Più per sfizio accademico che per un reale interesse applicativo, ho analizzato (in maniera molto semplificata) la performance di tre strategie spesso discusse nei forum di investimento: e per non essere accusato di essere di parte, ne ho scelte una basata sull’analisi tecnica e due più di tipo value.
CAN-SLIM
La prima è una strategia principalmente di trading ed è basata sul libro di William O’Neil, How to Make Money in Stocks: A Winning System In Good Times And Bad. A questo link, dal quale ho preso anche alcune considerazioni seguenti, potete trovare un’eccellente spiegazione del suo funzionamento: A Stock-Picker's Guide to William O'Neil's CAN SLIM System.
CAN-SLIM
La prima è una strategia principalmente di trading ed è basata sul libro di William O’Neil, How to Make Money in Stocks: A Winning System In Good Times And Bad. A questo link, dal quale ho preso anche alcune considerazioni seguenti, potete trovare un’eccellente spiegazione del suo funzionamento: A Stock-Picker's Guide to William O'Neil's CAN SLIM System.
L’acronimo viene dalle iniziali delle 7 principali metriche usate da O’Neil:
C = Current quarterly earnings (utili trimestrali in aumento di 25%)
A = Annual earnings growth (utili annuali in aumento di 25%, oltre a ROE superiore a 17%)
N = New (prodotti, servizi, management, mercati, …)
S = Supply and demand (delle azioni in circolazione)
L = Leader or laggard?
I = Institutional sponsorship (presenza di investitori istituzionali nell’azionariato)
M = Market direction
C è quasi ovvio: l’aumento di EPS è il fattore con la maggior forza predittiva dell’andamento del prezzo nel breve periodo. A è molto simile e serve a rinforzare il segnale di C. S predilige le small caps, che hanno maggiori possibilità di crescere. L porta ovviamente bisogna comprare il leader del settore. I indica che è meglio comprare aziende dove gli istituzionali stanno aumentando il loro peso. M è più controversa, in quanto implica una qualche capacità di prevedere la direzione del mercato: “In your analytical tool kit, you absolutely must have a proven, reliable method to accurately determine whether you’re in a bull (uptrending) market or a bear (downtrending) market.”
Come viene ben spiegato nell’articolo, la principale critica di questa strategia è la sua base di partenza: O’Neil non ha analizzato tutto il mercato per identificare i fattori comuni alle migliori azioni, ma al contrario è partito direttamente da quelle che ex-post sono state le “superstar stocks”. Classico esempio di survivorship bias: guardare solo a chi ha avuto successo e da questo estrapolare a ritroso i motivi per i quali è andata così, ignorando tutte le altre situazioni simili nelle quali invece non si è avuto successo. Questo non sorprende, l’approccio di O’Neil è meno “scientifico” di altri ma ha molto più appeal sulle masse: come riportato nell’articolo, oltre a vendere due milioni di libri O’Neil ha 100.000 sottoscrittori che pagano $400 l’anno per la sua newsletter, perché è più facile vendere l’idea che sia possibile identificare le azioni che possono raddoppiare o triplicare piuttosto che dire “questo ha funzionato nel passato, per il futuro non sappiamo”.
Le stesse critiche possono essere fatte ai grafici a supporto del successo degli indicatori di analisi tecnica (“il senno di poi”): il fatto che l’apparire di un particolare pattern sia stato il preludio di un rapido aumento di prezzo non implica che sia sempre così, perché non considera tutte le volte nelle quali il prezzo è aumentato senza che ci fosse la formazione a precederlo, e men che meno considera tutte le volte che c’è stata la stessa formazione e poi il prezzo è sceso. Nonostante quello che molti sostengono, non vi è nessuna evidenza statistica che l’analisi tecnica funzioni.
Come per ogni strategia, anche CAN-SLIM ha i suoi supporters ed i suoi detrattori. I risultati effettivi, e non solo teorici, non sembrano incoraggianti: lo stesso O’Neil la applicò lanciando il NEW USA Growth Fund, che tuttavia non sembra aver avuto particolare successo.
C = Current quarterly earnings (utili trimestrali in aumento di 25%)
A = Annual earnings growth (utili annuali in aumento di 25%, oltre a ROE superiore a 17%)
N = New (prodotti, servizi, management, mercati, …)
S = Supply and demand (delle azioni in circolazione)
L = Leader or laggard?
I = Institutional sponsorship (presenza di investitori istituzionali nell’azionariato)
M = Market direction
C è quasi ovvio: l’aumento di EPS è il fattore con la maggior forza predittiva dell’andamento del prezzo nel breve periodo. A è molto simile e serve a rinforzare il segnale di C. S predilige le small caps, che hanno maggiori possibilità di crescere. L porta ovviamente bisogna comprare il leader del settore. I indica che è meglio comprare aziende dove gli istituzionali stanno aumentando il loro peso. M è più controversa, in quanto implica una qualche capacità di prevedere la direzione del mercato: “In your analytical tool kit, you absolutely must have a proven, reliable method to accurately determine whether you’re in a bull (uptrending) market or a bear (downtrending) market.”
Come viene ben spiegato nell’articolo, la principale critica di questa strategia è la sua base di partenza: O’Neil non ha analizzato tutto il mercato per identificare i fattori comuni alle migliori azioni, ma al contrario è partito direttamente da quelle che ex-post sono state le “superstar stocks”. Classico esempio di survivorship bias: guardare solo a chi ha avuto successo e da questo estrapolare a ritroso i motivi per i quali è andata così, ignorando tutte le altre situazioni simili nelle quali invece non si è avuto successo. Questo non sorprende, l’approccio di O’Neil è meno “scientifico” di altri ma ha molto più appeal sulle masse: come riportato nell’articolo, oltre a vendere due milioni di libri O’Neil ha 100.000 sottoscrittori che pagano $400 l’anno per la sua newsletter, perché è più facile vendere l’idea che sia possibile identificare le azioni che possono raddoppiare o triplicare piuttosto che dire “questo ha funzionato nel passato, per il futuro non sappiamo”.
Le stesse critiche possono essere fatte ai grafici a supporto del successo degli indicatori di analisi tecnica (“il senno di poi”): il fatto che l’apparire di un particolare pattern sia stato il preludio di un rapido aumento di prezzo non implica che sia sempre così, perché non considera tutte le volte nelle quali il prezzo è aumentato senza che ci fosse la formazione a precederlo, e men che meno considera tutte le volte che c’è stata la stessa formazione e poi il prezzo è sceso. Nonostante quello che molti sostengono, non vi è nessuna evidenza statistica che l’analisi tecnica funzioni.
Come per ogni strategia, anche CAN-SLIM ha i suoi supporters ed i suoi detrattori. I risultati effettivi, e non solo teorici, non sembrano incoraggianti: lo stesso O’Neil la applicò lanciando il NEW USA Growth Fund, che tuttavia non sembra aver avuto particolare successo.
Nonostante un mercato sostanzialmente rialzista e dominato da growth, dall’inizio ad aprile 2015 FFTY (in blu) ha avuto una performance in linea con IWO (iShares Russell 2000 Growth ETF, in rosso) ma inferiore a SPY (SPDR S&P 500 ETF Trust, in verde): una possibile spiegazione può essere il ribilanciamento settimanale dell’indice.
Utilizzando Portfolio Visualizer per un’analisi quantitativa si ottengono i seguenti risultati (questa è una della possibili analisi, se cambiate il modello o i fattori avrete risultati differenti): il fattore Size (small caps) è positivo e significativo, come atteso; Value è invece negativo ed altrettanto significativo (anche questo era prevedibile); Momentum è positivo ma marginale e soprattutto non è significativo, così come Quality (leggermente negativo). Su questi 5 anni di analisi, alpha è negativo (-5,67% a fine luglio 2020), anche se non significativo, e questo nonostante questo ETF sia stato negli ultimi 5 anni short value.
Spin-offs
Una seconda strategia che possiamo analizzare è quella dedicata agli spin-offs, già discussi varie volte in passato: la tesi è che le aziende oggetto di spin-off hanno una performance superiore perché le loro azioni sono spesso vendute in maniera indiscriminata:
Anche in questo caso si può testare la strategia effettiva su un track record sufficientemente lungo: Invesco S&P Spin-Off ETF (ticker CSD:US) ha infatti iniziato a trattare a fine 2006.
In questo caso l’analisi della performance storica è più complessa: è vero che ad oggi CSD (in blu) ha sottoperformato sia SPY (in verde) che IWM (questa volta ho usato iShares Russell 2000 ETF, in rosso), ma questa sottoperformance è dovuta tutta agli ultimi due anni, mentre fino al 2015-2016 aveva fatto molto bene. Questo potrebbe essere dovuto alla composizione dell’ETF (solo 30 titoli e molta poca tecnologia) piuttosto che alla strategia in sé; oppure è possibile che, come succede spesso nei mercati finanziari, la sua diffusione e scoperta da parte di più investitori abbia portato alla scomparsa dei suoi migliori rendimenti?
Una seconda strategia che possiamo analizzare è quella dedicata agli spin-offs, già discussi varie volte in passato: la tesi è che le aziende oggetto di spin-off hanno una performance superiore perché le loro azioni sono spesso vendute in maniera indiscriminata:
- gli investitori conoscono bene l’azienda “madre” nella quale sono investiti ma non conoscono la “figlia” (e non sono interessati ad approfondire);
- la nuova azienda rappresenta una percentuale troppo piccola del fondo per avere un impatto sulla performance complessiva
- per questi motivi spesso non viene inclusa nei principali indici di mercato, quindi i fondi passivi ed ETF sono “costretti” a vendere in ogni caso.
Anche in questo caso si può testare la strategia effettiva su un track record sufficientemente lungo: Invesco S&P Spin-Off ETF (ticker CSD:US) ha infatti iniziato a trattare a fine 2006.
In questo caso l’analisi della performance storica è più complessa: è vero che ad oggi CSD (in blu) ha sottoperformato sia SPY (in verde) che IWM (questa volta ho usato iShares Russell 2000 ETF, in rosso), ma questa sottoperformance è dovuta tutta agli ultimi due anni, mentre fino al 2015-2016 aveva fatto molto bene. Questo potrebbe essere dovuto alla composizione dell’ETF (solo 30 titoli e molta poca tecnologia) piuttosto che alla strategia in sé; oppure è possibile che, come succede spesso nei mercati finanziari, la sua diffusione e scoperta da parte di più investitori abbia portato alla scomparsa dei suoi migliori rendimenti?
Magic formula
Infine, la terza strategia è la “Magic formula” di Joel Greenblatt.
Infine, la terza strategia è la “Magic formula” di Joel Greenblatt.
Anche in questo caso, niente di sorprendente nelle performance recenti: QVAL, che segue una strategia molto vicina al “value classico di Fama-French” è rimasto decisamente indietro rispetto a S&P 500 negli ultimi 5 anni. GSPFX, su un periodo più breve, è andato meglio, ma di nuovo ha fatto molto peggio del mercato di riferimento.
La conclusione, ovvia e scontata, è che battere il mercato è molto difficile: nessuna strategia funziona sempre in qualsiasi situazione, anzi, molte funzionano bene solo sulla carta e non nella vita reale.
Paradossalmente, però, è più facile battere il mercato (o meglio, avere rendimenti soddisfacenti) nel lungo termine che nel breve per chi può permettersi il cosiddetto time arbitrage. Altrimenti è molto meglio concentrarsi sui propri obiettivi e sul ridurre i costi, il turnover di portafoglio ed i comportamenti sbagliati (rincorrere l’ultima moda, FOMO, TINA, ….).
Paradossalmente, però, è più facile battere il mercato (o meglio, avere rendimenti soddisfacenti) nel lungo termine che nel breve per chi può permettersi il cosiddetto time arbitrage. Altrimenti è molto meglio concentrarsi sui propri obiettivi e sul ridurre i costi, il turnover di portafoglio ed i comportamenti sbagliati (rincorrere l’ultima moda, FOMO, TINA, ….).
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