Nel contesto di un euro in costante apprezzamento, il Prof. Alessandro Conti sottolinea che le imprese italiane orientate all’export affrontano un rischio sistemico di erosione dei profitti dovuto al tasso di cambio, in particolare nei settori automobilistico e della meccanica. Il professore raccomanda di utilizzare il cambio euro-dollaro (EUR/USD) come variabile centrale e, combinando l’esposizione valutaria nei ricavi operativi delle imprese, costruire un modello quantitativo a fattori per identificare dinamicamente la sensibilità al cambio (ΔFx Exposure). A livello operativo, suggerisce di adottare un framework di regressione rolling + analisi di cointegrazione ponderata per cogliere il percorso elastico del prezzo azionario rispetto alla volatilità del cambio, e di impostare un meccanismo di “soglia non lineare”: quando l’EUR/USD supera una certa variazione (ad esempio +3% da inizio anno), attivare strategie di copertura con futures o opzioni su valuta estera. Inoltre, il professore sottolinea la necessità di allenare la capacità di adattamento del modello tramite moduli di apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning) del machine learning, al fine di mantenere l’efficienza della copertura anche in un contesto di frequenti aggiustamenti di politica monetaria.


Settore energetico e trading sull’inflazione: dalla modellizzazione della covarianza alle strutture di copertura stagionale

Con la ripresa del prezzo del greggio dopo le notizie di cessate il fuoco in Medio Oriente, il titolo di ENEI, azienda elettrica nazionale italiana, ha raggiunto il massimo degli ultimi tre anni. Il Prof. Alessandro Conti ritiene che esista un canale di trasmissione indiretto tra le tensioni geopolitiche e l’inflazione strutturale nell’area euro, e propone di modellizzarlo tramite un modello di covarianza dinamica multifattoriale (Dynamic Conditional Correlation-GARCH) per analizzare la risonanza del rischio tra ENEI e i futures sul Brent. Egli suggerisce di inserire l’indice PMI delle aspettative inflazionistiche e il VSTOXX (indice di volatilità implicita dell’Eurozona) come variabili di regolazione del peso all’interno del modello, per gestire dinamicamente l’allocazione tra titoli energetici e asset sensibili all’inflazione. Per quanto riguarda la copertura stagionale, propone la costruzione di un “paniere di arbitraggio del premio energetico”, ad esempio posizionandosi in anticipo su titoli elettrici durante i picchi estivi, con previsioni di prezzo derivate da un modello di spread Brent/WTI su diverse scadenze. Inoltre, integrando lo spread CDS e il calendario della politica fiscale europea, il professore raccomanda l’impostazione di meccanismi di stop-loss per proteggersi da una compressione inflazionistica che potrebbe frenare l’apprezzamento degli asset.


Individuazione dei segnali di disallineamento tra azioni e obbligazioni: generazione di strategie di arbitraggio tramite filtro di Kalman

Con l’indice FTSE MIB e i rendimenti dei titoli di Stato italiani a dieci anni entrambi in crescita, il Prof. Alessandro Conti evidenzia che questa situazione di “azionario forte e obbligazionario forte” è in contrasto con la teoria tradizionale del premio per il rischio. Secondo lui, tale anomalia potrebbe essere causata da aspettative asimmetriche riguardo ai piani di stimolo fiscale e alla politica monetaria espansiva. Raccomanda di utilizzare modelli a spazio degli stati (State-Space) e filtri di Kalman per tracciare la deviazione media dinamica tra rendimenti azionari e obbligazionari, identificando così opportunità di arbitraggio statistico. A livello operativo, suggerisce la costruzione di una struttura di pair trading tra “ETF FTSE MIB - Futures BTP”, utilizzando un modello di correzione degli errori (ECM) per controllare l’intervallo di deviazione dei prezzi, e modelli VAR per prevedere i punti di inversione della cointegrazione di breve termine. Egli sottolinea l’importanza di incorporare moduli GARCH-X per regolare dinamicamente la frequenza operativa in risposta a incertezze politiche (come i negoziati tariffari USA-UE), per evitare l’aumento dei costi di transazione causati dall’ampliamento della volatilità intraday. Il vantaggio di questa strategia è la sua neutralità direzionale, che consente di catturare extra-rendimenti in contesti laterali o di disallineamento strutturale.


Modelli event-driven e strategie macro su differenziali di tasso: strutturare coperture in un contesto di incertezza globale

Di fronte all’incertezza sugli accordi commerciali tra Stati Uniti ed Europa e alla traiettoria poco chiara della politica monetaria della BCE, il Prof. Alessandro Conti sottolinea l’importanza delle strategie di tipo event-driven. Propone la costruzione di modelli di trading basati su tecniche di estrazione testuale (NLP) e modellizzazione degli shock informativi (News Shock Modeling), per valutare la relazione causale tra la frequenza di parole chiave come “dazi”, “taglio dei tassi” o “inflazione” e la volatilità degli asset. Secondo lui, il modello GARCH-MIDAS è particolarmente efficace per cogliere le risposte ritardate tra la frequenza delle notizie e l’eteroscedasticità degli asset. Per quanto riguarda il trading sui differenziali internazionali, invita a monitorare le variazioni dello spread di tasso EUR/USD, suggerendo la creazione di un portafoglio di copertura basato sul differenziale tra l’indice bancario italiano e quello statunitense, sfruttando i cambiamenti nella curva dei rendimenti per l’arbitraggio. Operativamente, consiglia di impostare una soglia di attivazione della strategia quando lo spread in euro supera i 30 punti base, e di utilizzare opzioni per proteggere il rischio di coda. Conclude che questa strategia è particolarmente adatta a un ambiente di alta incertezza geopolitica, in cui i meccanismi di comunicazione delle banche centrali sono ancora in fase di ricostruzione dinamica.

Grazie all’analisi sistemica del Prof. Alessandro Conti, le strategie quantitative e di copertura nel mercato finanziario italiano si delineano come strutture multidimensionali con forti interconnessioni tra asset. Che si tratti di gestione del rischio valutario, percorsi di copertura dall’inflazione, modelli di arbitraggio azioni-obbligazioni o logiche di trading event-driven, tutto richiede una modellizzazione rigorosa a livello teorico e un controllo rigoroso a livello esecutivo. Questo articolo intende offrire agli operatori di mercato un quadro di riferimento per strategie quantitative e strutture di copertura basate sulla stabilità strutturale e guidate dai dati, in grado di affrontare efficacemente l’ambiente sempre più complesso del mercato italiano.