Il sistema esperto Up-Down Forecast - FAQ


Le gestioni patrimoniali tradizionali, indipendentemente dalla forma proposta (fondi, Sicav, o linee di gestione) generalmente si limitano a perseguire l'obiettivo primario di rincorrere l'indice di riferimento (pur prefiggendosi dei risultati più ambiziosi), esito facilmente ottenibile anche da un investitore privato attraverso la semplice detenzione di un ETF che replichi l'indice stesso, con costi nettamente inferiori.
Questo accade perché è molto difficile, in mercati sempre più dinamici e reattivi elaborare una strategia di investimento di medio/lungo termine sufficientemente stabile. La scelta di non allontanarsi dall'indice viene quindi privilegiata al fine di eliminare il rischio operativo ma in tal modo non si contrasta il rischio di mercato che rimane inalterato e comunque elevato.
Up-Down Forecast si propone invece di contrastare il rischio di mercato attraverso una metodologia che lo controlla in modo sistematico con modelli specifici orientati al contenimento dello stesso in intervalli predefiniti. Uno dei parametri di Up-Down Forecast che permette di controllare il rischio è il numero massimo di titoli detenibili in un dato istante dal sistema. Un esempio: sul mercato azionario italiano, in un modello concretamente operativo, si è potuto contenere il rischio entro quello classico dell'indice di riferimento operando solamente su 5 titoli simultaneamente nel periodo dal 2012 ad oggi (giugno 2017).

Il sistema Up-Down Forecast utilizza tecniche decisionali completamente differenti da tutte quelle che si ispirano all'analisi tecnica tradizionale. L'ispirazione alla teoria dei ponti topos teoretici impone di andare alla ricerca di invarianti nel contesto apparentemente caotico dei mercati borsistici, e utilizzarli per costruire dei 'ponti' tra titoli differenti che realizzano, in momenti diversi, lo stesso invariante. La gestione avviene infatti attraverso delle sorte di 'staffette' supportate da 'ponti', nelle quali ad un titolo che soddisfa un certo invariante solo fino ad un certo momento viene a sostituirsene un altro che realizza tale invariante a partire da quel momento. Come avviene nel caso della teoria dei topoi, molti degli invarianti significativi, identificati dal sistema attraverso analisi statistiche su serie storiche, sono di tipo geometrico/topologico; essi si rivelano previsionalmente efficaci in quanto riescono a catturare in modo qualitativo degli aspetti essenziali dello stato di un titolo in un dato istante.

Una metafora può aiutare a comprendere il senso del cambiamento di paradigma che ci ha permesso di osservare i mercati in modo radicalmente nuovo. Si pensi ad esempio di osservare dalla terra il movimento del pianeta Mercurio; vedremo un percorso molto strano e di difficile comprensione. Ora immaginiamo di essere al centro del Sole per effettuare le stesse osservazioni: magicamente il percorso di Mercurio appare essere molto regolare e precisamente un percorso ellittico. E' bastato un cambiamento del punto di vista per estrarre conoscenza dall'apparente caos. Semplificando potremmo dire che spesso la realtà ci appare come un 'vestito' che nasconde le sue caratteristiche. Identicamente la Borsa intesa come luogo di incontro di molteplici istanze spesso confuse e contradditorie si presenta a noi come un fenomeno caotico, privo di regolarità. Ma se adottiamo un nuovo angolo di visione orientato ad identificare la complessità relazionale del fenomeno vengono alla luce degli invarianti che ci permettono di 'spogliare' la realtà mettendone a nudo le caratteristiche centrali. Up-Down Forecast è nato da un'implementazione concreta di questa filosofia.

Il sistema esperto può essere utile a chiunque debba gestire patrimoni prevalentemente azionari. La EOS si rivolge ad aziende istituzionali (Banche, SGR, SIM, ecc.) o ad aziende interessate ad ottimizzare i propri investimenti finanziari come pure a privati che dispongano di patrimoni rilevanti. Piccoli investitori possono usufruire indirettamente di Up-Down Forecast attraverso le aziende che abbiano un rapporto di partnership con la EOS.

Gli analisti generalmente cercano di identificare il potenziale di crescita di un dato titolo o di più titoli specifici attraverso una valutazione basata su metodologie che possono essere anche molto diverse tra loro. Purtroppo la correttezza di una tale valutazione può manifestarsi con molto ritardo a causa del fatto che l'interesse degli investitori si sposta rapidamente da un titolo all'altro o da un gruppo di titoli all'altro lasciando spesso nel sonno il titolo ritenuto promettente. Dalle nostre analisi risulta infatti che i movimenti rilevanti sui titoli avvengono in tempi molto rapidi e concentrati. Potremmo dire che un titolo giace nel sonno per il 90% del tempo attraendo l'attenzione degli investitori solo in brevi periodi difficilmente prevedibili. Rimanere in attesa degli exploit nelle performance dei singoli titoli diventa pertanto poco praticabile. Up-Down Forecast osserva invece con attenzione il mercato e 'salta' da un titolo all'altro cercando di identificare quei titoli che manifestano l'interesse degli investitori. Così facendo incorre in frequenti errori (a volte anche nel 50% dei casi) ma è pronto a liberarsi prontamente dei titoli non ancora maturi incassando eventuali perdite di importo molto limitato rispetto al guadagno rilevante dovuto ai segnali confermati. L'entità dei guadagni supera spesso quella delle perdite di 4 o 5 volte e ciò garantisce nel tempo, pur in un contesto molto variabile, utili rilevanti.

Il sistema non si propone di compararsi puntualmente con gli indici di riferimento e in particolari periodi si può anche distaccare in modo rilevante (sia in positivo che in negativo). Questo è dovuto alla scelta di pochi titoli e alla volontà di ridurre la movimentazione. L'obiettivo primario resta comunque quello del superamento degli indici, anche in modo rilevante se i mercati lo consentono, ma non nel breve periodo ove possono manifestarsi anche forti scorrelazioni.

Il sistema si propone di ottimizzare il rapporto rendimento/rischio una volta stabilito il livello massimo di rischio accettabile dal cliente. Se tale livello è pari a quello dell'indice di riferimento azionario, la scelta ottimale del numero di titoli su cui il sistema può operare simultaneamente si rivela essere pari a cinque. Se si preferisce ridurre il rischio accettando un rendimento atteso inferiore, è possibile utilizzare un modello più 'aperto', che opera ad esempio su un massimo di 10 titoli o più.

Il presupposto fondamentale per cogliere un trend che si manifesta su un titolo è che questo trend ci sia. Purtroppo a volte si creano dei periodi di incertezza politica o economica che inducono gli investitori a stare alla finestra. In queste situazioni le quotazioni dei titoli oscillano in una zona di rumore priva di trend significativi e il sistema alterna casualmente perdite e utili non avendo alcuna possibilità di seguire dei trend inesistenti. In sintesi l'esperienza ci insegna che il sistema si avvantaggia nel medio-lungo periodo sul benchmark in modo rilevante sia in mercati euforici che depressi mentre si limita ad oscillare attorno al benchmark nei periodi privi di trend.

Up-Down Forecast utilizza essenzialmente due metodi per valutare l'efficacia dei suoi modelli relativamente all'aspetto del rischio. Il primo metodo fa riferimento al calcolo della deviazione standard dell'equity line dei suoi rendimenti. L'obiettivo è quello di non discostarsi troppo dai valori di tale parametro relativi all'indice di riferimento; possono essere tollerati scostamenti solamente nell'ambito di specifici modelli destinati a chi accetta di esporsi a potenziali perdite del capitale nei brevi periodi al fine di ottenere rendimenti maggiori nel lungo periodo. Il secondo metodo, più empirico e come tale forse più comprensibile intuitivamente è quello del massimo draw-down. Si tratta cioè della misura delle massime perdite subite nel tempo da un ipotetico investitore che segua le indicazioni del sistema. Convenzionalmente ci si rapporta ai massimi draw-down quinquennali anche se può essere utile disporre dell'indicazione del massimo draw-down assoluto su un lungo periodo. Una misura indicativa in tal senso è la seguente: nel periodo di test (1997-2011) i modelli applicati al mercato italiano sui titoli non 'piccoli' hanno manifestato un massimo draw-down assoluto di circa il 33% a fronte del corrispondente valore dell'indice FTSE All-Shares del 69,71%. Il vantaggio è rimasto rilevante anche nel periodo operativo (2012- giugno 2017): circa il 23% contro il 35% dell'indice.
Un utile strumento che aiuta a capire l'esposizione al rischio dei modelli operativi utilizzati dal sistema esperto sono le tabelle statistiche che riportano la probabilità di esposizione ad un guadagno e quella di esposizione ad una perdita di una percentuale definita entro un anno dall'investimento. Esse rispondono ad esempio ad una domanda del tipo: qual è la probabilità di perdere il 10% del patrimonio entro un anno? La risposta, ad esempio, per il mercato italiano e per il periodo dal 2012 ad oggi (giugno 2017), è del 4.36% contro il 18.94% del benchmark. Se invece ci interroghiamo sul probabile guadagno del 10% otterremo i valori del 73.57% per il sistema contro il 44.04% per l'indice.

Le variabili principali sono le seguenti:

  1. Numerosità dei titoli che costituiscono il paniere di riferimento. A maggior numerosità corrisponde una maggior capacità di intercettare i titoli più promettenti.
  2. Numero massimo di titoli detenibili in ogni momento. In questo caso un numero troppo basso (ad es. <5) aumenta sensibilmente il rischio e rende imprevedibili i rendimenti mentre un numero maggiore di titoli riduce rischio e rendimento facendo tendere per valori molto elevati (ad es. >20) il rendimento a quello dell'indice di riferimento.
  3. Livello della volatilità massima accettabile per l'acquisto dei titoli. Questo parametro controlla il rischio di perdita nel breve periodo sacrificando una parte di rendimento.
  4. Adozioni di opportuni criteri di money management. Molto utili per il controllo del rapporto rendimento/rischio.
  5. Impatto delle compravendite reali sul mercato. Questo fattore può avere delle conseguenze significative quando si deve operare con elevati volumi su titoli poco trattati.

Il sistema è di tipo quantitativo e come tale apparirebbe del tutto incompatibile con le gestioni che si ispirano all'analisi fondamentale. Tuttavia la sua estrema generalità ispirata dalla teoria dei ponti topos-teoretici e la sua modularità permettono di costruire modelli alternativi che lasciano spazio ai gestori che si ispirano all'analisi fondamentale. La compatibilità è anche rafforzata dal fatto che la frequenza operativa del sistema, non elevata, è molto simile a quella messa in opera dagli analisti fondamentali. Un primo approccio nel costruire un tale modello 'misto' potrebbe essere quello di affidare l'operatività degli acquisti ai gestori umani e lasciare quella delle vendite in carico al sistema, il quale potrebbe valutare in modo più oggettivo l'esito della scelta fatta dai gestori accompagnandola nel tempo o interrompendola in caso di manifesto disinteresse da parte del mercato per i titoli scelti. Un altro modello potrebbe prevedere degli input forniti dai gestori tradizionali attraverso risposte a questionari che portino ad una quantificazione dei loro orientamenti e possano quindi fornire al sistema un criterio di scelta obiettivo pur nel rispetto delle scelte autonome dei gestori. In ambedue i casi i gestori tradizionali disporrebbero di un utile strumento in grado di controllare la rischiosità delle proprie scelte.
In questi casi potremmo parlare di modelli semi-quantitativi.
EOS, ad oggi, non si è occupata di questi ipotetici modelli essenzialmente a causa dell'impossibilità di valutarne l'efficacia storica; tuttavia, è naturale aspettarsi che il fatto di coniugare l'esperienza gestionale umana con la versatilità dei modelli Up-Down possa portare a un'elevata redditività.

Il sistema Up-Down Forecast è stato creato in modo molto astratto ed è quindi adattabile a qualsiasi mercato e capace di effettuare test anche su periodi di tempo molto lunghi. La sua operatività è programmata attraverso 'stili' che definiscono le regole di comportamento sulla base dell'ampiezza e delle caratteristiche del paniere di riferimento (insieme dei titoli nel quale il sistema opera le sue scelte), del livello di rischio desiderato e dei procedimenti operativi tra cui quelli di money management che sono utili, tra l'altro, a controllare il rischio di concentrazione sui titoli gestiti.

La scelta dei parametri è la fase più delicata dell'ottimizzazione del sistema. Si tratta di esplorare un immenso spazio di variabili dipendenti e/o indipendenti tra loro alla ricerca di parametri che siano sufficientemente astratti da mantenere un'adeguata redditività anche nella fase operativa del sistema. In questa fase esplorativa ci si è sempre lasciati guidare dall'intuito e dall'esperienza maturata in anni di ricerca spesi per ottimizzare anche le precedenti versioni del sistema. Recentemente però ci si è resi conto che questa attività stava diventando estremamente dispendiosa; perciò EOS ha ideato uno strumento che automatizza completamente questa operazione di ricerca delegando le scelte ad un sofisticato modello matematico che opera in autonomia utilizzando tecniche di intelligenza artificiale. La complessità di questo strumento supera nettamente quella dell'intero processo decisionale che è alla base di Up-Down Forecast ed è fondamentale per ridurre in modo sostanziale l'impatto soggettivo di chi effettua i test. I risultati non hanno tardato a manifestarsi: pur nella fase iniziale di sperimentazione si stanno ottenendo risultati molto rilevanti che ci incoraggiano a proseguire nella direzione dell'automazione dell'intero processo decisionale, compresa la valutazione dei criteri utilizzati per l'ottimizzazione.

No, soprattutto quando ci si riferisce a modelli operanti con un numero massimo di titoli molto limitato (ad es. <7). In questi casi, in particolari momenti, un numero maggiore di titoli potranno soddisfare i requisiti per essere acquistati ma solamente una frazione di essi potrà essere accettata nel sistema. In tali casi i titoli scartati ma che possiedono i requisiti potrebbero far parte di modelli alternativi altrettanto profittevoli rispetto a quello primario. Il fatto di poter disporre di modelli alternativi può diventare un elemento strategico per ridurre l'impatto simultaneo sul mercato di troppe compravendite nella medesima giornata.

Up-Down Forecast fornisce oggi in esclusiva alla Cellino e Associati SIM S.p.A i segnali specificamente adattati alle esigenze della stessa e della sua clientela per il solo mercato gestito dalla Borsa Italiana. Da questo servizio è nata a novembre 2013 la linea Up-Down Forecast Italia 5 che ha ottenuto ad oggi lusinghieri successi. La nascita della linea è stata preceduta da un periodo di osservazione iniziato nel gennaio 2012, data a partire dalla quale il sistema è stato lasciato libero di funzionare senza i condizionamenti legati alla fase di test. I test sono stati compiuti parallelamente sui mercati francese (dal 1997 al 2011) e americano (dal 1984 al 2011) al fine di verificare la robustezza del modello in contesti territoriali e temporali differenti. Le performance sono apparse fin dal primo momento molto elevate e soprattutto molto consistenti al punto che si riuscivano ad ottenere mediamente oltre 10 punti percentuali all'anno più del benchmark su periodi di test di 15 anni, senza tarature specifiche sui singoli mercati cioè applicando configurazioni tarate su un dato mercato X ad un altro mercato Y. Naturalmente l'applicazione del sistema a mercati diversi da quello italiano non presenta particolari problemi al di là della continua ed attenta manutenzione della banca dati relativa a Paesi differenti.

Sì, Up-Down Forecast sarebbe applicabile anche in questo campo. Ad oggi non sono però state fatte analisi sui fondi in quanto per questi strumenti finanziari non si dispone dei prezzi di apertura nonché dei minimi e massimi di giornata e quasi certamente questa mancanza di dati influirebbe negativamente sull'affidabilità dei criteri operativi usati dal sistema. Sono invece state fatte sperimentazioni sugli ETF con ottimi risultati, non paragonabili a quelli ottenibili sui mercati azionari ma comunque sempre nettamente superiori ai relativi benchmark. Questo è da imputare al fatto che i valori mediati degli ETF offuscano i trend sottostanti rendendo difficoltosa la loro identificazione.

Certamente. EOS ha predisposto una complessa piattaforma software che abilita il sistema ad operare simultaneamente in differenti contesti come se lavorasse su un unico mercato. Ad oggi non sono state avviate sperimentazioni in tal senso ma certamente i risultati non potranno che confermare e probabilmente superare quelli raggiunti sui singoli mercati in quanto più è ampio il paniere nel quale il sistema sceglie i titoli, maggiori sono le possibilità di operare al meglio.

Sicuramente sì ma non se ne potrebbero sfruttare le capacità peculiari di identificazione dei trend di breve periodo, fattore cruciale per garantire un'elevata redditività prospettica. Ad oggi EOS non ha quindi sperimentato alcun modello sui mercati obbligazionari.

Certamente. Ad oggi sarebbe sufficiente programmare il sistema a gestire la componente azionaria secondo il modello prescelto lasciando al gestore tradizionale la possibilità di forzare il sistema ad operare sui titoli obbligazionari da lui scelti secondo un modello semi-quantitativo. In un prossimo futuro è senz'altro auspicabile la creazione di un modello interamente quantitativo e cioè totalmente autonomo che gestisca simultaneamente l'azionario e l'obbligazionario.

No. Il momento d'inizio è sempre molto delicato e i suoi effetti si possono ripercuotere per diversi mesi sulla redditività complessiva degli investimenti. Up-Down Forecast è tuttavia concepito per recuperare nel più breve tempo eventuali cadute iniziali dovute al mercato o a ritracciamenti dovuti ai naturali allontanamenti del sistema dagli indici di riferimento. Gli investimenti basati sul sistema devono necessariamente essere di medio-lungo periodo (ad es. 3-5 anni) in modo da permettergli di adattarsi al meglio alla volatilità dei mercati azionari assorbendo l'effetto dei periodi meno fortunati.

Non necessariamente, anche se la tempestività gioca un ruolo molto importante. In ogni caso ritardi di due o tre giorni sono ancora compatibili con un'adeguata redditività.

Normalmente si attende la chiusura ufficiale dei mercati al fine di elaborare i dati definitivi della giornata. In caso di necessità è possibile ottenere delle elaborazioni provvisorie in qualsiasi momento della giornata ma in tal caso i segnali potrebbero poi, in fase di chiusura, suggerire scelte di investimento differenti e incompatibili con quelle scaturite dai dati provvisori.

Dipende dalla configurazione applicata al modello. Le configurazioni che suggeriscono pochissime operazioni all'anno (ad es. <10) conducono a una redditività molto variabile e quindi sono da ritenere più rischiose mentre modelli con un'operatività rilevante (ad es. con un numero di operazioni all'anno >40) espongono a minori rischi ma devono subire un impatto sul mercato molto rilevante e questo potrebbe ridurre la redditività reale anche in modo considerevole. L'esperienza ci insegna che è necessario fare un compromesso e che tale scelta dipende in grande misura anche dal mercato di riferimento.

Up-Down Forecast si basa esclusivamente sui prezzi di apertura, chiusura, minimi e massimi e controvalori giornalieri, eventualmente provvisori per il giorno corrente quando si desiderano simulazioni spot. Il sistema è comunque modularmente aperto a ricevere informazioni di qualsiasi genere relative ai titoli oggetto di analisi e a tenerne conto all'interno del modello matematico adottato. Ad ogni titolo è infatti associata una specifica tabella che raccoglie le informazioni rilevanti sullo stesso che possono discrezionalmente essere utilizzate se ritenute necessarie. In tal senso un modello semi-quantitativo potrebbe utilizzare questo supporto in modo efficace.

Sì, ma solo in una forma emergenziale e quasi mai utilizzata. Il sistema è infatti in grado di rilevare la caduta di interesse di un titolo molto prima che avvenga un eventuale crollo.

I primi modelli testati implementavano, per semplicità, un approccio che prevedeva il totale disinvestimento di un singolo titolo in presenza di un segnale di vendita. Recentemente sono stati testati modelli che prevedono un incremento o decremento delle quote investite al fine di ottimizzare il Money management. Alcuni di questi modelli utilizzano a questo scopo una forma modificata di Optimal-f, che si è rivelata capace di controllare molto bene il rischio di accentramento dei patrimoni su pochi titoli.

Ciò dipende dal livello di fiducia che si ha nella capacità da parte del sistema di continuare a far crescere i patrimoni. Disinvestire senza un'opportuna e specifica strategia di rientro è un non senso. Inoltre chiunque disponesse di una tale strategia avrebbe probabilmente capacità previsionali o gestionali migliori di quelle del sistema stesso e quindi potrebbe farne a meno.
Un'abnorme redditività conseguita dal sistema non va interpretata come se si fosse entrati in una bolla che giustificherebbe il disinvestimento totale o quanto meno un disinvestimento rilevante. Le bolle sono caratterizzate da crescite anomale in contesti statici. Gli investimenti di Up-Down Forecast, invece, non sono statici perché ricercano sistematicamente nuove opportunità redditizie che la statistica dimostra essere frequentemente presenti con relativa continuità in qualsiasi mercato.