La crisi del coronavirus ha avuto un impatto significativo nel settore dell’asset management. Le società hanno dovuto adattarsi alle misure di distanziamento sociale, hanno dovuto organizzare il lavoro da remoto, consentendo ad analisti e gestori di lavorare da casa. Ma la crisi ha anche originato un’altra sfida. Per far fronte alla volatilità dei mercati registrata nel corso del 2020 si è reso necessario anche ripensare a come gestire i rischi, allo scopo di aumentare la resilienza in caso di ulteriori cali dei mercati. Quindi come si stanno adattando i gestori?
Cambio dei programmi
I lockdown stabiliti dai singoli Paesi hanno dato origine quasi immediatamente, sia per i gestori tradizionali che per i gestori di hedge fund, a un cambiamento nella modalità di interazione con gli investitori. I meeting di persona, come le visite alle società (normalmente rappresentano una fase cruciale del processo d’investimento) non erano più possibili o comunque sottoposti a molteplici limitazioni. Per i fund manager, quindi, si è reso necessario passare a una modalità di lavoro digitale sia per analizzare e selezionare gli investimenti sia per parlare e interagire con gli investitori
I team di trading e investimenti hanno dovuto rinunciare alla familiarità, all’immediatezza d’interazione e all’atmosfera collegiale che caratterizzava i loro desk e si sono trovati costretti a operare da casa, in un ambiente forse più calmo ma anche più solitario. Tutti i sistemi operativi e di trading sono stati riprogrammati molto velocemente poiché la necessità di operare da casa si è concretizzata in un momento di estrema volatilità dei mercati, tra febbraio e marzo del 2020. I fondi e le società che avevano già adottato questa possibilità si sono trovati in una posizione di vantaggio per adattarsi alle nuove necessità originate dalla pandemia e hanno continuato a operare senza soluzione di continuità. La tecnologia basate sul cloud ha reso tutto più semplice per molte società di gestione.
Adesso la gran parte degli scambi avviene per via elettronica; ancora una volta la tecnologia non ha deluso. I sistemi di trading e di back office che facevano poco ricorso alla carta si sono adattati velocemente alla nuova realtà. Contrariamente a quanto si poteva immaginare, come a volte rappresentato da romanzi come Flash Boys di Michael Lewis o L’indice della paura di Robert Harris, gli algoritmi di trading non sono svaniti ai primi segnali di volatilità e anzi hanno confermato la loro validità e la tecnologia ha fatto nuovi adepti anche fra i gestori tradizionali.
Il successo riscontrato dai processi di lavoro in remoto potrebbe spingere molte società di gestione tradizionali e di fondi hedge ad adottare modelli ibridi nel lungo periodo, in una misura che solo pochi mesi fa sarebbe stato difficile immaginare. I fondi di dimensioni più piccole potrebbero decidere di abbandonare definitivamente gli uffici per lavorare da remoto. I rapporti con i clienti si sono spostati online e, anche se operazioni come nuove acquisizioni potranno comunque continuare a richiedere incontri dal vivo, le video chiamate sono destinate a rimanere.
Un approccio imperfetto
I fund manager hanno dovuto adattarsi a queste prime conseguenze del virus, ma anche nel lungo periodo questa pandemia produrrà un impatto su come il settore opererà nel futuro.
Negli ultimi anni si è assistito a uno spostamento verso modelli quantitativi tradizionali per valutare e gestire un portafoglio e i rischi legati al trading. Un tempo usati soltanto da gestori sistematici adesso questi modelli sono ovunque; identificano e rappresentano “fattori comuni” di rischio su una base di una rassicurante distribuzione statistica “normale”.
Questi modelli tradizionali sono basati su consolidate ipotesi di comportamento degli asset sottostanti e dei loro modelli di misurazione che tengano conto di una scala lineare, il che li rende efficienti durante periodi di relativa stabilità. Tuttavia, hanno manifestato la loro debolezza quando hanno dovuto confrontarsi con livelli record di volatilità come quelli originati dalla pandemia. Ne è derivata la difficoltà da parte dei fund manager a decidere come affrontare la crisi, mitigare efficacemente il rischio e assicurare la protezione degli stessi investimenti.
Sebbene misurare e gestire quantitativamente il rischio sia un passo avanti significativo rispetto a decisioni prese sul momento, come per esempio lo “stop loss”, il fatto che in molti facciano ricorso alla stessa strategia d’uscita durante un periodo di volatilità, liquidando posizioni simili sulla base di quanto indicato dai modelli, può rivelarsi “una cosa troppo buona da fare”. La lezione è stata imparata a proprie spese nell’estate del 2007.
Il prossimo passo
I modelli tradizionali hanno fatto fatica a ottenere risultati durante la pandemia e la stessa nel lungo periodo potrebbe spingere i gestori a porre sempre più attenzione all’innovazione e all’evoluzione. Anche se non sono gli unici, i modelli per la gestione del rischio e per la selezione degli investimenti basati sull’intelligenza artificiale sono sicuramente la punta di diamante della prossima rivoluzione digitale. I sistemi avanzati di intelligenza artificiale non fanno affidamento su schemi lineari e sono completamente agnostici, pensati semplicemente per creare modelli basati sui dati a disposizione ma senza alcuna teoria sottostante. Quando la struttura dei dati evidenzia un’anomalia, l’intelligenza artificiale è istruita per lanciare un allarme sulla possibilità che stia per verificarsi un evento imprevedibile, dando ai fund manager più tempo per prepararsi e gestirlo.
Se gli eventi recenti confermano il vecchio detto del premio Nobel Niels Bohr secondo cui “le previsioni sono difficili, specie se riguardano il futuro”, i sistemi di intelligenza artificiale possono offrire una più ampia base attraverso cui filtrare i dati di investimento e di rischio e uno scenario più solido per modellare investimenti e rischi.
Alcune prove possono trovarsi nei risultati ottenuti da quei fondi che adottano già processi d’investimento guidati dall’intelligenza artificiale. Secondo un recente articolo, gli hedge fund gestiti con processi di IA hanno ottenuto rendimenti cumulati del 34% rispetto al 12% dell’industria dei fondi hedge nel periodo compreso fra il maggio 2017 e il maggio 2020 (fonte Institutional Investor). Per questa ragione siamo fiduciosi e crediamo che l’utilizzo di questi strumenti aumenterà in maniera significativa il prossimo anno, poiché i gestori vorranno essere più preparati a gestire rischi futuri. Infatti, una recente indagine di Greenwich Associates ha evidenziato che oltre la metà degli hedge fund (56%) ha dichiarato di voler usare processi di trading basati sul machine learning entro il 2021 (fonte Towards Data Science).
È importante che i fondi scelgano lo strumento giusto basato sull’intelligenza artificiale per ottenere il miglior risultato nel lungo periodo. Tra i diversi tipi di tecnologia basata sull’intelligenza artificiale, il deep learning è quello da cui i gestori di fondi hanno la possibilità ottenere il massimo. Attraverso il deep learning possono cogliere modelli complessi e non lineari nell’andamento degli asset e consentire agli algoritmi di adattarsi alle condizioni di mercato in continuo cambiamento. Implementare il deep learning potrebbe essere un aiuto concreto per ridurre in maniera significativa le preoccupazioni circa la possibilità che un modello si trovi a far fronte a dati insoliti e molto volatili durante le fasi di incertezza dei mercati.
Tempi che cambiano
È ormai chiaro che la pandemia di Covid19 ha avuto un fortissimo impatto nel settore degli hedge fund e continuerà ad averlo nei prossimi anni. Molti hedge fund hanno accelerato il passaggio al digitale, il lockdown che ha costretto i gestori a implementare processi di lavoro da remoto per continuare la quotidiana attività di gestione degli asset.
Il prossimo passo per molti fondi hedge sarà quello di adottare strumenti basati sull’intelligenza artificiale come il deep learning per proseguire nella strada del passaggio al digitale. L’intelligenza artificiale è in grado di offrire maggiori capacità analitiche e predittive quando si parla di rendimenti e rischi dei mercati, contribuendo ad aumentare la resilienza a fronte di futuri ribassi. Questa tecnologia sta già dimostrando la sua capacità di far fronte all’impatto della pandemia. Tutto ciò potrebbe essere una delle evidenze su come la recente pandemia influenzerà il lavoro del nostro settore nel lungo periodo.
A cura di Giovanni Beliossi, Advisor at Axyon AI