Investire in un’epoca sovraccarica di dati
Amadeo Alentorn, lead investment manager, systematic equities di Jupiter AM, spiega come prendere decisioni di investimento in un mondo guidato da immense quantità di dati
Il sovraccarico di informazioni è la difficoltà che la mente umana incontra nel comprendere un problema quando è sommersa da troppi dati. Secondo uno studio del 2023 pubblicato dalla Federal Reserve statunitense, il sovraccarico di informazioni può aumentare sia il rischio informativo che il rischio di valutazione. I suoi autori sostengono quindi che “il sovraccarico di informazioni [potrebbe] deteriorare l’accuratezza delle decisioni degli investitori a causa della loro limitata attenzione”.
Bias comportamentali
La fiducia nelle storie è insita nei nostri geni, perché gli esseri umani hanno sviluppato la capacità di creare e comprendere storie come strategia di sopravvivenza. Lo storytelling ha aiutato i nostri antenati a comunicare informazioni vitali, a cooperare e coordinarsi con gli altri, a rafforzare i legami sociali e l’identità di gruppo e a simulare e pianificare scenari futuri. Le storie fornivano significato e scopo, regolazione emotiva e capacità di sopravvivenza.
Credere nelle storie potrebbe aver conferito agli esseri umani un vantaggio adattivo. Anche se questo ha funzionato bene nell’antichità, può svantaggiarci quando si tratta di investire nel mondo moderno. Le storie spesso confermano le convinzioni di gruppo, sono facili da ricordare e convincenti, ma possono portarci a commettere errori. Il nostro amore per le narrazioni può renderci suscettibili a pregiudizi comportamentali, come i seguenti: in primo luogo, può renderci inclini al confirmation bias, la tendenza a cercare e interpretare informazioni che confermano le nostre convinzioni esistenti, ignorando o sottovalutando le prove che le contraddicono. Il confirmation bias può portarci a sopravvalutare la validità e l’affidabilità delle nostre opinioni e a ignorare spiegazioni o prospettive alternative.
In secondo luogo, può renderci suscettibili all’euristica della disponibilità, la tendenza a giudicare la probabilità o la frequenza di un evento in base alla facilità con cui possiamo richiamarne esempi dalla memoria. L’euristica della disponibilità può portarci a sovrastimare la probabilità di eventi rari o drammatici e a sottostimare la probabilità di eventi comuni o banali.
In terzo luogo, può renderci vulnerabili all’effetto framing o inquadramento, la tendenza a essere influenzati dal modo in cui le informazioni vengono presentate, piuttosto che dalle informazioni stesse. L’effetto di inquadramento può influenzare le nostre decisioni e preferenze a seconda di come le opzioni sono formulate, ordinate o enfatizzate. Ad esempio, potremmo essere più disposti ad accettare una scommessa se viene vista come un potenziale guadagno piuttosto che come una potenziale perdita, anche se il valore atteso è lo stesso.
Questi e altri bias comportamentali colpiscono molti investitori e, a nostro avviso, i loro effetti possono essere rilevati nei mercati. Ad esempio l’herding, il comportamento “da gregge” o imitativo, si verifica quando gli investitori imitano il comportamento di altri, cosa che possono fare soprattutto di fronte a risultati altamente incerti. L’herding può in parte spiegare i cicli di espansione e contrazione.
Il comportamento di branco si ritrova spesso in natura… e anche nei mercati.
I mercati stanno seguendo il comportamento “da gregge”?
Il primo aereo a motore fu costruito nel 1903. Prima si usavano aquiloni e palloncini, ma poteva sembrare assurdo che oggetti con ali di metallo e un motore a benzina potessero volare. Fino a poco tempo fa poteva sembrare assurdo che altri oggetti fatti di metallo e silicio – i computer – potessero pensare in modo intelligente. Ma ora molti credono che ciò sarà possibile nel prossimo futuro. ChatGPT è stata lanciata nel 2022, quasi 120 anni dopo che i fratelli Wright volarono per la prima volta sul loro aereo. ChatGPT, così come altri Large Language Models, non mostrano intelligenza artificiale generale. In sostanza, fanno previsioni e possono generare parole che probabilisticamente seguono in una frase. I grandi modelli linguistici sono essenzialmente imitazioni brillanti del linguaggio umano ma mancano della capacità di percepire o ragionare sul mondo. Certamente non sono coscienti, anche se la loro abilità nella generazione del linguaggio può talvolta dare l’illusione che lo siano.
L’entusiasmo per l’intelligenza artificiale è in parte il motivo per cui il settore tecnologico ha dominato i mercati azionari negli ultimi mesi. Il prezzo delle azioni di Nvidia, i cui chip sono ampiamente utilizzati nell’intelligenza artificiale, è quadruplicato dall’inizio del 2023. Le magnifiche sette (Apple, Nvidia, Microsoft, Amazon, Google, Meta, Tesla) rappresentano ora il 28% dell’indice S&P 500 per capitalizzazione di mercato.. Un esempio di herding?
Fonte: Bloomberg, al 21.03.2024. Bloomberg Magnificent 7 Total Return Index, NASDAQ 100 Total Return index, S&P 500 Total Return Index, normalizzato dal 30.12.2022.
Investire in un fondo passivo che replica un indice ponderato in base alla capitalizzazione di mercato (come l’S&P 500) non significa allocare una quantità uguale di denaro a ciascun titolo di quell’indice ma allocare di più ai titoli a grande capitalizzazione. Ciò va bene se mantengono la leadership, ma storicamente non è sempre stato così. I titoli azionari con la capitalizzazione maggiore nell’indice S&P 500 nel 1990 erano Exxon, IBM, Loews, Raytheon e Bristol-Myers Squibb. Quali saranno nel 2035? Forse non sono gli stessi di oggi.
Largest stocks in S&P 500 (Market cap of largest in brackets) |
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1990 | Exxon ($63bn), IBM, Loews, Raytheon, Bristol-Myers Squibb |
2000 | Microsoft ($604bn), General Electric, Cisco, Walmart, Exxon |
2010 | Exxon ($322bn), Microsoft, Walmart, Google, Apple |
2020 | Apple ($1.3tr), Microsoft, Google, Amazon, Meta |
2024 | Apple ($3tr), Microsoft, Google, Amazon, Nvidia |
La recente divergenza delle Magnifiche Sette dimostra la necessità di analizzare in profondità ogni azienda individualmente, e di non restare intrappolati nel gregge.
Fonte: Bloomberg, 21.3.2024. Normalizzato dal 28.7.2023.
Suggeriamo cautela. Le prospettive economiche restano ancora molto incerte. Come mostrano i dati della Federal Reserve statunitense, l’indice di incertezza della politica economica globale è ben al di sopra della sua media ventennale.
Fonte: Dati economici della Federal Reserve degli Stati Uniti, 01.02.2024 Indice di incertezza della politica economica globale
C’è grande incertezza sulla quantità e sulle tempistiche dei tagli dei tassi. La Federal Reserve americana cerca maggiore fiducia nel fatto che l’inflazione sia su un percorso discendente sostenibile, prima di tagliare i tassi di interesse, ma la crescita dell’occupazione rimane forte e i prezzi dei servizi continuano ad aumentare. Non è chiaro dove saranno i tassi entro la fine del 2024.
Fonte: Bloomberg, FOMC Dot Plot, al 01.03.2024
Parte dell’incertezza è geopolitica, con le guerre in Ucraina e a Gaza. Nel 2024, si andrà a votare in Paesi che complessivamente rappresentano più della metà del PIL mondiale. L’elenco delle elezioni riportato di seguito culmina con quelle statunitensi. Probabilmente la sfida sarà tra Biden e Trump, ma il risultato potrebbe facilmente essere ribaltato sulla base di quanti voti perderanno i principali candidati a favore di un outsider, come Robert F. Kennedy Jr.
Fonte: Jupiter, al 29.02.24.
In tutta questa incertezza, riteniamo che abbia senso ricercare un buon livello di diversificazione negli investimenti. Le strategie market neutral come la nostra sono progettate per fornire una vera diversificazione, con rendimenti decorrelati sia rispetto alle azioni che alle obbligazioni. Si basano su un’ampia gamma di opportunità e su un approccio ripetibile e imparziale. Non diamo molta fiducia alle storie. Preferiamo dati concreti.
Per mitigare le distorsioni comportamentali, abbiamo sviluppato un processo di investimento sistematico e altamente rigoroso. Piuttosto che impiegare tecniche tradizionali, come l’esame manuale dei resoconti annuali aziendali, l’incontro con i team di gestione e lo studio manuale di analisi di terze parti, preferiamo utilizzare tecniche computerizzate per analizzare enormi volumi di informazioni.. Ciò ci consente di analizzare un vasto universo di azioni in base ai nostricriteri proprietari di selezione dei titoli, che abbiamo sviluppato, ricercato scientificamente e perfezionato nel corso degli anni.
2 Alejandro Bernales, Marcela Valenzuela, and Ilknur Zer (March 2023), Effects of Information Overload on Financial Markets: How Much Is Too Much? Board of Governors of the Federal Reserve System, International Finance Discussion Papers, Number 1372. Available at https://www.federalreserve.gov/econres/ifdp/files/ifdp1372.pdf
Jupiter Merian Global Equity Absolute Return Fund
Trovare fonti di diversificazione nei periodi di incertezza sui mercati.
Approfondimenti
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