Recentemente, l’andamento del FTSE MIB è stato influenzato dalle minacce commerciali statunitensi, con i settori orientati all’export come meccanica, beni di lusso e automotive che hanno subito pressioni diffuse. Rispondendo alla domanda degli studenti sull’“aggiustamento dei pesi fattoriali”, il professor Alessandro Conti sottolinea che la logica principale del mercato attuale è la differenziazione settoriale causata da geopolitica e barriere commerciali, il che rende insufficiente l’esposizione tradizionale al beta settoriale. Pertanto, nei modelli multifattoriali quantitativi, a breve termine si dovrebbe aumentare il peso negativo del fattore “dipendenza dal commercio estero” e incrementare il monitoraggio del fattore “sensibilità al cambio” nel budget di rischio. A livello settoriale, il professore consiglia di ridurre i pesi di meccanica, lusso e automotive, e di aumentare quelli dei settori difensivi, utilities ed energia. Operativamente, ciò può essere realizzato tramite l’aggiustamento dei pesi degli ETF settoriali e strategie long-short di titoli specifici. Ad esempio, sostituire la posizione long nel comparto automotive con STMicroelectronics, e utilizzare utilities come ENEL per coprire il rischio di ribasso complessivo. Inoltre, il professore suggerisce di introdurre un fattore di cambio dinamico con calibrazione a frequenza giornaliera nel modello, per migliorare la sensibilità agli shock esterni.


Ottimizzazione del portafoglio di copertura sotto il rallentamento di consumi e industria

La domanda interna italiana è debole, con vendite al dettaglio e produzione industriale in calo. Rispondendo alla domanda su “come includere i dati macro nel portafoglio di copertura”, il professor Conti ritiene che gli indicatori macro presentino elevata volatilità e ritardi di reazione; pertanto, nel framework quantitativo si dovrebbero utilizzare finestre di osservazione di 6-12 mesi per calcolare segnali di trend più stabili, e applicare fattori di smoothing per ridurre il rumore. Consiglia di costruire portafogli difensivi a basso beta e alto dividendo per mitigare il rischio di rallentamento della domanda interna, e di implementare opzioni put protettive su azioni di consumo e industria nel mercato delle opzioni. Sottolinea inoltre l’importanza di test statistici (come ADF per la stazionarietà) per valutare l’inclusione e il peso degli indicatori macro, e di considerare gli scostamenti dalle aspettative di mercato per l’aggiustamento dinamico. Avverte infine che, in presenza di segnali di stimolo politico potenziale, il sistema quantitativo dovrebbe mantenere margini di flessibilità, evitando un eccesso di difesa che possa far perdere opportunità di rimbalzo.


Copertura valutaria e strategie di arbitraggio cross-market sotto l’euro forte

L’euro oscilla in una fascia di forza, suscitando preoccupazioni sulla redditività dei settori esportatori. Alla domanda se attuare coperture valutarie e arbitraggi cross-market, il professor Conti afferma che tali strategie possono efficacemente smussare la volatilità del portafoglio, a condizione che i tempi e i costi di trading siano ben controllati. Per la copertura valutaria, suggerisce l’uso di forward o futures su EUR/USD per coperture parziali, non superiori al 30% del valore del portafoglio, per evitare che i costi di copertura erodano i rendimenti. Nell’arbitraggio cross-market, evidenzia che il differenziale di rendimento tra azioni USA ed Europa offre basi per strategie long-short, a condizione di selezionare titoli con capitalizzazione e settore simili per evitare il rischio di drift di stile. Ad esempio, andare long su STOXX Europe 600 e short su comparti finanziari o ad alto beta dell’S&P 500. Riguardo alla frequenza, ritiene che l’arbitraggio cross-market sia più adatto a frequenze medio-term (settimane-mesi) piuttosto che ad alta frequenza, per cui il trading high-frequency dovrebbe concentrarsi su segnali di liquidità e microstruttura.


Meccanismi di aggiustamento dinamico nel contesto di un ambiente di liquidità mutato

Con la politica BCE che si mostra più cauta e la liquidità di mercato marginalmente più stretta, la gestione del portafoglio richiede adattamenti dinamici. Alla domanda su “come aggiustare i parametri dei fattori sensibili alla liquidità nei modelli quantitativi”, il professor Conti sottolinea la necessità di costruire un sotto-modello di monitoraggio della liquidità in tempo reale, basato su indicatori come profondità di mercato, turnover e spread creditizi. In presenza di calo della profondità o aumento degli spread, suggerisce di incrementare il peso di asset difensivi a basso beta, alto dividendo e basso leverage. Propone inoltre di introdurre un fattore di switching dello stato di liquidità, utilizzando matrici di transizione di Markov per identificare in tempo reale i cambiamenti ambientali e adattare durata e leva del portafoglio. Accenna anche all’uso di segnali basati sull’ampiezza di mercato (rapporto tra azioni in rialzo e ribasso) come allerta precoce di crisi di liquidità, combinati con dati sui flussi di capitale per riequilibrare le posizioni. Complessivamente, sottolinea l’importanza di mantenere flessibilità e prudenza nell’uso della leva, specie nel contesto di una BCE ancora accomodante.

Attraverso queste quattro dimensioni di analisi, il presente testo basato sulle approfondite osservazioni del professor Alessandro Conti propone un quadro operativo per trading quantitativo e strategie di hedging nel mercato azionario italiano. Dal ricalibraggio dinamico dei fattori, alla gestione del rischio di portafoglio, passando per coperture valutarie, arbitraggio cross-market e risposta alla liquidità, emerge una filosofia quantitativa “data-driven” e “flexibility-oriented” che offre agli investitori un percorso praticabile per trovare certezza e protezione in un contesto complesso.