L’approccio agli investimenti di MDT è molto diverso da quello di molti altri gestori attivi che potreste incontrare sul mercato. Ci sono nel complesso alcuni aspetti che ritengo distinguano davvero MDT dai nostri concorrenti.
Innanzitutto, la nostra esperienza. Gestiamo il nostro processo di investimento da oltre 30 anni. In questo arco di tempo, abbiamo potuto valutare il funzionamento del nostro processo in diversi contesti di mercato e abbiamo maturato una solida esperienza nell’utilizzo di modelli predittivi e tecniche di modellazione avanzata per identificare un’ampia gamma di aziende da includere nei nostri portafogli.
Qui in MDT abbiamo un team fantastico e ognuno contribuisce al successo del nostro franchising in modi diversi. Molte delle persone che facevano parte del team di investimento quando ho iniziato sono ancora qui, quindi c’è una maggiore familiarità tra molti di noi e le persone più nuove del nostro team hanno apportato molto valore e nuove idee al processo: è un ottimo mix di longevità e freschezza.
Nella modellazione che impieghiamo, abbiamo insistito sul mantenimento di un processo trasparente e responsabile. La tecnica di apprendimento automatico che utilizziamo da decenni si basa su algoritmi ad albero decisionale, uno strumento analitico che ci aiuta a comprendere e spiegare la logica alla base di ogni operazione.
In parole povere, un albero decisionale è una serie di domande a risposta sì/no che portano a un risultato specifico. È uno strumento semplice e intuitivo che molti probabilmente conoscono.
Nella nostra applicazione all’investimento quantitativo, le domande riguardano le aziende e si riferiscono a dati aziendali, come valutazioni, andamento dei prezzi e struttura societaria. Il risultato che intendiamo prevedere è il rendimento, in particolare se e quanto un’azienda è probabile che sovraperformi o sottoperformi il suo benchmark. Grazie a questa tecnica di apprendimento automatico, siamo in grado di elaborare previsioni giornaliere di rendimento relativo per ogni titolo del mercato azionario statunitense, che sono le informazioni che utilizziamo per costruire i nostri portafogli.
Gestiamo portafogli altamente diversificati, creati per limitare i rischi inprevisti, il che può portare a una maggiore resilienza del portafoglio durante i cicli di mercato e al potenziale per migliori rendimenti risk-adjusted.
Abbiamo vincoli di portafoglio a quattro livelli: azienda, sottosettore, settore e settore. Questi vincoli limitano l’esposizione relativa al benchmark a una singola azienda o gruppo di aziende. In particolare, evitiamo di assumere posizioni eccessivamente sovrappesate o sottopesate in un singolo settore. Ciò contribuisce a ridurre l’esposizione attiva ai rischi macroeconomici che possono generare un elevato tracking error in mercati volatili.
Quando analizziamo le prestazioni, esaminiamo quanto i nostri fattori e le combinazioni chiave di questi fattori siano stati indicativi nel prevedere le prestazioni .
Considerando cosa guida le decisioni del modello e dove sono posizionate le strategie al suo interno, otteniamo un quadro molto più chiaro del perché le strategie hanno funzionato in un certo modo .
Ciò che differenzia la MDT dai tradizionali metodi quantitativi è l’utilizzo di algoritmi avanzati per elaborare analisi approfondite dai dati, e la velocità con cui possiamo elaborarle. Nel nostro mondo sempre più complesso, crediamo che questo approccio basato sui dati sia sempre più prezioso.
