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SIAT QuanTech 2019

16 agosto 2019

Location
Via San Vittore 21
20123 Milano (Lombardia)
Italia
Data
  • 16/05/2019 9:30
Organizzato da
SIAT

L’alternativo intelligente

Gestione quantitativa o discrezionale
Gestione attiva o passiva
Intelligenza artificiale o umana?


Una conferenza “alternativa” senza fini di lucro, organizzata da asset manager per dei colleghi, non dei clienti.

Programma della giornata

09:30-10:00 Registrazioni

10:00-10:20 What innovation really means in asset management | Survey Results

MARCO MIONE E ALESSANDRO MASTRANTUONO

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10:20-10:40 A Dual Momentum Strategy con la Coppock Guide

In questa presentazione verrà descritta la costruzione di un modello di allocazione basato sull’utilizzo di un unico strumento: la Coppock Guide. Questo indicatore di Momentum verrà applicato ad un paniere di Etf rappresentativo delle principali classi di asset. Ne sarà proposto un duplice utilizzo: il primo, classico, punta all’individuazione delle fasi di maggior profittabilità per ciascuna classe di asset. Il secondo, evoluto, relaziona la forza relativa di ciascuna asset class con un benchmark di riferimento. Verranno quindi applicate semplici regole di allocazione per la costruzione di un portafoglio robusto e facilmente replicabile.

STEFANO BINI

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10:40-11:00 Indici ESG, SRI o tradizionali? Quali le implicazioni derivanti dallo screening

L'applicazione di filtri ESG all'interno dell'asset allocation rappresenta una nuova frontiera nel fare investimenti. Tali selezioni hanno diversi effetti a livello di allocazione. Quanto incidono inoltre i filtri se parliamo di light screening o criteri molto più restrittivi?

ALESSANDRO BONARDI

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11:00-11:20 Azionario quantitativo: cogliere l’opportunità nei mercati emergenti

Riteniamo che gli investimenti quantitativi (ossia investimenti che utilizzano un processo scientifico per selezionare e negoziare titoli), siano particolarmente adatti nei mercati emergenti. Le inefficienze di mercato sono numerose, tuttavia è necessario un approccio differenziato per poterle sfruttare al meglio, sia per identificare titoli interessanti che per catturare le migliori opportunità in modo efficiente, sia dal punto di vista economico che del rischio.

Wellington Management ha utilizzato modelli globali “multi-factor” per gestire portafogli azionari quantitativi da oltre 25 anni e ha applicato tecniche quantitative ai mercati emergenti per un decennio. In questa presentazione, discuteremo il nostro approccio quantitativo per investire nei mercati azionari emergenti, le lezioni apprese negli ultimi 10 anni, le opportunità nelle diverse capitalizzazioni di mercato ed infine alcuni spunti su temi di ricerca attuali.

MICHAEL MCELROY

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11:20-11:40 Può un approccio di indicizzazione innovativo aiutare a cogliere nuove opportunità di investimento?

Aanand Venkatramanan, responsabile di ETF Investment Strategies, discuterà dell'importanza di collaborare con esperti e di utilizzare dati proprietari al fine di creare indici su misura per cogliere l'opportunità in modo accurato e fornire informazioni approfondite sul tema d’investimento.

AANAND VENKATRAMANAN

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11:40-12:00 Soluzioni Alpha di Nordea – Diversificazione quando è più necessaria

In periodi di bassi rendimenti attesi per la maggior parte delle asset class e volatilità in aumento, gli investitori hanno l’esigenza di trovare alternative per diversificare i propri portafogli senza sacrificare i rendimenti. Le nostre soluzioni Alpha, alternative liquide gestite dal Multi Assets Team (MAT) di Nordea, sono in grado di offrire ai portafogli sostanziale decorrelazione e rendimenti attraenti. L’offerta Alpha consiste di 3 fondi caratterizzati da diversi profili rischio/rendimento ma gestiti seguendo lo stesso approccio basato sui premi al rischio, con i quali il MAT lavora da oltre un decennio. I fondi Alpha sono costituiti dalla combinazione di una serie di strategie bilanciate e direzionali, che permettono di ottenere esposizione a un ampio set di premi al rischio nei segmenti azionario, obbligazionario e delle valute. La presentazione offrirà una visione approfondita di come tali fondi sono gestiti, di come sono strutturate le strategie utilizzate e di come esse sono in grado di fornire valore aggiunto in un contesto di portafoglio.

CHRISTIAN LEHR

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12:00-12:30 AlphaDEX- Time Tested Factor Approach

Anthony discuterà di come i fattori Value e Momentum hanno il potenziale per generare attraenti “excess return” nel lungo, medio e breve termine in un'ampia gamma di mercati. Inoltre, presenterà come la metodologia degli ETF della gamma AlphaDEX® UCITS di First Trust cerchi di catturare un'esposizione pura a questi fattori.

ANTHONY BEEVERS

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12:30-12:50 Integrare l’analisi di sostenibilità negli investimenti su emerging market debt

Come dovrebbe essere strutturato un processo di investimento quantitativo per gli investimenti nei mercati emergenti?

In che modo la sostenibilità e l’approccio ESG si devono rapportare con i metodi di intelligenza artificiale (AI) per integrare in modo più appropriato l'ESG nelle decisioni di investimento?

Inoltre, qual è il potenziale dei  processi di investimento quantitativi che utilizzano l'intelligenza artificiale (apprendimento automatico e elaborazione naturale del linguaggio)?

 Queste domande saranno affrontate da Ole Jorgensen, Responsabile della Ricerca di Global Evolution, gestore specializzato in debito sovrano dei mercati emergenti e di frontiera che ha già integrato modelli di previsione AI come parte del processo di investimento.

OLE JORGENSEN

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12:50-13:10 Un nuovo modo di generare alfa attraverso l’intelligenza artificiale

Brice Prunas, Global Equity Fund Manager di ODDO BHF AM, con un'esperienza di oltre 20 anni di analisi tecnologica, parlerà di ODDO BHF Artificial Intelligence.

L'Intelligenza Artificiale è una rivoluzione silenziosa che avrà un impatto su tutti i settori dell'economia ed è appena iniziata. Si tratta di un'opportunità sia per i gestori degli investimenti di trovare un nuovo modo di generare alfa, sia per gli investitori di investire in un trend strutturale che dovrebbe creare valore nel lungo periodo.

MAXENCE RADJABI

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13:10-15:00 Lunch Time

A CURA DI PAOLO LESINO • Il Cookiaio Catering


15:00-15:20 Indici core o alternativi? La view di Vanguard

La scelta dell’indice, prima ancora che dell’ETF, rappresenta un passaggio fondamentale nel processo di selezione dei prodotti. La comparazione tra indici FTSE vs MSCI puo’ orientare gli Investitori verso la soluzione piu’ adatta ai propri obiettivi di investimento.

SIMONE ROSTI

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15:20-15:40 Investire in volatilitá: non solo affari per “turisti “, ma molto altro ...

- La ricerca del volatility carry é una strategia ormai sovraffollata e con numerosi inconvenienti.

- Essendo la volatilitá di per sé un’asset class, tutti i risk premia(momentum, mean-reversion ... e soprattutto relative value) possono contribuire alla costruzione di un portafoglio in grado di reagire positivamente in un contesto risk-off.

- Applicazione di Machine Learning alla volatilitá: macchine a vettori di supporto (SVM) in aiuto della sistemizzazione dei segnali di volatilitá relative value al fine di raggiungere tale obiettivo.

THOMAS CHASSENIEUX

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15:40-16:00 Machine Learning e ESG: Nuove frontiere dell’investimento sostenibile?

L’interesse per le soluzioni di investimento ESG ha visto una crescita esponenziale negli ultimi anni.

Ma é importante notare che la soluzioni di tipo “filter & select”, con le quali si escludono le società con rating ESG più bassi, non é necessariamente la più efficiente per integrare la dimensione ESG dal punto di vista finanziario.

E in genere queste soluzioni non sono sistematicamente creatrici di valore.

Una delle ragioni risiede nel fatto che i ratings ESG sono medie ponderate di decine, se non centinaia, di indicatori, e quindi spesso poco differenzianti.

Questa aggregazione produce necessariamente perdita di informazioni importanti.

E mentre l’ESG diventa sempre più parte integrante nella costruzione del portafoglio, non c’é dubbio che questa perdita di informazione gioca un ruolo importante nella performance delle strategie ESG.

Per sfruttare l’informazione ESG in modo efficiente, abbiamo costruito un algoritmo di tipo Machine Learning, innovativo e estremamente potente che, attraverso un “Panel of Experts”, identifica patterns e profili che combinano ESG e performance finanziaria.

Il nostro approccio Machine Learning sfrutta la granularità e la ricchezza di informazioni che esiste oggi nel mondo dell’ESG, ed é capace di estrarre quello che é veramente importante (“materiality”) per il business delle società dal punto di vista ESG.

Questo approccio si dimostra capace di identificare i profili ESG di società che rappresentano opportunità o rischi per l’investitore con grande precisione.

Combinato ad una approccio basato sulla gestione del rischio (Minimum Variance) possiamo costruire un portafoglio che sfrutta la capacità di selezione del Machine Learning (“alpha boost”) e la mitigazione del rischio tipico del Minimum Variance, ottendendo il meglio dai due approcci.

CARMINE DE FRANCO

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16:00-16:20 Modelli algoritmici per l’asset allocation: tattica dinamica in fondi ed Etf

Indubbiamente i mercati sono meno lineari di anno in anno e le motivazioni sono molteplici ed ampiamente discussi, ma prima rispondere con la complessità alla complessità, vogliamo verificare se non sia più sostenibile la "complessità della semplificazione" attraverso modelli algoritmici, trend follower e di momentum applicati a portafogli di fondi ed etf. "Less is more".
 
"Computers are incredibly fast, accurate, and stupid. Human beings are incredibly slow, inaccurate, and brilliant. Together they are powerful beyond imagination." - Albert Einstein

DAVIDE BULGARELLI ED ENRICO MALVERTI

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16:20-16:40 Robot Advisory Asset Allocation Through Network Models

Automated digital consultancy platforms ("Robot advisors") is rapidly expanding, particularly because of the advances in the application of artificial intelligence in finance, and to the diffusion of alternative, "crypto" assets.

Robot advisors may reduce costs and improve the quality of the service, making user involvement more transparent.
However, they may also involve higher risks, among which compliance risk: the danger to perform an asset allocation that underestimates investors' risk profile.

In this paper we show how artificial intelligence can be used not only to improve robot advisory services but also to improve risk measurement. In particular, we demonstrate how random matrix theory together with correlation network clustering can be used to construct investment portfolios that correctly take high dimensional correlations into account.

PAOLO GIUDICI

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16:40-17:00 Innovazione: un must per il settore dell’investment management

PAOLO GIANTURCO

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17:00-17:20 Multi Asset: conservazione e crescita del patrimonio a lungo termine “

Il mondo è fragile – e rimarrà tale. In questo contesto di investimento, le strategie multi-asset possono essere uno strumento adatto per gli investitori. Strategie flessibili, attive e a lungo termine. Stephan Fritz (Flossbach von Storch) utilizza il pluripremiato Flossbach von Storch - Multiple Opportunities II come esempio per spiegare come potrebbe essere una tale strategia nella pratica.

STEPHAN FRITZ

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17:20-17:40 Considerati gli attuali livelli di spread, perchè scegliere una strategia d’investimento attiva sul credito?

Aperture Investors, basata a New York e nata nel 2018, è una delle società parte della nuova piattaforma multi-boutique del Gruppo Generali. Aperture Investors è specializzata in strategie unconstrained abbinate ad un modello commissionale unico che mira ad allineare gli interessi dell’azienda a quelli dell’investitore. In questa presentazione Simon Thorp, CIO di Aperture Credit Opportunities Fund e gestore di portafogli obbligazionari da oltre 20 anni, mostrerà come negli ultimi 10, gli investitori hanno realizzato guadagni significativi investendo nel credito ma il progressivo deterioramento dei fondamentali ha reso necessario un approccio sempre più  selettivo verso questa asset-class. In questo contesto è sempre più importante affidarsi ad un gestore attivo in grado  di monetizzare il rendimento. La strategia long/short di Simon in particolare, è stata in grado di offrire protezione e generare rendimenti superiori al 7% negli anni e se nel 2008 la perdita è stata inferiore all’1%, nel 2019 il gestore si attende un rendimento pari al SOFR + 5% nel 2019**.

SIMON THORP

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17:40-18:00 Financial Market Professionals’ Higher Order Risk Attitudes

La propensione al rischio degli operatori finanziari è stata numerose volte oggetto di indagine teorica, empirica e sperimentale da parte degli economisti. I lavori hanno tra l’altro permesso di confrontare la propensione in diverse popolazioni quali studenti, popolazione generale e operatori finanziari.
Modelli teorici di utilità attesa prevedono ordini superiori di avversione al rischio. I più comuni sono la prudenza e la temperanza. L’originalità di questo lavoro è che per la prima volta gli ordini superiori di propensione al rischio vengono stimati e confrontati tra diverse popolazioni tra cui i professionisti finanziari. L’approccio sperimentale proposto consiste nel raccogliere dati in un “lab in the field experiment” realizzato durante l’IFTA conference organizzata a Milano nell’Ottobre 2017. Il protocollo d’indagine sperimentale replica per ogni soggetto le stesse condizioni e permette pertanto di isolare le determinanti delle scelte rischiose, prudenti e temperanti. I risultati sull’attitudine al rischio da parte dei professionisti finanziari mostrano comportamenti in linea con la letteratura, ma sugli ordini superiori evidenziano esiti originali.

ANNA BOTTASSO ED ERIC GUERCI

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18:00-18:20 Costruzione di Portafogli di Azioni ed ETF con Modelli Quantiativi e Machine Learning

Dopo una breve descrizione dei modelli media/varianza per la costruzione dei portafogli, che, segnando la nascita della finanza quantitativa, hanno una valenza ormai storica , si passa ad una rassegna di modelli più evoluti ed efficaci come il modelli Cvar, Mean Absolute Deviation e Custom Risk Reward. Il punto chiave dell'intervento sarà poi evidenziare come sia possibile utilizzare il Machine Learning, in particolare gli algoritmi genetici, nella costruzione di portafogli, con esempi specifici e dati reali di portafogli che hanno come componenti azioni ed ETF americani.

Modelli classici :

  • Mean Variance
  • CVar

Modelli evoluti

  • Mean absolute Deviation
  • Custom Risk/Reward Optimization

Machine Learning

  • Algoritmi Genetici applicati ai modelli evoluti nella costruzione dei Portafogli

Applicazione Con Matlab

  • Codici di implementazione e banche dati

LUIGI PIVA

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18:20-18:40 Commodity Outloook

Con quali materie prime diversificare il portafoglio?

MASSIMO SIANO

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MOC QuanTech 2019

MADDALENA LICCIONE • Financial Journalist - MOC QuanTech 2019

DUCCIO MARTELL I • Visiting Professor Università di Perugia / Harvard University


19:00 Evento serale: Cooking DJ Set e Premiazioni

DANIELE DON PASTA

SIAT QuanTech 2019

Foto dell'evento

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