Quando mi è stato proposto di scrivere un articolo sullo sviluppo della finanza quantitativa per il sito Next Finance devo ammettere che sono rimasto sorpreso. Infatti, anche se ero un professionista della finanza, non era così facile per me definire il concetto di finanza quantitativa. Cos’è esattamente la finanza quantitativa? Una rapida occhiata sul web rivela che il termine è spesso usato in ambito professionale o accademico. Mi sono reso conto, quindi, che dovevo essere uno dei pochi ad avere un problema nel definire quel concetto: il lavoro doveva essere fatto e ho accettato la proposta.
Come si definisce la finanza quantitativa?
Una definizione semplice potrebbe essere in un campo della finanza, che è caratterizzato dall’uso di strumenti quantitativi, in opposizione alla finanza convenzionale basata sui fondamentali. Perché no! Ma allora, che dire del fatto che quei fondamentali vengono misurati e valutati utilizzando dati numerici aggregati o tecniche statistiche appartenenti al mondo quantistico? La finanza quantitativa sarebbe un’area di competenza in cui il processo decisionale si basa su modelli matematici o e/o modelli di fisica. È chiaro ora? Non proprio! Esistono altri campi in cui l’uso della matematica e della fisica ha lasciato un’impronta così forte? L’econometria esiste certamente nel campo dell’economia, ma con una differenza significativa: L’econometria è prima considerata come parte dell’economia, mentre la finanza quantitativa è prima vista come scienza quantitativa prima di essere “finanza”. Infine, piuttosto che cercare una definizione globale, potrebbe essere meglio rivedere il profilo dei cosiddetti “quants” in Francia per finire con una descrizione globale.
Il “QUANT” È UN MATEMATICO…..
La parola “quant” è stata usata principalmente in Francia per descrivere una popolazione di finanzieri che lavorano nell’investment banking, più specificamente nell’attività di strutturazione e pricing dei prodotti derivati. L’attività si impenna in Francia negli anni ’90 e porta molto rapidamente a una mania totale. Così, un buon numero di studenti, di varia provenienza, vogliono diventare quants
Ogni anno, sempre più giovani ingegneri o laureati in scienze sono interessati a questa carriera. Ma come si diventa un “quant”?
L’articolo di Yann Olivier pubblicato su questo portale descrive molto bene questo fenomeno. L’articolo mostra le posizioni potenziali di un quant all’interno di una banca. Si deve anche aggiungere che all’epoca, la carriera nella ricerca non era in cima all’ordine del giorno, e i giovani matematici di talento videro l’opportunità di approfittare della fortuna finanziaria disponibile nei mercati finanziari per i quants di talento. Le attività di investment banking francesi fiorirono sotto l’influenza dei loro quanti. Gran parte della reputazione di alcune delle banche francesi si basa su queste attività.
Non solo i giovani studenti, i principali scienziati francesi producono grandi lavori nel campo della matematica applicata alla finanza. Nicole El Karoui, Bruno Dupire e molti altri sono diventati autorità accademiche nel campo, così come celebrità internazionali come Paul Wilmott.
IL QUANT È ANCHE UNO SVILUPPATORE IT
In Francia, molti ingegneri finanziari provano una certa avversione per l’IT. Alcuni, affascinati dai modelli, non considerano nemmeno per un secondo di scrivere migliaia di righe di codice…
Molto rapidamente, andando oltre l’astrattezza della modellazione intellettuale, la gente vuole che i quants implementino le loro idee. La transizione sembra essere un po’ più difficile per i quant francesi, come testimonia l’articolo di Yann Olivier. Egli conclude con la seguente frase: I quanti di domani saranno più che mai, senza dubbio, “informatici!”. Si noti che l’introduzione del “quadro matematico” nella finanza si accompagna a pesanti sviluppi informatici e porta addirittura alla creazione di nuovi ruoli: I “commandos”. Questi sono sviluppatori informatici con una “missione speciale”, essere in grado di capire gli algoritmi e implementarli in un tempo relativamente breve. Questa posizione di intermediario, tra la modellazione matematica e l’uso del risultato, ha trasformato questi ragazzi IT in un essenziale del processo e, alla fine, sono diventati pienamente membri del mondo quant. Gli anglosassoni li descrivono con le parole Quant developer.
E FINALMENTE UN FISICO
Se i matematici si fanno strada nella banca d’investimento progettando e vendendo soluzioni pronte all’uso ai clienti, i fisici trovano la loro nicchia nella gestione patrimoniale. Infatti, i quants nell’investment banking pensano a un problema ha bisogno di trovare una soluzione a una data determinata (corrispondente alla vendita del prodotto). Quelli della gestione patrimoniale devono assicurarsi di aver trovato la soluzione a lungo termine (anche se non necessariamente ottimale in una data determinata) e, altrimenti, adattarsi continuamente a gestire le attività come gli investitori possono sottoscrivere (o riscattare) in qualsiasi momento.
Secondo Fabrice Foy, analista quantitativo di CCR-AM, dovremmo fare l’esatto contrario della teoria classica: il prezzo delle azioni non riflette i fondamentali, e se si discosta dal suo valore fondamentale, non tende necessariamente a tornare indietro(…)
Questo approccio adattivo verso le incertezze di un mercato in evoluzione, è molto simile a quello di un fisico e spiega l’enorme successo che i fisici hanno nel campo della gestione del portafoglio.
Una buona illustrazione di questo potenziale legame tra fisica e finanza è data da Fabrice Foy nel suo articolo pubblicato su questo sito: “Prevedere o adattarsi”. L’articolo si spinge oltre e conduce ad un’evoluzione della finanza quantitativa che affronteremo nell’analisi finale. In Francia, il successo dell’approccio quantitativo nella gestione degli attivi è effettivamente illustrato dalla società Capital Fund Management (CFM). Questo Hedge Fund utilizza esclusivamente strategie quantitative sotto un comitato scientifico guidato da fisici!
QUANT: DAL MIELE AL DIVORZIO
Dopo essere stati al top e spesso considerati come “l’élite finanziaria”, i quants, sia nell’investment banking che nell’asset management, hanno affrontato un periodo difficile, non ancora finito oggi.
Con le perdite registrate da un fondo del top quant manager, Renaissance Technologies, e da altri tre fondi di Goldman Sachs, l’industria della gestione quantitativa potrebbe trovarsi di fronte alla sua prima vera crisi.
Tutto (quasi) inizia (almeno andando in pubblico) nell’agosto 2007 con una tempesta sui fondi quantitativi. Poco prima si scopriva che l’ultra quantificazione aveva portato una manciata di quants dell’investment banking a mancare di rigore nella progettazione delle ipotesi dei modelli.La crisi è globale e solleva i primi interrogativi sulla gestione quantitativa e in particolare sulla valutazione del rischio dei modelli. I critici attaccano con forza da tutti i lati. Coprono persino le voci degli accademici che avevano previsto le carenze così come gli approcci innovativi:Il danno è fatto e il crollo è reale, soprattutto perché il pubblico è scioccato nello scoprire che i governi locali, alla ricerca di denaro facile, hanno ceduto alle lusinghe della strutturazione senza comprendere realmente i rischi incorporati.
Per una ripresa del mondo quantitativo
I giganti non hanno (Speriamo) rinunciato. Le attività di strutturazione continuano ad essere globalmente di basso profilo in Francia anche se ci sono ancora alcuni deal qua e là. L’industria della gestione quantitativa, che ha superato abbastanza bene la crisi, ha fatto la scelta di riunirsi e creare delle lobby per proteggere meglio i propri interessi migliorando la qualità del servizio. Il progetto associativo QuantValley è un esempio perfetto
Sfide, posizionamento e prospettive della gestione quantitativa in Francia. Arnaud Chrétien e Serge Darolles, rispettivamente presidente e vicepresidente di QuantValley, rispondono alle nostre domande e ci presentano il loro progetto volto a promuovere l’immagine di Parigi come città di(…)
Il compito non sarà tuttavia facile. Il regolatore, il cui ruolo è essenziale per il buon funzionamento dei mercati finanziari, sta aumentando i suoi interventi per ridurre le sacche residue di resistenza del “mostro quantistico”. Questo viene fatto a volte a scapito di una certa coerenza, come dimostra l’articolo High Frequency Trading (HFT): Positivo per il mercato forex e negativo per le azioni ?
Al di là di una resistenza organica, si nota un cambiamento nel mondo dei quanti. Il mondo Quant si evolve, in un modo che si ispira all’investment banking e all’asset management tradizionale mentre entrambi decidono di migliorare la loro immagine orientando lo sviluppo verso prodotti più socialmente responsabili per il primo, e verso portafogli SRI per il secondo. La soluzione quantistica può essere spiegata come segue: una delle principali critiche all’ultra-quantificazione è la disumanizzazione che si traduce in una disconnessione con la realtà. Oggi, come Fabrice Foy ha menzionato nel suo articolo precedentemente citato, i quants reintroducono il bias umano attraverso l’uso della finanza comportamentale! Un bel programma! Navigare su questo sito vi permetterà di saperne un po’ di più. Si vedrà che il concetto non è nuovo (e quindi non è semplicemente una moda) come sottolinea Emmanuel Regnier firmando l’articolo From the Dutch Tulips Mania to the panic of 2008… o Michel Verlaine nell’articolo: Verso una teoria comportamentale del portafoglio
Il seguente pensiero di Mory Doré è una conclusione perfetta
Ho letto recentemente su una rivista che per essere un buon professionista dei mercati finanziari nella ricerca, nel trading e nella strutturazione, bisognava essere: un buon matematico, un buon fisico e un esperto di computer. Riuscire ad essere tutti insieme è perfetto mentre questo non impedisce di approfondire le conoscenze nel campo della finanza comportamentale.
Mory Doré
EPILOGO
Anche se non è ancora chiaro (almeno per me) dare una definizione globale di finanza quantitativa, credo che l’esistenza del quant sia legittimata da forti ragioni fondamentali. Eccone tre:
La critica mossa al mondo quantitativo non si basa sulla conoscenza scientifica ma sull’uso abusivo di tale conoscenza. Quindi le basi della conoscenza scientifica hanno ancora valore (e non potrebbe essere altrimenti, visto che le stesse basi sono usate in altri domini al di fuori della finanza) bisogna solo usarle con un presupposto plausibile
Se la crisi attuale (etichettata come crisi dei subprime) ha messo in evidenza la complessità della finanza strutturata e la necessità di sviluppare strumenti di gestione del rischio più sofisticati, sembra che una grande incomprensione prevalga ancora tra gli economisti e gli esperti di finanza…
Lo spettro attuale dell’analisi finanziaria (molti parametri devono essere presi in considerazione), è troppo vasto per immaginare di coprirlo senza strumenti di analisi quantitativa. Su questo punto specifico, sono d’accordo con un alto dirigente di Société Générale che ha sostenuto durante un’intervista su questo sito: “Il fatto che alcuni prodotti siano complessi non è solo per far felici le banche. Il punto è: come si può risolvere un problema complesso con una soluzione lineare? ” e invito il lettore a rileggere l’eccellente articolo scritto da Michel Verlaine sulla finanza strutturata (vedi descrizione a destra). La complessità spesso deriva da un’espressione di necessità e non necessariamente dalla soluzione proposta. Inoltre, non solo gli operatori del mercato ma anche il regolatore utilizza strumenti quantitativi per seguire le operazioni (quindi, il regolatore utilizza gli strumenti che spesso ha condannato in primo luogo)
Infine, l’uso dei quantitativi ha contribuito a “normalizzare” i criteri di valutazione e a facilitare le procedure di controllo interno. Questo può sorprendere, ma è anche una realtà. I quanti lavorano in un quadro scientifico predefinito e ben noto (indipendentemente dai contesti e dalle culture). Così, qualsiasi quant può riprendere (almeno in teoria) lo studio e convalidare le ipotesi. Il quant ha terminato un periodo di bias specifico del manager/star analyst e sostituito dal bias sistemico della scienza
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