Negli ultimi anni, l’industria dei fondi di natura quantitativa ha incontrato un notevole interesse da parte degli investitori nel mercato. Nel 2018 ha raggiunto un trilione di dollari, a seguito del sempre più crescente appetito da parte degli investitori di soluzioni alternative che si discostino da quelle classiche/plain vanilla. Attualmente, questo ramo dell’industria finanziaria offre un’ampia gamma di strategie, come ad esempio quelle factor investing, risk parity, managed futures e molte altre black box, che non forniscono alcuna informazione sulle logiche e le strutture degli algoritmi utilizzati per la gestione degli asset day by day.
“Nel corso degli ultimi anni GFG ha sviluppato un modello proprietario di asset allocation in grado di soddisfare le diverse esigenze in termini di esposizione al rischio, affiancando al modello qualitativo classico di allocazione, la più recente tecnologia di gestione quantitativa. Inoltre, il modello stesso è adattabile a seconda dei differenti gradi di rischio, investendo in un ampio range di prodotti UCITS a liquidità giornaliera”, spiega il dipartimento di GFG Lab.
Allo scopo di progettare, sviluppare e mantenere tale modello (AAA-Active Asset Allocation) GFG ha avviato il dipartimento GFG Lab nel 2015, la divisione di ricerca quantitativa costituita da risorse ad elevato background ingegneristico-matematico. Questa strategia è stata implementata in tre veicoli Cayman lanciati nel corso del 2016, che presto saranno disponibili nella versione UCITS.
Con cadenza mensile, l’asset allocation definisce i pesi di ogni asset class considerata (obbligazioni, azioni, e materie prime) e tutti i 16 segmenti definiti (azionario, Europa, euro corporate bond, US high yield). L’asset allocation è basata su tre diversi input:
- Quantitativo: basato su analisi statistico-matematiche backward looking inerenti alle performance passate di asset class e segmenti.
- View di GFG: basato sul comitato investimenti di GFG che esprime le view dei fund manager interni alla società.
- Ricerca esterna/consensus: è il risultato della ricerca esterna e della view di mercato, allo scopo di avere un parametro di confronto e complementare alla view interna.
La combinazione del tool quantitativo (backward looking) e di quello qualitativo (forward looking) permette di giungere ad un’allocazione efficiente in termini di rischio-rendimento.
GFG Lab detiene un database proprietario contenente più di 3.000 fondi, sul quale si basano gli screen quantitativi, sviluppati interamente in-house. Attraverso uno score basato su un modello multi-parametrico, che prende in considerazione diversi indicatori di rischio-rendimento, si giunge ad una short list di fondi appetibili. Il secondo step è quello di due diligence delle diverse società e della gestione dei fondi selezionabili. L’intero processo è totalmente indipendente, permettendo alla divisione GFG Lab di selezionare i top funds per ogni segmento di mercato. L’ultima selezione durante la quale sono stati identificati i 32 fondi nei quali i portafogli potranno investire, include 27 differenti case di gestione, a dimostrazione dell’indipendenza del team di GFG nel processo di selezione.
“Il modello si rivolge sia alla clientela retail sia a quella istituzionale offrendo da un lato un solido modello di asset allocation e dall’altro un efficiente e indipendente tool di selezione fondi in grado di identificare i best player in ogni segmento di mercato”.
