Arbitraggio statistico: il trading di hedge fund e banche

zzzz5454Il cosiddetto “arbitraggio statistico” (statistic arbitrage) è una strategia di trading che cerca di trarre profitto dalle fluttuazioni statistiche di prezzo di uno o più asset sulla base del valore atteso di questi asset. Si tratta di una delle strategie utilizzate dagli hedge funds e dalle banche di investimento, grazie a metodi matematici altamente tecnici e ad algoritmi di calcolo molto sofisticati che applicano una sorta di mean-reversion sul breve termine (da secondi a giorni) alle centinaia di azioni o di altri strumenti presenti nelloro portafoglio.

1) ORIGINE DELL’ “ARBITRAGGIO STATISTICO” 

L’arbitraggio statistico è dunque un approccio computazionale e altamente quantitativo al trading di azioni, opzioni etc. Esso richiede un pesante lavoro di data mining e l’applicazione di metodi statistici, nonché l’uso di sistemi di trading automatico. Storicamente, questa strategia discende dalla più semplice strategia del “trading di coppia” (pair trading), nella quale le azioni sono innanzitutto accoppiate in base ai fondamentali od a similarità basate sul mercato di riferimento; dopodiché, quando una delle azioni della coppia performa meglio dell’altra, quella che performa peggio viene acquistata e mantenuta in portafoglio (posizione long) con l’aspettativa che risalga la china avvicinandosi a quella sovraperformante, mentre su quest’ultima si apre una posizione short, prevedendo un ridimensionamento di prezzo. Ciò permette di evitare i rischi connessi ai movimenti dell’intero mercato.

2) LA STRATEGIA IN PRATICA: LA VALUTAZIONE DEI TITOLI 

A differenza del trade di coppie, l’arbitraggio statistico non considera una coppia di azioni, ma un portafoglio di un centinaio o più di azioni (alcune long, altre short). La costruzione del portafoglio è automatizzata e consiste di due fasi. Nella prima fase, ad ogni azione sul mercato viene assegnato un”punteggio” numerico – o rank – che riflette la sua desiderabilità: punteggi alti indicano azioni chedovrebbero essere mantenute long e un basso punteggio azioni candidate per posizioni short. Idettagli della costruzione del portafoglio variano e sono informazione proprietaria e dunque riservata, tuttavia in genere (come nel trade di coppie) sfruttano il principio della mean reversion sul breve termine, cioè le azioni che hanno performato particolarmente bene nell’ultima settimana ricevono un basso punteggio e le azioni che hanno sottoperformato ricevono un punteggio alto.

3) LA FASE DI RIDUZIONE DEL RISCHIO 

La seconda fase della costruzione del portafoglio è finalizzata alla “riduzione del rischio”. In pratica, le azioni sono scelte attentamente per settore e per regione geografica allo scopo di eliminare l’esposizione ai vari fattori di rischio. Esse vengono combinate in un portafoglio in proporzioni calcolate in modo accurato in modo tale da eliminare (o ridurre fortemente) i fattori di rischio del mercato, ed in particolare il cosiddetto Beta, cioè la correlazione dei guadagni del portafoglio con l’andamento dell’intero mercato. Questa fase utilizza spesso i modelli di rischio commerciali per valutare ed eliminare tali fattori. Dunque, l’arbitraggio statistico è una strategia bottom-up, con un approccio Beta-neutrale ed usa tecniche statistiche ed econometriche per fornire segnali di trading, generati soprattutto applicando controcorrente il principio della mean reversion, ma non solo.

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4) DIFFUSIONE E UN LIMITE DELL’ “ARBITRAGGIO STATISTICO” 

Grazie al grande numero di titoli coinvolto, all’elevato tassi di avvicendamento dei titoli nel portafoglio ed alla piccola dimensione degli effetti che si cerca di sfruttare, l’arbitraggio statistico è usato dagli hedge funds e dalle banche di investimento. In effetti, è possibile dimostrare che la strategia dell’arbitraggio statistico è corretta quando il tempo di trading tende all’infinito e la liquidità – ovvero la dimensione di una possibile scommessa – tende all’infinito. Per dirla in altre parole, essa ha comunque i problemi tipici della “martingala”, per la quale su un intervallo di tempo finito una serie di eventi sfavorevoli a bassa probabilità può produrre pesanti perdite sul breve termine: perciò, se queste perdite sul breve termine sono più grandi della liquidità a disposizione del trader, si può verificare un default. Ecco una ragione per cui questa strategia è, di fatto, applicabile solo dai grandi investitori. 

5) ALTRE DEBOLEZZE DI QUESTA STRATEGIA 

L’arbitraggio statistico è un tipico esempio di strategia nata per sfruttare in maniera sistematica alcune “inefficienze” del mercato. Ma proprio per la sua efficacia si è diffuso tra i grandi investitori ed è diventatoun “fattore” significativo nel mercato. Il problema è che ora gli hedge funds esistenti hanno posizioni di trading simili e competono, in effetti, per gli stessi guadagni, il che già dal 1998 in poi ha ridottoconsiderevolmente i loro profitti. Non solo. I titoli “altamente coinvolti” nell’arbitraggio statistico rappresentano essi stessi un fattore di rischio, sia pure di tipo nuovo. Infatti, l’esistenza nel mondo di ingenti investimenti basati su tale strategia influenza la relazione statistica su cui il modello inizialmentesi fondava, incrementando le efficienze del mercato, riducendo i guadagni per chi cerca di fare profitti con questo metodo e rendendo necessario un continuo miglioramento del modello.



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