FOR PROFESSIONAL INVESTORS
Strategie ISOVOL nella costruzione di portafogli diversificati I vantaggi di un approccio fondato sulla contribuzione al rischio EFPA Italia Meeting 2014
Agenda
● Inter-temporal risk parity ● Allocazione di un portafoglio Multi-Asset: Asset: esempio ● Conclusioni
FOR PROFESSIONAL INVESTORS
Inter-temporal risk parity
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Strategia “Inter-temporal risk parity” ● Cosa significa “inter-temporal temporal risk parity”? – E’ una strategia sistematica che ribilancia il portafoglio tra un attivo rischioso e la liquidità – Il peso dell’attivo rischioso è definito in modo da mantenere costante il rischio exex ante
σt κ κ / σt
volatilità ex-ante a t -1 Livello di rischio obbiettivo peso dell’attivo rischioso
– Altri nomi: constant risk, inverse volatility weighting e iso-vol (in Francia).
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La strategia Inter temporal risk parity in pratica 25%
I-GARCH
Rischio Obbiettivo (k)
Volatilità
20% 15% Incremento volatilità
10% 5% 0% 80%
Implementazione a G+1
Esposizione attivo rischioso
60% Riduzione esposizione
50% 40%
22-Apr-14
08-Apr-14
25-Mar-14
11-Mar-14
25-Feb-14
11-Feb-14
28-Jan-14
20%
14-Jan-14
30% 31-Dec-13
Esposizione
70%
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Se i ritorni del attivo rischioso seguissero la Gaussiana … Buy and Hold
Inter-temporal Risk Parity
Rendimento medio annualizzato (sopra il cash)
7.5%
7.7%
Volatilità media annualizzata
18.8%
19.3%
0.40
0.40
-37.6%
-38.5%
-2.0
-2.0
100.0%
101.8%*
Guadagno in termini di Sharpe ratio
-
0.00
Dev Standard del guadagno in termini di Sharpe ratio
-
3.5%
Distribuzione Gaussiana dei rendimenti
Sharpe ratio Maximum drawdown (MDD) Rapporto MDD / volatilità Esposizione media
Fonte: R Perchet, R Leote de Carvalho, T Heckel and P Moulin, “Inter-temporal temporal risk parity: A constant volatility framework for equities and other asset classes” (2014) http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2384583 ://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2384583
Tanta fatica per nulla! Ma, al lordo dei costi di transazione, la strategia non sottrae valore. ●
I rendimenti dell’attivo rischioso non seguono la distribuzione Gaussiana: “clustering”, “fat tails”, effetti della leva, … – Rama Cont, “Empirical Properties of Asset Returns: Stylized Facts and Statistical Issues.” Issues Quantitative Finance, 1 (2001), 223-236 * La media di 1 / σt – da cui dipende il peso del risky asset – è > 1 per una funzione uniforme, quindi l’esposizione media è > 100%
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Il “clustering” della volatilità spiega l’efficienza della strategia Usando il modello GARCH standard:
Buy and Hold
Intertemporal Risk Parity
Sovrarendimento medio annualizzato
7.5%
9.1%
– Lo Sharpe ratio è più alto con volatilità bassa – Lo Sharpe ratio è più basso con volatilità alta
Volatilità media annualizzata
18.8%
18.9%
0.40
0.48
Il clustering aggiunge capacita di previsione:
Esposizione media
100.0%
121.6%
– L’esposizione cresce quando la volatilità è bassa – L’esposizione si riduce quando la volatilità è alta
Miglioramento dello Sharpe ratio
-
0.08
Dev Std del miglioramento dello Sharpe ratio
-
11.4%
GARCH con α = 9% e β = 90%
Sharpe ratio
Effetto Market Timing!
β Con α+β = 99.5%
Fonte: R Perchet, R Leote de Carvalho, T Heckel and P Moulin, “Inter-temporal risk parity: A constant volatility framework for equities and other asset classes” (2014)
94%
88%
82%
76%
70%
64%
58%
52%
46%
99%
98%
Effetto Clustering ridotto
100%
α + β con β = 90%
97%
96%
95%
94%
90%
Assenza clustering
Miglioramento dello Sharpe ratio
Miglioramento dello Sharpe ratio
Effetto Clustering
Effetto Clustering elevato
0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 40%
0,11 0,10 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01
93%
●
92%
●
Generiamo “raggruppamenti” di volatilità mantenendo costante il premio a rischio:
91%
●
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“Fat tails”, effetto leva e asimmetria Buy and Hold
Inter-temporal Risk Parity
Sovrarendimento medio annualizzato
7.4%
10.3%
Volatilità media annualizzata
17.8%
18.8%
0.41
0.55
-37.2%
-35.2%
-2.1
-1.9
Miglioramento dello Sharpe ratio
-
0.13
Dev Std del miglioramento dello Sharpe ratio
-
13.9%
GARCH con errore t-Student t
●
Fat tails (GARCH con errore t-student) – La probabilità di eventi estremi è più elevata ⇒Migliora lo Sharpe ratio ⇒Contiene le correzioni di mercato più pronunciate
●
Effetto leva (GJR-GARCH): – La volatilità aumenta quando i rendimenti sono negativi, cioè la correlazione tra volatilità e rendimenti è negativa ⇒Contiene le correzioni di mercato più pronunciate
●
Sharpe ratio Maximum drawdown (MDD) Rapporto MDD / volatilità
GJR-GARCH Buy and Hold
Inter temporal Risk Parity
Buy and Hold
Inter temporal Risk Parity
Sovrarendimento medio annualizzato
7.7%
9.4%
7.2%
9.0%
Volatilità media annualizzata
19.1%
18.8%
18.4%
18.9%
0.40
0.50
0.39
0.48
-42.7%
-38.3%
-38.7%
-36.8%
-2.2
-2.0
-2.1
-2.0
Miglioramento dello Sharpe ratio
-
0.10
-
0.08
Dev Std del miglioram. Sharpe ratio
-
13.4%
-
11.9%
Ritorni negativi più ampi (GARCH asimmetrico) – Maggiore probabilità di ritorni negativi più ampi ⇒ Contiene le correzioni di mercato più pronunciate
La strategia “Inter-temporal risk parity” migliora i rendimenti e filtra le “fat tails” grazie alla previsione della volatilità connessa al clustering. La correlazione negativa tra rendimenti e volatilità aggiunge efficienza.
GARCH asimmetrico
Sharpe ratio Maximum drawdown (MDD) Rapporto MDD / volatilità
Fonte: R Perchet, R Leote de Carvalho, T Heckel and P Moulin, “Inter-temporal risk parity: A constant volatility framework for equities and other asset classes” (2014)
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Simulazioni storiche per differenti classi di attivo ● Strategia Inter-temporal risk parity applicata ad indici azionari e altre classi – Sharpe ratio più alto per classi di attivo con forte “clustering” della volatilità e “fat tails” ● ● ● ●
Obbligazioni High Yield Azioni Emergenti Azioni Paesi Sviluppati Meno per le Commodities
– Obbligazioni Corporate e Governative ● ●
Basso clustering negli ultimi 20 anni Nessun beneficio significativo
• Confronto per differenti classi di attivo tra una strategia buy-and-hold e una strategia Inter-temporal risk parity basato su simulazioni storiche. La volatilità target è stata fissata al 5%. Le previsioni di volatilità di sono basate su modelli I-GARCH. I parametri di modello sono stati stimati assumendo come base finestre storiche crescenti ogni anno con ricalibrazione del modello all’inizio dell’anno.
Fonte: R Perchet, R Leote de Carvalho, T Heckel and P Moulin, “Inter-temporal risk parity: A constant volatility framework for equities and other asset classes” (2014) http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2384583
Russell 1000
MSCI EM Markets
S&P GSCI Commo
US high yield Bonds
US Invest. Grade bonds
US 10Y Gov. Bonds
Strategia Buy and hold Average annual. Excess return
8.0%
6.7%
2.3%
4.8%
3.7%
3.2%
Average annual. Volatility
19.0%
19.2%
21.6%
4.4%
5.1%
8.0%
0.42
0.35
0.11
1.09
0.73
0.40
Maximum drawdown (MDD)
-55.8%
-65.2%
-73.4%
-29.1%
-16.7%
-14.1%
Ratio MDD / volatility
-2.9%
-3.4
-3.4
-6.6
-3.3
-1.8
Sharpe ratio
Strategia Inter-temporal risk parity
I-GARCH Average annual. Excess return
2.9%
3.0%
0.8%
8.5%
3.9%
2.1%
Average annual. Volatility
5.2%
5.4%
5.2%
5.5%
5.1%
5.2%
Sharpe ratio
0.56
0.56
0.15
1.55
0.76
0.40
Maximum drawdown (MDD)
-10.4%
-19.1%
-16.7%
-28.5%
-11.2%
-10.2%
Ratio MDD / volatility
-2.0
-3.5
-3.2
-5.2
-2.2
-2.0
Improv. in Sharpe ratio
0.14
0.21
0.05
0.45
0.04
0.00
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In sintesi ● L’ipotesi Gaussiana non spiega perchè le strategie a volatilità costante aggiungono valore ● Gli investitori dovrebbero ragionare in termini di allocazione del rischio e non in pesi fissi ● I miglioramenti di Sharpe ratio e information ratio sono spiegati dal clustering della volatilità – La volatilità non è costante nel tempo e si può in certa misura prevedere.
● La presenza di eventi estremi (“fat tails”) aumenta l’effetto di clustering della volatilità ● I benefici della gestione del rischio sono più ampi se la volatilità e i rendimenti sono negativamente correlati ● Evidenti vantaggi per gli attivi più rischiosi: azioni, high yield e valute ● Valore aggiunto più basso per le classi di attivo meno volatili (es. Governativi): ma permette di mantenere l’esposizione globale al rischio sotto controllo La nostra ricerca mostra come la gestione del rischio possa migliorare i rendimenti risk-adjusted! risk
FOR PROFESSIONAL INVESTORS
Strategie ISOVOL nella costruzione di portafogli diversificati
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La nostra filosofia di investimento Meno del 10% dei rendimenti di portafoglio dipendono da fattori come la selezione titoli*
Concentrarsi su cosa conta davvero in una gestione bilanciata
La liquidità è fondamentale
Il 90% è determinato dall’ asset allocation strategica* *Fonte: Brinson, et al (1991)
…l’obiettivo: aggiungere valore focalizzandosi sul 90%
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Gestione giornaliera
Processo di investimento Definizione Investmentdell’universo universe didefinition investimento
Crediamo che la diversificazione geografica e delle classi di attivo siano fondamentali, tenendo sempre presente la liquidità
Allocazione del budget di rischio
Sotto una serie di vincoli tra cui la volatilità target a livello di portafoglio, un budget di rischio determinato è stabilito per ciascuna classe di attivo
Meccanismo Isovol
Un risk budget viene assegnato a ciascuna classe, il cui livello di volatilità corrente genera segnali di acquisto/vendita per il gestore del portafoglio
Comportamento Standard
Se la volatilità di un certo attivo:
L’esposizione a questo attivo:
Effetto
Situazione 1
Il gestore vende gli attivi che evidenziano un trend negativo
Situazione 2
Il gestore compra gli attivi che evidenziano un trend positivo
* Alcune delle linee guida sopra descritte sono interne, vengono qui menzionate a mero scopo illustrativo e sono soggette a modifica. mod Le linee guida del prospetto e del KIID prevalgono in ogni caso
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Un universo ampiamente diversificato e coperto in euro1 Focus: tre elementi che compongono l’allocazione multi-asset multi ●
Azionario – – – –
●
Obbligazionario – – – –
●
Indice Europa Indice USA Indice Giappone Indice Emergenti
Obbligazioni Eurozona e titoli di stato USA (10 anni) Obbligazioni Corporate Investment Grade dell’Eurozona Titoli governativi dei Paesi Emergenti Indice Credito High Yield
Attivi di diversificazione – Commodities globali* – REITS Europei* – Strategie Absolute Return (offrono una fonte aggiuntiva di rendimenti potenziali e un contributo al market timing per affrontare le turbolenze e le fasi di correzione dei mercati)
1 Copertura del
rischio di cambio per investitori basati in Euro *Il portafoglio simulato non detiene direttamente Commodities o Real Estate
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Allocazione del budget di rischio Contribuzione al rischio stabile per ciascun attivo su un portafoglio con obiettivo di volatilità 7,5% ●
L’allocazione alle diverse classi di attivo è defintia da un budget di rischio ex-ante prefissato, e non con il classico approccio dei pesi monetari
●
I pesi cambiano continuamente con l’obbiettivo di mantenere il contributo al rischio di ogni componente stabile nel tempo
●
Un budget di rischio più alto è assegnato alle azioni per evitare una leva eccessiva quando i rendimenti obbligazionari sono bassi
Allocazione basata sul rischio: esempio Volatilità obiettivo: 7,5%
Esposizione flessibile ai mercati 200%
120
180%
115
160% 110 140%
25% Diversification Assets 25%
Fixed Income Equities
120%
105
100%
100
80%
95
60% 90 40%
50%
20%
85
0%
80
EQUITY (LHS) DIVERSIFICATION (LHS)
Ad oggi, a scopo meramente illustrativo, soggetto a modifica. Prospetto e KIID prevalgono
Fonte: THEAM Absolute Return, fine marzo 2014
FIXED INCOME (LHS) NAV Base 100 (RHS)
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Meccanismo IsoVol – un’allocazione che reagisce alla volatilità Esempio di ribilanciamento dinamico sull’indice Topix 1 – Volatilità Topix 35.0% 30.0%
Volatility
A
Volatilità decrescente
B
Volatilità crescente
B
Mean of short term volatility 25.0% 20.0% 15.0%
3 – Cosa succede all’esposizione?
10.0%
A
160.0%
5.0%
140.0%
0.0%
120.0%
Aumento A esposizione
100.0%
2 - Evoluzione dell’allocazione di rischio sul Topix 25.0%
Threshold
20.0%
B
Riduzione esposizione
80.0% 60.0%
B
40.0%
Flexible allocation vs. Fixed allocation
20.0% 0.0%
15.0% Threshold
10.0% 5.0%
A Risk Budget
0.0%
A mero scopo illustrativo
Quando la differenza assoluta tra volatilità corrente e rischio obiettivo ex-ante ex raggiunge una soglia numerica, scatta il segnale di ribilanciamento
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Prova dell’efficacia di IsoVol: portafoglio con target vol 7,5% Puntare al profilo rischio/rendimento (sulla base della strategia) ●
Una fonte di extra-rendimento rendimento nel lungo termine rispetto a un’allocazione tradizionale Buy & Hold Sovrarendimento rispetto alla liquidità dal 1993 al 2013 (backtest della strategia & risultati storici) 500%
Strategy
Fixed allocation
400% 300% 200%
Backtest 100%
●
A more robust risk / return profile
Annualized return Annualized excess return Volatility Sharpe ratio Maximum drawdown VaR at 90%
Strategy 8.30%
Fixed allocation 8.10%
4.60%
4.50%
7.20% 0.65 -18.20% -1.90%
7.60% 0.59 -30.80% -2.10%
−
Migliora lo Sharpe ratio da 0.59 a 0.65 grazie a rendimenti superiori e un migliore controllo della volatilità
−
Limita il max drawdown da -30.8% a -18.2% grazie a ribilanciamento dinamico e sottoesposizionenei mercati “orso” (ex 2008)
Fonte: BNP Paribas Financial Engineering, backtest da fine dicembre 1992 a fine agosto 2013, 2013 su campione dal dicembre 2009, basato su dati mensili, al lordo di commissioni, espressi in EUR. Qualsiasi trend, previsione o proiezione di tendenze economiche o di mercatonon è necessariamente indicativa di performance future o probabili della gestione. Questa è una performance simulata nel passato, le performance e i risultati passati non sono indicativi di quelli attuali o futuri
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Rendimento relativo della strategia Isovol 7.5% Rispetto alle categorie Lipper e Morningstar 130
125
Strategia Isovol 7.5% Categoria: I, Classe: Cap EUR
120
Strategia Isovol 7.5% Categoria: C, Classe: Cap EUR
115
Morningstar Europe OE EUR Flexible Allocation - Global Lipper Global Mixed EUR Flex - Global
110
105
100
95
90
Fonte: Lipper fine marzo 2014, categorie Istituzionali e Classic, performance al netto delle commissioni in EUR. EUR Le performance e i risultati passati non sono indicativi delle performance attuali o future. • La categoria Lipper Global Mixed Asset EUR Flex è composta da fondi con allocazione flessibile su titoli a reddito variabile e fisso. L’obiettivo del gestore è quello di d massimizzare i rendimenti modificando liberamente il grado di rischio in funzione delle condizioni di mercato. Può accadere che, in funzione delle condizioni di mercato, me il portafoglio di un fondo flessibile diversificato risulti investito in una sola delle classi di attivo. I titoli esposti alla valuta di riferimento sono sovrapesati. Gli investimenti sono limitati per paese/area e valuta valu di riferimento. • Morningstar Europe OE EUR Flexible Allocation - Global: EUR Flexible Allocation – Global funds hanno un ampio mandato di investire globalmente in una varietà di tipologia di attivi a beneficio di investitori basati in Euro. Indice della categoria Morningstar : 50% Barclays Euro Agg Bond TR & 50% FTSE World TR. L’uso di questi indicatori è sostenibile nel tempo
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I messaggi fondamentali
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Volatility: la misura della paura… ● Volatilità = una misura della rischiosità degli attivi.
● La volatilità tende ad essere più alta in mercati in sofferenza. Eurostoxx 50
Asset Price
Eurozone volatility
Asset A
Asset B
Asset A is more volatile (riskier) than Asset B The above graph is for illustrative purposes only.
Time
Source: Bloomberg. Past performance is not indicative of future performance. Data from January 2001 to December 2012
…Soluzione: usare la volatilità come indicatore chiave nel processo di allocazione dinamica
Source: Bloomberg. Past performance is not indicative of future performance. Data from January 2001 to December 2012
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Se si incontrano turbolenze il pilota agisce….
Indicatore di rischio = Turbolenza
Esempio
Se la turbolenza:
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…riducendo la velocità…
Indicatore di rischio = Turbolenza
Example
Se la turbolenza: turbolenza
Motore:
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…per non scombussolare i rendimenti di portafoglio…
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…e permettervi di continuare a godervi il volo
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Qualche domanda prima del decollo?
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