approccio contrarian
Materie prime, le due strategie per migliorare il profilo di rischio/rendimento
Sfruttando i segnali dell’analisi tecnica sulle singole materie prime è possibile ricavare portafogli in commodity più efficienti sotto il profilo rischio-rendimento.
16 Giugno 2017 09:22
Dal 3 gennaio 2000 al 31 maggio scorso, la performance dell’indice Bloomberg Commodity Index (BCI) è stata pari al 5,5% su base annuale, con una volatilità del 15,4% e con un max drawdown (perdita massima) del 62,5%. Nello stesso arco di tempo l’indice MSCI world delle Borse mondiali ha messo a segno un rialzo medio annuo del 3,5%, con una volatilità del 14,6% e un max drawdown di -50,7%.
Da questo confronto si può constatare come l’investimento nelle materie prime negli ultimi 17 anni sia stato un buon investimento alternativo o complementare a quello in azioni. Ma c’è di più. Una società indipendente ha elaborato due modelli d’investimento che permettono di sfruttare i segnali di ‘vendere’ (ricavati tramite l’analisi tecnica) relativi alle singole commodity: il modello long only contrarian e il modello long short contrarian.
Nella versione long only contrarian, le commodity con gli indicatori dell’analisi tecnica che visualizzano un segnale di vendita sono semplicemente rimosse dal portafoglio durante il periodo di riequilibrio e fino al sopraggiungere del segnale di acquisto. Nella versione long short contrarian, invece, si provvede all’esposizione short (ribassista) delle materie prime con segnale ‘da vendere’.
Questo secondo modello avrebbe generato un rendimento annualizzato dell’8,2%, superiore al 5,5% dell’indice BCI, ma inferiore al 10,3% del modello long only contrarian.
Tuttavia, la volatilità del portafoglio long short contrarian sarebbe stata ridotta in modo molto drastico (8,22%) contro il 13,9% della versione long only contrarian. Di conseguenza anche l’indice di efficienza del portafoglio, calcolato in base allo Sharpe ratio (che tiene conto sia del rendimento che della volatilità del portafoglio), è migliore per il modello long short contrarian (0,75), rispetto al modello long only contrarian (0,59) e all’indice BCI (0,25).
Ma forse, ancora più importante, è la sensibile riduzione del max drawdown che nel caso del modello long short contrarian sarebbe stata limitata al -21,2% (mentre sarebbe ammontata a -44,7% nella versione long only contrarian).
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Da questo confronto si può constatare come l’investimento nelle materie prime negli ultimi 17 anni sia stato un buon investimento alternativo o complementare a quello in azioni. Ma c’è di più. Una società indipendente ha elaborato due modelli d’investimento che permettono di sfruttare i segnali di ‘vendere’ (ricavati tramite l’analisi tecnica) relativi alle singole commodity: il modello long only contrarian e il modello long short contrarian.
Nella versione long only contrarian, le commodity con gli indicatori dell’analisi tecnica che visualizzano un segnale di vendita sono semplicemente rimosse dal portafoglio durante il periodo di riequilibrio e fino al sopraggiungere del segnale di acquisto. Nella versione long short contrarian, invece, si provvede all’esposizione short (ribassista) delle materie prime con segnale ‘da vendere’.
Questo secondo modello avrebbe generato un rendimento annualizzato dell’8,2%, superiore al 5,5% dell’indice BCI, ma inferiore al 10,3% del modello long only contrarian.
Tuttavia, la volatilità del portafoglio long short contrarian sarebbe stata ridotta in modo molto drastico (8,22%) contro il 13,9% della versione long only contrarian. Di conseguenza anche l’indice di efficienza del portafoglio, calcolato in base allo Sharpe ratio (che tiene conto sia del rendimento che della volatilità del portafoglio), è migliore per il modello long short contrarian (0,75), rispetto al modello long only contrarian (0,59) e all’indice BCI (0,25).
Ma forse, ancora più importante, è la sensibile riduzione del max drawdown che nel caso del modello long short contrarian sarebbe stata limitata al -21,2% (mentre sarebbe ammontata a -44,7% nella versione long only contrarian).
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