L’affermazione “L’investimento fattoriale è morto” fa notizia, ma è difficile da conciliare con i recenti risultati del fondo AQR Style Premia Alternative QSPRX, con circa 3 miliardi di dollari di patrimonio in gestione nella versione statunitense, che è oggetto di questo articolo. (Per informazioni sulla versione europea clicca qui). Ho scritto di questo fondo nel novembre 2014 e ne sono sottoscrittore praticamente sin dal suo lancio. Il fondo non è un prodotto “long-only” orientato ai fattori che possa essere sopraffatto da un mercato azionario rialzista; è progettato per cogliere i premi di stile long-short su diversi mercati.
I suoi risultati non costituiscono una prova del fatto che ogni fattore, ogni strategia di implementazione o ogni gestore avrà successo. Rappresentano tuttavia una prova significativa a sfavore dell’affermazione, molto diffusa, secondo cui la divulgazione delle informazioni e i flussi degli investitori abbiano eliminato i factor premium.
Informazioni e i flussi hanno segnato la fine dell’investimento fattoriale?
Una critica diffusa sostiene che, una volta che gli studiosi documentano un’anomalia e i prodotti di investimento la trasformano in uno strumento per gli investitori, il capitale affluisce in tale strategia, le valutazioni si adeguano e il premio viene eliminato dall’arbitraggio. Nella sua versione più estrema, tale tesi sostiene che l’investimento fattoriale abbia fallito — o sia “morto” — poiché le informazioni e i flussi verso gli smart beta hanno distrutto l’insieme delle opportunità.
Esistono prove concrete di un calo delle performance di alcune anomalie dopo la diffusione di informazioni. Le ricerche sintetizzate nella letteratura sul “factor zoo” riportano un calo di circa il 58% dei rendimenti medi, sulla base dei dati statunitensi. Tuttavia, un premio inferiore dopo la pubblicazione di informazioni non equivale a una prova che il premio sia stato eliminato. Né dimostra che tutti i fattori siano stati eliminati tramite arbitraggio in tutti i mercati e in tutte le implementazioni. Infatti, se un fattore presenta una spiegazione del premio basata sul rischio, il rischio sottostante non può essere semplicemente eliminato tramite arbitraggio — sebbene i premi possano, ovviamente, variare nel tempo (proprio come avviene per il premio Beta del mercato).
Anche i flussi degli investitori possono influenzare le valutazioni e, di conseguenza, l’entità a breve termine dei premi attesi. Nota che, anche in presenza di spiegazioni di natura comportamentale relative a un premio, sebbene sia ragionevole aspettarsi che esso venga ridotto tramite l’arbitraggio, i limiti all’arbitraggio (costi di negoziazione, commissioni di prestito e rischio di perdite illimitate) possono consentirne la persistenza a un livello inferiore.
Inoltre, c’è una differenza significativa tra i dati emersi e i titoli di giornale. I dati a disposizione avvalorano una conclusione più moderata: alcuni segnali segnalati si indeboliscono dopo la loro scoperta, specialmente laddove la negoziazione è agevole e il risultato originario potrebbe aver rispecchiato un fenomeno di data mining, ovvero un errore di valutazione comportamentale con ostacoli limitati all’arbitraggio — come può avvenire nel caso di titoli a grande capitalizzazione.
Il titolo “l’investimento fattoriale è morto” richiede prove ben più consistenti: ovvero che i portafogli fattoriali long-short diversificati, economicamente fondati e investibili non generino più rendimenti attesi positivi.
Un utile controesempio empirico
AQR Style Premia Alternative offre un utile banco di prova reale. Il fondo mira a ottenere un’esposizione a quattro stili ampiamente studiati — value, momentum, carry e difensivo (comprese le caratteristiche legate alla qualità) — e li attua attraverso posizioni lunghe e corte su azioni, reddito fisso e tassi, materie prime e valute. Tale ampiezza è fondamentale: il fondo è concepito come un portafoglio multi-asset, market-neutral o a basso beta basato su premi di rischio alternativi, piuttosto che come un prodotto azionario long-only il cui rendimento è determinato prevalentemente dall’andamento del mercato azionario.
I seguenti rendimenti su base annua del fondo AQR Style Premia Alternative (versione USA), secondo i dati di Morningstar, sono in netto contrasto con l’affermazione secondo cui l’investimento fattoriale sarebbe ormai superato: il fondo ha registrato un rendimento annuo del 22% nel periodo in esame:
2021: 25,0%
2022: 30,8%
2023: 12,8%
2024: 21,2%
2025: 14,9%
Da 2026 a 13 agosto: 17,0%
È importante sottolineare che tali rendimenti sono stati conseguiti praticamente senza alcuna esposizione al Beta di mercato: il fondo ha offerto vantaggi in termini di diversificazione e i rendimenti non sono stati semplicemente il risultato di un mercato rialzista.
Questo non è l’andamento che ci si aspetterebbe se i premi sottostanti fossero stati eliminati in modo competitivo. Nelle sei osservazioni riportate nella tabella — compreso il risultato parziale del 2026 — il fondo ha registrato rendimenti positivi in ogni periodo. Si tratta di rendimenti netti.
Naturalmente, sei osservazioni positive consecutive su base annua non dimostrano che i premi di fattore siano permanenti, né un singolo fondo può stabilire l’efficacia di ogni strategia basata sui fattori. Tuttavia, tali risultati sono difficilmente conciliabili con l’affermazione categorica secondo cui l’investimento basato sui fattori sarebbe stato eliminato dall’arbitraggio.
Nel discutere la performance di AQR Style Premia Alternative, è importante sottolineare che, sebbene la pubblicazione di dati possa determinare una riduzione dei premi, il fondo continua a trarre vantaggio dalla ricerca continua su tali fattori. Tale ricerca ha portato a miglioramenti nell’ambito dei quattro temi fondamentali originari, che di per sé sono rimasti invariati.
Perché la fonte del premio non si esaurisce
Come abbiamo già discusso, un’obiezione comune all’investimento fattoriale è che la divulgazione di informazioni eroda i premi: una volta che un modello diventa di dominio pubblico, gli arbitraggisti lo eliminano con le loro operazioni. Tuttavia, ciò non significa che la fonte si esaurisca. I ricercatori continuano a individuare nuove fonti di predittività rendimenti, in parte perché gli strumenti per individuarle continuano a migliorare.
I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ne costituiscono l’esempio più recente. La ricerca fattoriale tradizionale si basa sull’ipotesi di una relazione formulata dai ricercatori, che viene poi verificata mediante la regressione lineare — un metodo in grado di cogliere solo gli schemi che gli esseri umani pensano di cercare e che si adattano a una forma funzionale specifica. Gli LLM ribaltano questo approccio. Ad esempio, gli autori dell’articolo del 2023 intitolato “Expected Returns and Large Language Models” hanno utilizzato gli LLM per estrarre segnali dalle notizie finanziarie e hanno scoperto che questi modelli sono in grado di prevedere i rendimenti azionari trasversali. Lo studio del 2023 intitolato“Can ChatGPT Forecast Price Movements for Stocks? Return Predictability and Large Language Models” si è spinto oltre, documentando che GPT-4 era in grado di prevedere le reazioni del mercato azionario direttamente dai titoli delle notizie senza alcun addestramento specifico in ambito finanziario, raggiungendo tassi di successo pari a circa il 90% sull’andamento del portafoglio il giorno successivo e prevedendo anche il successivo trend dei prezzi, in particolare per i titoli a bassa capitalizzazione e le notizie negative.
Il meccanismo riveste importanza nel dibattito sull’efficienza. Lo studio del 2026 intitolato “Option Return Predictability via Large Language Models”, incentrato sui fattori di rendimento delle opzioni generati dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ha rilevato che i segnali individuati dal sistema mostravano una scarsa autocorrelazione — a riprova del fatto che si trattasse di informazioni realmente nuove piuttosto che di vecchi fattori riproposti — pur rimanendo radicati nella microstruttura del mercato e nella logica della finanza comportamentale, una combinazione che, secondo gli autori, gli approcci tradizionali di machine learning faticano a eguagliare.
Ciò che ne consegue non è che i premi attualmente noti siano permanenti. È piuttosto che l’efficienza del mercato rappresenta un obiettivo in continua evoluzione: man mano che una fonte di predittività viene eliminata dall’arbitraggio, strumenti più efficaci ne individuano altre. Ciò richiede umiltà da entrambe le parti: scetticismo riguardo alla durata di qualsiasi singola anomalia, ma anche scetticismo nei confronti delle affermazioni secondo cui i mercati sarebbero diventati troppo efficienti per consentire ulteriori scoperte.
La struttura della strategia è importante
L’AQR Style Premia Alternative è rilevante proprio perché più vicina all’oggetto economico trattato nella letteratura accademica: un portafoglio che detiene posizioni lunghe su attività relativamente attraenti e posizioni corte su quelle relativamente poco attraenti. Un tipico fondo comune “long-only” incentrato su value, qualità, bassa volatilità o momentum non corrisponde a tale oggetto.
Un fondo “long-only” orientato al valore, ad esempio, può registrare una performance inferiore alla media a causa del calo delle azioni, poiché i titoli value presentano Beta di mercato inferiori, oppure perché le sue esposizioni settoriali e per paese differiscono dall’indice. Al contrario, potrebbe apparire performante semplicemente perché il mercato azionario è salito. Tali risultati non consentono di identificare con chiarezza il rendimento derivante dal differenziale di valore in sé.
Un’implementazione multi-asset long-short non è immune da rischi, drawdown, errori di modello, affollamento, costi di negoziazione o decisioni specifiche dei gestori. Lo stesso AQR Style Premia Alternative (versione USA) ha registrato anni significativamente negativi prima di questa recente serie positiva: il 2018 (-12,3%), il 2019 (-8,1%) e il 2020 (-21,9%). Ma è proprio questo il punto. I premi di fattore sono rischiosi e variabili nel tempo; non sono destinati a produrre un flusso di rendimenti regolare e garantito. Un periodo difficile non ne sancisce la fine, così come un periodo positivo non ne garantisce la permanenza.
Secondo i dati Morningstar, il rendimento annualizzato su 10 anni del fondo è stato del 7,8%, ovvero circa 5,5 punti percentuali al di sopra del rendimento del 2,3% dei Treasury bill a un mese. Utilizzando lo strumento di backtest di Portfolio Visualizer, abbiamo riscontrato che il fondo AQR Style Premia Alternative ha generato un Indice di Sharpe pari a 0,46. La sua correlazione con le azioni è stata prossima allo zero, mentre quella con le obbligazioni è risultata bassa: caratteristiche che possono offrire significativi vantaggi in termini di diversificazione all’interno di un portafoglio più ampio.
Detto questo, è importante tenere presente che valutare uno strumento di diversificazione in base alla sua performance isolata sottostima il suo beneficio per il portafoglio. Tenendo presente ciò, ho esaminato in che modo l’aggiunta di AQR Style Premia Alternative abbia influito sul rischio, sul rendimento e sull’efficienza (rapporto tra rischio e rendimento) del portafoglio. Per avere la serie di dati più estesa possibile, ho utilizzato la classe azionaria istituzionale del fondo (QSPIX), che presenta un Expense Ratio dell’1,53%. Ciò mi ha consentito di estendere il periodo di investimento da novembre 2013 a luglio 2026.
Ho iniziato con un portafoglio standard composto per il 60% da azioni e per il 40% da obbligazioni. Ho allocato il 60% delle azioni all’ETF Vanguard Total Stock Market ETF
VTI
Come si può vedere, l’aggiunta della classe azionaria istituzionale “AQR Style Premia Alternative” al portafoglio non solo ha migliorato i rendimenti, ma ha anche ridotto la volatilità del portafoglio e diminuito in modo significativo il drawdown massimo. Il risultato è stato un aumento significativo dell’Indice di Sharpe.
Ecco cosa emerge dai dati
Una conclusione plausibile non è che l’investimento basato sui fattori sia ormai superato, bensì che un approccio ingenuo a tale tipo di investimento possa rivelarsi inadeguato. Bisogna distinguere tra:
- Un’anomalia sottoposta a backtest, selezionata da un vastissimo insieme di fattori.
- Un prodotto “long-only” caratterizzato da esposizioni di mercato e settoriali significative e non intenzionali.
- Un’allocazione concentrata su un unico fattore.
- Un portafoglio diversificato, gestito con attenzione, attento ai costi e basato su operazioni long-short, costituito da premi determinati da fattori economici.
L’ultima categoria è quella a cui si avvicina l’AQR Style Premia Alternative. I suoi rendimenti recenti non smentiscono la possibilità che alcune anomalie pubblicate si siano attenuate. Essi forniscono invece una sostanziale controprova all’affermazione generalizzata secondo cui la divulgazione dei dati e i flussi degli investitori avrebbero distrutto l’investimento fattoriale. Come minimo, i dati suggeriscono che i premi value, momentum, carry e difensivi — combinati tra azioni, obbligazioni, materie prime e valute, e implementati sia sul lato lungo che su quello corto — siano rimasti decisamente vivi.
La fine dell’investimento fattoriale è stata proclamata a più riprese. Ciò che i dati dimostrano in modo più plausibile è invece la fine delle estrapolazioni semplicistiche: i singoli segnali possono perdere di efficacia, i fondi long-only possono rivelarsi indicatori inadeguati dei fattori, mentre la diversificazione e l’implementazione rimangono fondamentali per trasformare solide idee economiche in rendimenti effettivi.
