionali / nessun beta nascosto), decorrelazione dai rispettivi mercati primari, decadimento limitato e/o strategie non ancora conosciute e poco “affollate”.
- Le ultime grandi tecnologie innovative sono state al centro dei nostri recenti sforzi di ricerca. Abbiamo utilizzato e sviluppato Intelligenza Artificiale e Machine Learning per rafforzare ulteriormente le nostre capacità, con l’obiettivo di trovare e generare nuove opportunità d’investimento alfa.
Di seguito sono elencati gli studi che abbiamo pubblicato e i miglioramenti che abbiamo introdotto nell’ultimo periodo. Clicca sui pulsanti seguenti per accedere alla nostra ricerca. .
Per informazioni, contattare Clement Leturgie o Clément Mary-Dauphin.
Creare l’approccio ottimale all’investimento fattoriale azionario.
The recent period has been quite challenging for equity factor strategies. While some investors started to express doubts about their future, others decided to “sin” a little (i.e. factor timing). At LOIM, we have learnt two major lessons.
The first is that portfolio construction is a key requirement for prudent factor investing. Having done our homework, we present in Our Approach to Factor Investing, our views on the efficient implementation of factors.
The second lesson can be summarized by the words of John Maynard Keynes “The market can stay irrational longer than you can stay solvent”. As patience is no longer an option, our current research is focused on new sources of alpha, through the application of machine learning (to financial and non-financial data including ESG). This will be the basis of our new equity strategies in 2020, with the objective, as always, to provide diversification and complementary sources of returns to traditional factors.
Generare alfa da ESG.
La decisione di integrare i criteri ESG nei processi d’investimento può avere svariati motivi. Uno di questi è sicuramente il desiderio dei gestori di “far del bene”, in linea con il diffuso trend mondiale a favore di approcci più responsabili all’investimento. Un altro motivo è la migliore gestione del rischio che l’integrazione ESG consente. I dati ESG possono offrire un punto di vista alternativo sulle aziende, aiutando a identificare anche i rischi che non vengono rilevati mediante la tradizionale analisi fondamentale o i dati di mercato. Infine, sempre più gestori utilizzano l’approccio ESG come fonte di alfa aggiuntiva, nella speranza che le tematiche ESG non siano ancora scontate dai mercati.
Nello studio, ESG alpha: doing well while doing good, presentiamo le nostre principali conclusioni su questo tema e come intendiamo utilizzarlo in quanto nuovo premio nell’ambito dell’offerta ARP.
Clicca qui per accedere al nostro report più recente: Quant ESG sta andando ancora bene
Attributi delle Azioni e Machine Learning per prevedere i rendimenti dei titoli.
L’investimento fattoriale si fonda solo su alcuni fattori scoperti in passato e il cui possibile futuro in quanto fonte di sovraperformance è oggetto di accesi dibattiti. I nuovi premi fattoriali non sono facilmente accettati dalla comunità degli investitori, giustamente preoccupati dai rischi del data mining.
Un’impasse che riteniamo possa essere superata rendendo veramente sistematico e il più possibile libero da bias cognitivi il processo di “scoperta” dei fattori. Le nuove metodologie basate su machine learning stanno lentamente ma stabilmente penetrando il settore azionario sistematico e potrebbero essere il tassello mancante per completare il puzzle dell’investimento fattoriale.
Applicare le tecniche di machine learning a un’ampia gamma di attributi azionari, includendo dati alternativi, ad esempio i dati ESG, adempierà a due funzioni. Innanzitutto, ci consentirà di scoprire nuove fonti di alfa o esplorando combinazioni non lineari tra i diversi attributi dei titoli che non vengono acquisite dai fattori tradizionali, oppure facendo leva su nuove fonti di dati. In secondo luogo, in virtù della sua natura dinamica, l’apprendimento automatico consentirà di adattare il processo sistematico alle mutazioni dei contesti di mercato. L’applicazione del machine learning alle strategie azionarie sistematiche è stata al centro dei nostri sforzi di ricerca.
Scopri di più: Machine learning for the prediction of stock returns
Sviluppare nuovi alternative risk premia
Ci adoperiamo costantemente per ampliare il set di opportunità, sviluppando nuovi premi al rischio e/o perfezionando quelli esistenti. Abbiamo recentemente lanciato due nuove strategie sulle materie prime, che riteniamo ci consentiranno di incrementare la diversificazione e le opportunità d’investimento nella nostra offerta ARP.
Nel 2018, abbiamo creato la strategia LOIM Commodity Carry che punta a generare premio di carry sulla struttura delle scadenze e premio di liquidità in corrispondenza del periodo di roll-over. Pur essendo ortogonale rispetto ad altre nostre strategie (inclusi gli altri premi di commodity), questo approccio, grazie al suo profilo difensivo, offre caratteristiche interessanti che tendono a sovraperformare nei contesti di avversione al rischio sui mercati globali delle materie prime.
Nel 2020, abbiamo lanciato un nuovo modo di sfruttare l’investimento Value nelle commodity, innovativo rispetto all’offerta ARP globale. Questa strategia, che si fonda sul posizionamento di produttori e consumatori, punta a generare premi tramite le dinamiche di offerta e domanda sul mercato fisico. La combinazione ad hoc di diverse tecniche basate sui prezzi consente di supportare e diversificare il segnale e il posizionamento globali.
Attualmente, stiamo studiando approcci di arbitraggio event-driven, utilizzando dati tradizionali e non convenzionali (big data) per ampliare le opportunità di investimento azionario.
Costruzione di un portafoglio diversificato di alternative risk premia
Nell’intento di creare un solido portafoglio di alternative risk premia diversificati, il team d’investimento sistematico di Lombard Odier Investment Managers dedica molto tempo alla ricerca e allo sviluppo di premi propri. Spesso ci viene chiesto da cosa siano motivate le decisioni di includere nuovi premi nel nostro portafoglio. Crediamo che la ragione principale per la quale incorporare nuovi premi consista nei vantaggi della diversificazione. Siamo fermamente convinti che un portfolio manager in grado di sviluppare e combinare efficacemente diversi premi al rischio alternativi e ortogonali possa generare i rendimenti ponderati per il rischio e decorrelati più interessanti per i propri investitori.
In questa breve analisi, Costruzione di un portafoglio diversificato di alternative risk premia, esaminiamo i vantaggi in termini di diversificazione della nostra gamma di premi al rischio alternativi, nonché il processo proprietario di “combinazione” di questi premi, specificamente sviluppato per il nostro portafoglio.
Scopri di più: Costruzione di un portafoglio diversificato di alternative risk premia
Ripensare l’accesso alla Volatilità.
Il premio al rischio della volatilità è da sempre parte della nostra offerta ARP. Nel 2017, abbiamo ampliato l’accesso alla volatilità andando oltre le implementazioni più diffuse, che tendono a essere esclusivamente incentrate sul premio short equity volatility. La nostra strategia è quindi stata concepita in modo da acquisire i premi di volatilità anche nei mercati del reddito fisso oltre che in quelli azionari. La strategia offre inoltre accesso a opportunità di arbitraggio della volatilità, quali convessità e mean reversion.
Nel 2019, abbiamo riconsiderato l’accesso al premio short equity volatility, con l’obiettivo di posizionarci in modo più difensivo rispetto alle fasi di calo degli attivi rischiosi e alle frequenti oscillazioni al rialzo e al ribasso. La modifica principale è stata la ridefinizione delle strip di selezione delle opzioni, oggi limitate esclusivamente alle CALL, al fine di non soffrire nel corso di importanti shock negativi e generare rendimenti più stabili e decorrelati nel breve e lungo termine.
Ripensare l’uso del Trend-Following.
Nel 2018, abbiamo potenziato la strategia ARP Cross-Asset Trend con l’integrazione di un “Risk-Overlay” volto a evitare che il nostro modello di trend risentisse delle forti inversioni di tendenza durante le flessioni dei mercati. Pur ritenendo che la strategia ARP Cross-Asset Trend sia debolmente correlata alle asset class tradizionali e possa contribuire in positivo alle performance del Fondo nel medio-lungo periodo, siamo consapevoli che questa strategia direzionale può evidenziare una ri-correlazione agli attivi rischiosi nei contesti di propensione al rischio. Di conseguenza, la strategia potrebbe aggiungere rischio azionario di breve periodo al portafoglio e, in caso di nette inversioni di tendenza, l’investitore potrebbe non essere sufficientemente diversificato in un’ottica di breve termine. Abbiamo quindi cercato modi per evitare che i premi Cross-Asset Trend fossero particolarmente esposti alla sensibilità degli attivi rischiosi. A questo scopo, abbiamo sviluppato una strategia “Dynamic Cross Asset Trend”, che ci consente di non partecipare alle fasi di inversione di tendenza dei mercati nel breve termine. Abbiamo inoltre sviluppato un processo di risk overlay per la strategia Cross Asset Trend, che riduce progressivamente il budget di rischio, man mano che aumenta la sua correlazione ex-ante ai titoli azionari.
Scopri di più: trend following and volatility premia 2018 review
Generare più valore tramite gli investimenti value.
Diversi anni consecutivi di sottoperformance hanno acceso un intenso dibattito circa il futuro degli investimenti “value” in titoli azionari. Dal momento che Value è il principale fattore azionario, questo dibattito getta un’ombra sull’investimento fattoriale in quanto disciplina. Ma non dobbiamo semplicemente aspettare la ripresa di questo fattore, perché potrebbe non arrivare a breve. Qualsiasi esperienza deludente deve essere un’opportunità per rivisitare la strategia, ed è ciò che abbiamo fatto.
In questo articolo, Let’s make Value great again, analizziamo ciò che sappiamo del fattore Value e proponiamo un semplice modo per migliorarne le performan.
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