Negli ultimi anni è diventato sempre più evidente che i tradizionali strumenti di gestione del rischio e analisi dei portafogli debbano essere affiancati da nuovi strumenti, più evoluti, per rispondere al meglio al contesto attuale, che è in rapida e costante evoluzione.
I gestori di portafogli necessitano a loro volta di un toolkit adeguato all’analisi degli scenari, sia per comparare quanto avvenuto in passato ma soprattutto per analizzare possibili scenari futuri e compiere delle scelte che siano supportate da dati.
Grazie al contributo di esperti di mercato ed esperti di analisi macroeconomiche che hanno condiviso la loro esperienza e know-how, la serie di podcast dal titolo Gli strumenti per ottimizzare i portafogli e fronteggiare le crisi di mercato indaga a fondo come far fronte alle crisi dei mercati ed ottimizzare i propri portafogli ed investimenti, trasformando i rischi in opportunità.
Il racconto che si sviluppa in queste puntate risponde ad una sempre maggiore frequenza di crisi dei mercati finanziari che, da un lato complicano la gestione dei portafogli finanziari e dall’altro delineano opportunità per coloro che riusciranno ad interpretare i segnali dei mercati e a gestire in modo idoneo le diverse situazioni di calo e risalita.

Come sfruttare gli scenari di mercato?

Facendo un passo indietro, il fenomeno della globalizzazione è coinciso con alcuni lustri di crescita sostenuta in quasi tutto il mondo; le opportunità di investimento sono aumentate e con esse le occasioni di crisi. In questo frangente, i detentori di risparmio hanno goduto dell’accesso a forme di investimento nuove, caratterizzate da gradi di liquidità molto differenti.
La focalizzazione è dunque deviata da una considerazione primaria di tasso di interesse a una ricerca più ampia di opportunità di guadagno. Così, i processi di investimento e le leve decisionali alla base dello stesso si sono complicati ed esposti agli effetti negativi dei rischi, amplificati da eventi imprevedibili e di portata planetaria.
In questo panorama, la sfida consiste nel saper somatizzare il rischio come componente cattiva del processo di investimento, tentando di prevenirla e cavalcarla, più che imbrigliarla. Il buon esito di questa impresa può consentire di innovare usando dall’esperienza accumulata nell’affrontarla, per sfruttare la rischiosità a proprio vantaggio.
La strategia per evolvere in una dinamica di rischio così instabile si sta indirizzando da una parte verso investimenti diversificati in termini di asset: da investimenti mobiliari e immobiliari a forme di compartecipazione come private equity o di diversificazione sostanziale, come investimenti in opere d’arte o auto d’epoca. Da un’altra parte, nell’ambito degli investimenti consueti all’asset allocation più consolidata, si registra la tendenza a una gestione più attenta e interventista sulle dinamiche di volatilità infraperiodali.
Tutto questo passa da tre pilastri nevralgici del processo deliberativo, ossia la raccolta di informazioni e di dati quantitativi, l’applicazione di metodologie di stima e di elaborazione e l’adozione di processi snelli di decisione e di giudizio, fondati su numeri e pattern oggettivi.

Analisi di scenario: l’antidoto alla crescente incertezza finanziaria

L’esigenza da parte dei gestori di portafogli di strumenti adeguati all’analisi degli scenari sembra oggi più urgente data l’enorme quantità di informazioni che pervengono alle aziende. I dati si moltiplicano a velocità sbalorditive e le aziende impiegano le pipeline di dati per sfruttare in tempi brevi tutto il potenziale dei propri dati e soddisfare le richieste più rapidamente.
Dato che ad oggi sembrano scarseggiare coloro che sono in grado di processare i dati e ottenere delle sintesi che siano utili a direzionare la navigazione dell’azienda, per il momento si pensa di far fronte alla massiccia quantità di informazioni con tecniche di autoapprendimento.
Quando si parla di sfruttare la crisi, l’analisi di scenario deve basarsi su dati macroeconomici che permettano di costruire segnali anticipatori delle crisi più profonde, di prevedere la loro frequenza, ma soprattutto la loro profondità.
La previsione non è scenario e ha margini di incertezza che sfuggono al controllo di chi la produce. L’analisi di scenario invece permette di trasmettere al modello le view dell’analista, quindi di calibrare maggiormente gli andamenti futuri delle variabili di interesse.