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P-hacking contro “skin in the game”: comprendere le strutture di incentivo aiuta a valutare l’efficienza dei mercati?

Anche se molti avranno la sensazione che non sia successo granché sui mercati ultimamente, in realtà c’è stata una fervente attività accademica intorno alla domanda centrale per eccellenza: è possibile battere il mercato? Tre studi e un libro pubblicati negli ultimi tre mesi, per quanto all’apparenza noiosi e astrusi, meritano l’attenzione di chiunque sia interessato alla gestione attiva.

Studio 1 – La “crisi di riproducibilità” e le “anomalie di mercato”

Negli ultimi dieci anni circa, molte scoperte scientifiche sono state messe in discussione da quel fenomeno chiamato enfaticamente “crisi di riproducibilità”. Il dibattito si è aperto con un certo clamore nel 2005, quando John Ioannidis ha pubblicato uno studio intitolato provocatoriamente “Why Most Published Research Findings Are False” (Perché le conclusioni delle ricerche pubblicate sono per la maggior parte false), in cui suggeriva che molte delle ricerche divulgate dalle riviste accademiche non sarebbero affidabili. I ricercatori e le riviste sono incentivati a pubblicare gli studi che arrivano a un risultato positivo (ad esempio, che un nuovo farmaco riduce il rischio di cancro o che seguendo una regola di trading tecnico si ottiene una sovraperformance), “ignorando” quelli che non riescono a dimostrare nulla. Di conseguenza, la percentuale dei lavori pubblicati costituita da “falsi positivi” (ossia, da risultati del tutto casuali) sarà maggiore di quella ipotizzabile se l’insieme includesse anche i tentativi falliti. Nel contempo, è possibile che nell’ambito dei loro studi, i ricercatori siano indotti a barare sul valore p (il cosiddetto “p-hacking”) o a fare drenaggio di dati, anche noto come data mining.

Questo video (in inglese, sottotitolato in italiano) spiega meglio quello che sta succedendo:

Da quando Ioannidis ha formulato la sua teoria, gli studiosi di vari settori si sono impegnati per verificare se i risultati pubblicati fossero raggiungibili (o “riproducibili”) in un contesto diverso da quello dello studio originario, ed era tempo che in finanza si facesse qualcosa di simile. Il mese scorso tre autori americani (Kewei Hou, Chen Xue e Lu Zhang) hanno pubblicato “Replicating Anomalies” (Replicare le anomalie), in cui espongono i risultati del loro tentativo di riprodurre quelle che chiamano “tutte le anomalie finanziarie e contabili riportate in letteratura”.

Si tratta di un lavoro significativo, in quanto le anomalie sono quelle variabili additate come indicative dell’inefficienza dei mercati e che costituiscono i presupposti logici a favore della gestione attiva, in cui rientrano le regole di trading potenzialmente sottese alle strategie quantitative.

Dal tentativo fallito di riprodurre la maggioranza delle anomalie identificate in precedenza, gli autori hanno tratto la conclusione che “i mercati dei capitali sono più efficienti di quanto riferito precedentemente”, mettendo quindi in forte dubbio la validità della gestione attiva e della finanza comportamentale.

Studio 2 – Il valore non è un numero

I risultati cui sono giunti Hou, Xue e Zhang richiamano quelli di un altro studio del 2017 intitolato “Facts about Formulaic Value Investing” (Fatti sul value investing convenzionale), che sembra contraddire con altrettanta convinzione alcune teorie preesistenti, arrivando però a una conclusione completamente opposta.

In questo studio, esaminando i rendimenti legati a criteri di valore tradizionali (prezzo/valore contabile, prezzo/utili trailing, prezzo/utili forward), gli autori riscontrano scarse prove del fatto che il value investing convenzionale, basato su semplici equazioni, produca un extra rendimento. Al contrario, sostengono che per quanto le valutazioni tendano a tornare alla media, questo fenomeno è dovuto principalmente a variazioni nei fondamentali (ergo, titoli apparentemente scontati si rivelano trappole di valore anziché vere opportunità di guadagno) – o almeno così è stato negli USA fra il 2002 e il 2014.

L’aspetto interessante, però, è che mentre Hou et al. usano l’apparente negazione delle anomalie per sostenere la tesi dell’efficienza dei mercati e screditare la gestione attiva/finanza comportamentale (come esplicitato qui), gli autori dello studio sulla valutazione prendono lo stesso risultato come dimostrazione di quanto l’intuizione umana sia necessaria. Dal loro punto di vista, il fallimento delle formule semplicistiche suggerisce che “un analista capace… dovrebbe aumentare in misura significativa l’efficacia degli approcci quantitativi” riuscendo a individuare se un segnale di valore sia il risultato di fondamentali gonfiati o una vera opportunità.

Studio 3 – Incentivi accademici contro assunzione di rischio in proprio (o “skin in the game”)

Entrambi gli studi citati hanno già suscitato reazioni piuttosto vivaci. Quello sulle anomalie è stato criticato per aver escluso le micro-capitalizzazioni e usato il valore anziché la pari ponderazione nel campione (e non sorprende che il rendimento di strategie basate ad esempio sulla illiquidità si riduca eliminando dal campione alcuni dei titoli meno liquidi). Per quanto riguarda lo studio sul value investing, Wes Gray (che vale sempre la pena leggere) ha ribattuto colpo su colpo.

Senza alcuna presunzione di volersi addentrare in questi dibattiti tecnici, è possibile fare alcune osservazioni generali.

Innanzitutto, non dovrebbe sorprendere che gli studi accademici in ambito finanziario facciano ricorso al data mining: gli incentivi a trovare e pubblicare prove che le strategie quantitative possono battere il mercato sono enormi, a fronte di dati relativamente limitati (la maggioranza degli studi considera solo il mercato azionario statunitense, spesso utilizzando gli stessi dati di Fama e French), e l’interesse per i risultati negativi è praticamente nullo.

Peraltro bisogna tenere presente che le strutture di incentivo degli studiosi sono molto diverse da quelle degli investitori nel “mondo reale”. In effetti, un terzo studio pubblicato nel 2017, di cui è co-autore lo stesso John Ioannidis che per primo ha innescato la crisi di riproducibilità nel 2005, cerca rimedi possibili alle strutture di incentivo accademiche attingendo alle lezioni apprese dal mondo dell’economia.

Se per i ricercatori riuscire a pubblicare una ricerca è un traguardo soddisfacente in sé, gli investitori di fatto devono mettere alla prova ogni teoria “fuori range” che si trovano fra le mani, se vogliono ottenere qualche risultato positivo. Loro “si giocano la pelle” o, fuor di metafora, rischiano in proprio. I “falsi positivi”, per quanto possano resistere nel mondo accademico, finiranno per essere scartati dal mercato, che inevitabilmente premia le strategie efficaci.

Purtroppo è la natura altamente competitiva delle strutture di incentivo esistenti nei mercati dell’economia e della finanza ad aumentare la complessità insita negli studi empirici.

Contrariamente ad alcune aree della scienza, la finanza non consente di identificare una sola verità inalterabile. La riflessività implica che la stessa scoperta di un’anomalia può alterare il comportamento dei soggetti che partecipano al mercato e un sistema evolutivo che procede per approssimazioni successive amplificando i successi ed eliminando i fallimenti finirà per modificare l’ambiente autonomamente. Ad esempio, se tutti si convincono della validità di una strategia che genera rendimenti senza rischi, è più probabile (ma non garantito) che quella opportunità si esaurisca.

Mercati adattivi: una soluzione?

E questo ci porta all’ultimo e forse più importante lavoro accademico pubblicato finora quest’anno: il nuovo libro di Andrew Lo, “Adaptive Markets”. L’autore usa l’idea del progresso evolutivo per approssimazioni successive (sopravvivenza dei più forti) come strumento per riconciliare l’apparente conflitto fra le teorie dei mercati efficienti e la finanza comportamentale.

Come Mordecai Kurz prima di lui, Lo suggerisce che gli investitori possono partire dalle stesse informazioni e arrivare a conclusioni diverse, senza che per questo alcuni siano “irrazionali”. Un gruppo di investitori potrebbe avere un orizzonte temporale più breve di un altro, gruppi diversi avranno obiettivi di rendimento differenti e il ventaglio di strategie adottabili è molto ampio.

La competizione tra questi gruppi diversi in un mondo regolato dalla sopravvivenza dei più forti implica che la coorte di tipologie di investitori di cui si compone il mercato varierà nel tempo. Certi gruppi saranno esclusi dalla popolazione, altri acquisiranno maggiore rilevanza (pensate a tutti quegli investitori value che hanno perso il lavoro durante la bolla tecnologica). Questo processo cambierà la natura delle opportunità disponibili. In uno studio del 2004 (purtroppo non disponibile gratuitamente online), Lo metteva in evidenza alcune importanti implicazioni della sua ipotesi:

  • il rapporto fra rischio e remunerazione, laddove esiste, difficilmente sarà stabile nel tempo;
  • si creano continuamente nuove opportunità, con l’estinzione di alcune specie e la nascita di altre, e per effetto dell’evoluzione delle condizioni economiche e istituzionali;
  • il successo delle strategie di investimento va e viene: più che rincorrere le opportunità (o anomalie) e finire definitivamente schiacciate dalla concorrenza, queste strategie tenderanno a perdere smalto per qualche tempo per poi tornare a generare guadagni quando le condizioni ambientali diventano nuovamente favorevoli.

Credo che il libro di Lo esprima con chiarezza alcune convinzioni del nostro team riguardo al funzionamento dei mercati, in particolare l’idea che le opportunità di mercato sono dinamiche e che le inefficienze (comunque le si voglia definire) si presentano periodicamente, per gli investitori attivi preparati a coglierle. In più, queste opportunità non esisteranno costantemente nel tempo o quanto meno, difficilmente si presenteranno secondo uno schema rilevabile dagli approcci meccanicistici e di ribilanciamento annuale. Nella nostra esperienza, la sovraperformance di una gestione attiva sarà discontinua: è irrealistico pensare di macinare extra rendimento tutti i mesi, anno dopo anno.

In un certo senso, questi esercizi accademici riflettono il tentativo costante degli economisti di confrontare quello che funziona in pratica con ciò che funziona in teoria. Come evidenzia la non riproducibilità degli studi statistici, l’empirismo senza logica è pericoloso: dobbiamo sempre cercare di individuare un chiaro motivo che spieghi l’esistenza di un rapporto. Come dimostra la debolezza dei criteri di valore semplicistici in certi ambienti, non si può mai delegare il ragionamento a un’equazione. E come illustrano i concetti di competizione, sopravvivenza del più forte e strutture di incentivo, il mondo è in continua evoluzione e gli investitori devono essere in grado di tenere il passo col cambiamento.