Strategia CORE® di Goldman Sachs - Pagina 2
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  1. #11
    L'avatar di Metallica79
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    Comunque tornando all'argomento impossibile dire di più se la metodologia è riservata e/o segreta.
    Leggendo gli articoli velocemente mi pare di capire che si tratta di un ausilio per i consulenti e clienti di GS e che alla fin fine il fattore umano è sempre determinante alla faccia dei robot advisor!

  2. #12
    L'avatar di bow
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    E' un modello multifattoriale: senza conoscere i fattori che hanno selezionato, non puoi saperne di più.

    Uno dei fattori potrebbe essere il momentum e un altro la volatilità, ma anche altri completamente diversi.

    Ovviamente Goldman Sachs non ha interesse ad esplicitare i fattori, altrimenti potresti facilmente replicarti tutto in casa.
    La cosa che trovo interessante di questo modello (più del fondo Morgan Stanley confrontato in uno dei link che, al solito, sovraperforma alla grande con un portafoglio concentrato al 25% in Amazon, Alphabet e Facebook che hanno fatto molto più del resto del ACWI) è proprio questo approccio.

    Spiego il mio umile punto di vista:
    - Il classico fondo flessibile/total return alle volte è basato sulle convinzioni/strategie/capacità del gestore. Magari è bravo, ci prende, poi la strategia gli si rivolta contro, oppure lo sostituiscono, o fa una serie di cavolate e dopo 2 anni buoni sottoperforma di brutto proprio quando la società di gestione basandosi sul suo talento ha aumentato costi di gestione e balzelli vari.
    - Alcuni modelli usano una semplice estrema sovraesposizione al rischio o tecniche a leva molto pericolose (il pensiero va agli H2O ma anche lì della strategia utilizzata ci ho capito poco) che un bel giorno ha fatto fare 'bum!' ad alcuni fondi miracolosi.
    - Questi che invece usando big data ed un modello diciamo 'automatizzato' invece dovrebbero essere meno influenzati dalla concentrazione nei 'top performer' (anzi mi sembrano molto diversificati), dovrebbero subire di meno la capacità/incapacità umana (salvo modifiche al modello) e, mi auguro, non operare a leva o con scelte estreme e non fare 'bum!'.

    L'unica caduta di stile gliela attribuisco nel presentarsi dicendo che riescono a 'prevedere i mercati'. Ecco, questa cosa mi fa pensare ad Asimov, alla Fondazione ed a cose che c'entrano poco con i mercati.

  3. #13

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    Citazione Originariamente Scritto da bow Visualizza Messaggio
    - Questi che invece usando big data ed un modello diciamo 'automatizzato' invece dovrebbero essere meno influenzati dalla concentrazione nei 'top performer' (anzi mi sembrano molto diversificati), dovrebbero subire di meno la capacità/incapacità umana (salvo modifiche al modello) e, mi auguro, non operare a leva o con scelte estreme e non fare 'bum!'.

    L'unica caduta di stile gliela attribuisco nel presentarsi dicendo che riescono a 'prevedere i mercati'. Ecco, questa cosa mi fa pensare ad Asimov, alla Fondazione ed a cose che c'entrano poco con i mercati.
    Il più famoso esempio di modello multifattoriale è questo:


    L'abilità (se così vogliamo chiamarla) del gestore è quella di trovare dei fattori con un buon potere predittivo; questo significa anche che questi fattori non sono ancora stati scoperti da (tutti gli) altri e sfruttati al punto tale da annullarne il potere predittivo.

    I "big data" possono avere un peso come anche essere solo una trovata pubblicitaria: diciamo che in generale più dati hai più fattori puoi trovare, questo è assolutamente ovvio; dopodiché su fondi che operano con frequenze basse e periodi lunghi è da chiedersi se il termine non sia abusato e se i data set non siano in realtà privi delle caratteristiche per classificarsi come "big" (ad es. dati di natura fondamentale come bilanci e indicatori macroeconomici non potranno mai costituire un data set "big" in termini di numero di osservazioni, al limite il data set può assumere dimensioni rilevanti aumentando il numero delle variabili in ingresso ma un sano scetticismo è d'obbligo).

    Lo stesso eventualmente strombazzato utilizzo di tecniche di machine learning per trovare i segnali aggiunge poco al modello strategico, può al limite consentire di scoprire delle relazioni difficili da individuare ma fa sicuramente molta presa sul pubblico.

  4. #14
    L'avatar di bow
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    L'abilità (se così vogliamo chiamarla) del gestore è quella di trovare dei fattori con un buon potere predittivo; questo significa anche che questi fattori non sono ancora stati scoperti da (tutti gli) altri e sfruttati al punto tale da annullarne il potere predittivo.
    Grazie, sei stato fantastico.
    Mi hai fatto capire grossomodo come funziona (permettendomi anche di rispiegarlo all'occasione)!

  5. #15
    L'avatar di Blacksmith.
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    Citazione Originariamente Scritto da bow Visualizza Messaggio
    Dai rendiconti semestrali ci ho capito poco, intuisco che si tratta di una strategia molto 'value'
    Dovresti poterlo verificare su siti come questo:
    Mutual Fund Factor Performance Attribution

    Run regression analysis using Fama-French factor models for a portfolio to analyze returns against market, size, value and momentum factors.

  6. #16

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    Riassunto di quello che ci ho capito con qualche considerazione:

    Il modello French-Fama a 3 fattori introduce oltre al rischio di mercato (beta) i fattori di capitalizzazione (small-minus-big, SmB) e il fattore value (high-minus-low, HmL).

    Il fattore SmB sembra profittevole nello scenario US ma lo è molto poco nello scenario globale. Aumentare il peso alle small-cap indistintamente può non essere profittevole per via di una componente non trascurabile di small-cap caratterizzate da regime growth + low profitability (la profitability è un altro fattore con cui il modello si può estendere). In ottica globale SmB si può ignorare.

    Sembra che selezionare i fattori individualmente non sia facile, anche perché poi gli ETF diventano più settoriali e sono meno liquidi.

    Il benchmark low-volatility permette di "catturare" alcuni fattori in maniera favorevole, ma questo non è vero in tutti i periodi storici. Il benchmark momentum sembra più empirico che altro. Entrambi derivano dall'osservazione dei prezzi e non sono legati a variabili indipendenti (come HmL) o comunque definite in maniera puntuale (come SmB), quindi non mi pare siano buoni "fattori".

    Se c'è qualcosa che i fondi possono dare più degli ETF è sfruttare un modello multi-fattoriale in maniera efficiente, visto che gli strumenti per l'investitore fai-da-te sono limitati. Va detto che ci sono anche indici "scientific beta" che dovrebbero replicare una strategia multi-fattoriale, ma anche qui sarei scettico sul fare accumulo in uno strumento di "nicchia".

  7. #17

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    L'abilità (se così vogliamo chiamarla) del gestore è quella di trovare dei fattori con un buon potere predittivo; questo significa anche che questi fattori non sono ancora stati scoperti da (tutti gli) altri e sfruttati al punto tale da annullarne il potere predittivo.
    La vedo un po' diversa. Il senso di un fattore nel modello dei prezzi è quello di individuare un fattore di rischio a cui corrisponde un rendimento. In questo senso non credo che un fattore si annulli se viene sfruttato da tutti: una strategia basata su un modello multi-fattoriale batterà il mercato semplicemente perché incorpora un rischio maggiore (il vantaggio è di avere fattori di rischio in principio decorrelati). Questo se intendiamo il "mercato" come pura allocazione pesata sul market-cap.

    Poi trovare i fattori "perfetti" è un altro problema. Mi sembra che il value sia l'unico sufficientemente solido da garantire un premium di per sé.

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