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Discesa dei titoli tecnologici e algoritmi quantitativi: c’è una correlazione?

Discesa dei titoli tecnologici e algoritmi quantitativi: c’è una correlazione?

Nel suo ultimo report Catherine Wood attribuiva il forte calo delle azioni nel portafoglio di Ark Investment (tra cui troviamo Tesla, Teladoc, Roku, Coinbase, Zoom, Block, Twitter, Palantir) anche ad algoritmi quantitativi. Questi algoritmi rappresentano il 70% di tutto il trading negli Stati Uniti e percentuali più elevate in periodi di forte volatilità. Avendo visto grande calo delle azioni growth tecnologiche, presenti in molti dei Certificati in nostro possesso, volevo approfondire l’argomento insieme agli altri membri della community di FreeFinance.

Gli Algoritmi Quantitativi

Il trading degli operatori che investono con algoritmi quantitativi è innescato dalla lettura nel mercato di alcuni segnali (trigger) che generano un’operazione di acquisto o vendita di un’azione o altro strumento finanziario. Non si tratta quindi di un trading dove l’investitore (discrezionalmente) sceglie l’operazione da effettuare, in tal caso l’operazione viene effettuata automaticamente e, spesso, molto velocemente. Gli stessi algoritmi negli anni hanno generato dei “flash crash” di mercato che tendono ad autoalimentarsi.

I principali algoritmi quantitativi si basano sulle seguenti strategie:

  • Momentum
  • Mean Reversion
  • Market Making
  • Statistical Arbitrage
  • Sentiment Biased

Il Momentum

Conosciuto anche come trend following, è una strategia che identifica un movimento di mercato significativo (rialzista o ribassista) e lo sfrutta con la seguente strategia: l’investitore acquista lo strumento finanziario nel momento in cui individua la nascita del trend e lo rivende al raggiungimento del massimo relativo, nel caso di trend rialzista, del minimo relativo, nel caso di trend ribassista.

In altre parole, si investe seguendo il trend in atto.

Richard Driehaus, che ha utilizzato la tecnica nella gestione del suo fondo, riassume la filosofia come il “comprare ad un prezzo elevato e rivendere ad un prezzo ancora più elevato”, in contrapposizione alla classica “buy low, sell high”, ossia “compra ad un prezzo basso e rivendi ad un prezzo più elevato”.

Il metodo del momentum sfrutta le statistiche: in questa strategia i dati storici e attuali possono essere usati nella previsione per individuare vicino a quale prezzo è più probabile che le tendenze continuino o s’invertano.

La Mean Reversion

La strategia Mean Reverting si basa sulla teoria che sia i prezzi alti che quelli bassi di un’azione (o altro asset finanziario) siano temporanei e che il prezzo tenda a tornare sul suo prezzo medio nel tempo. Dunque la strategia sarà quella di comprare quando il prezzo è sotto la media e rivendere quando il prezzo è sopra la media.

Il Market Making

Il market making comporta l’immissione di un ordine limite di vendita (o offerta) al di sopra del prezzo di mercato corrente o un ordine limite di acquisto (o offerta) al di sotto del prezzo corrente su base regolare e continua per catturare lo spread bid-ask, operando da market maker. Un esempio di un operatore di questo tipo è l’Automated Trading Desk, acquistato da Citigroup nel luglio 2007. E’ stato un market maker molto attivo che ha rappresentato circa il 6% del volume totale sia al NASDAQ che alla Borsa di New York.

Lo Statistical Arbitrage

Lo Statistical Arbitrage si fonda sull’idea che un gruppo di azioni simili dovrebbe avere prestazioni simili sui mercati. Se alcuni titoli simili registrano prestazioni diverse, migliori o peggiori, lo Statistical Arbitrage entra in atto. Secondo questa strategia l’asset sotto-performante crescerà nel tempo e quindi viene acquistato, mentre l’asset sovra-performante perderà valore e quindi viene venduto.

L’arbitraggio statistico è diventato una strategia importante sia per gli Hedge Fund che per le Banche d’Investimento.

La strategia “sentiment based”

La strategia “sentiment based” è un sistema di trading dove il trigger operativo è basato sulle notizie. Genera automaticamente segnali di acquisto e vendita a seconda dei dati effettivi pubblicati rispetto al consenso del mercato o ai dati precedenti. Ultimamente è molto in voga basarsi sul gruppo wallstreetbeats di Reddit, entrato alla ribalta dopo lo short squeeze di Game Stop.

La discesa dei titoli tecnologici è collegata agli algoritmi quantitativi?

Catherine Wood ha dichiarato: 

“Come è avvenuto durante la crisi del coronavirus lo scorso anno, le strategie quantitative e basate su algoritmi sembravano dominare l’attività del mercato azionario durante i primi tre mesi della rotazione all’inizio di quest’anno e poi di nuovo di recente”

“Secondo alcune stime, il trading quantitativo rappresenta circa il 70% di tutto il trading negli Stati Uniti e percentuali ancora più elevate durante i periodi di maggiore volatilità”

“Le strategie quantitative e basate su algoritmi sembravano sfruttare semplicemente due variabili: il livello di liquidità sui bilanci delle società e il tasso di consumo di cassa in poche settimane hanno schiacciato molti titoli del 50-75%”

Catie Wood ritiene che questi titoli siano sottovalutati e che attualmente prezzino a “sconto”.

Ora notiamo come quasi tutte le piccole growth hanno subito un calo importante, dal 50% all’80%. Se confrontiamo i grafici sembra che una forza abbia agito su tutti questi asset allo stesso modo indistintamente, senza distinguere stock spazzatura da stock con potenzialità di crescita, sia azioni quotate da poco, quindi non ancora in utile e con eps negativi, ma con ottime prospettive future ma anche, addirittura, alcune azioni storiche ma che avevano quell’impronta tecnologica che sembra averle ingiustamente penalizzate.

Questa forza sembra proprio quella degli algoritmi quantitativi. In questo momento sembra lecito chiedersi, rimanendo alta la volatilità, se possono esserci dei trigger che inneschino un movimento opposto da parte di questi operatori.

Se guardiamo il momentum, questo è ancora negativo, ma molte stock hanno appena cominciato a lateralizzare. Qui l’algoritmo interviene appena si presenta un pò di positività anche con un semplice rimbalzo.

La Mean Reversion è nel momento ideale, in quanto le stocks son molto lontane ad esempio dalla media mobile a 200, e forse è già entrato in azione, regalandoci questa iniziale lateralità.

Lo Statistical  Arbitrage è in opera sulle nostre stock molto correlate.

Il Sentiment Based, purtroppo, a mio parere, non ci gioca a favore, in quanto durante un periodo di sell-off i sentiment sono tutti negativi e durante una bull-run tutti super positivi, è un classico, ma dare un’occhiata a wallstreetbets, su quanto e in che modo i vostri asset sono riportati, vi può dare un’idea. 

Chi è che diceva, “quando tutti comprano io vendo e quando tutti vendono io compro”? Forse è il momento di credere in quei titoli veramente bistrattati dal mercato, che fino a sei mesi fa erano osannati dagli analisti? Si sta avvicinando il momento che i Quant entrino in azione facendo il loro dovere, come da programmazione?

Non è possibile prevedere il futuro ovviamente ma una cosa è certa: queste azioni growth tecnologiche sono presenti in molti certificati, anche con premi importanti; le nuove emissioni presentano strike e barriere basse e rendimenti elevati, grazie alla volatilità, e le vecchie emissioni offrono un rendimento in caso di risalita migliore rispetto all’acquisto diretto dell’azione. Quale è il momento migliore per acquistare questi certificati se non quando hanno uno strike basso e un premio alto?

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