Il comportamento del trader informato

FOLLOWING, CONTRARIAN O IBRIDO: COME SI SPIEGANO LE STRATEGIE DI TRADING QUANTITATIVO IN UNO STUDIO IN USCITA SUL JOURNAL OF ECONOMIC THEORY

di Stefano Rossi, ordinario presso il Dipartimento di finanza

Il trading quantitativo - compravendita di titoli basata sull’analisi quantitativa di variabili osservabili come prezzo, volume, e altre caratteristiche di titoli e mercati finanziari - è ormai predominante nei mercati finanziari. Le strategie quantitative sono classificabili trend following (per esempio comprare dopo che il prezzo è salito); contrarian (per esempio comprare dopo che il prezzo è sceso); o strategie ibride in cui la direzione del trading varia a seconda di orizzonte temporale, strutture di mercato, ordine di grandezza di movimenti di prezzo o flussi di ordini.
L’evidenza empirica mostra una differenza enorme nella performance del trading quantitativo tra investitori istituzionali e retail. Infatti, investitori retail e individuali che seguono strategie trend following e contrarian perdono denaro. Perciò, si è sviluppata una letteratura di finanza comportamentale che spiega l’uso di tali strategie con processi cognitivi imperfetti, razionalità limitata, o altre deviazioni dai paradigmi di perfetta razionalità e mercati efficienti. A seguito di queste imperfezioni, traders quantitativi dovrebbero necessariamente perdere denaro.

Al contrario, l’evidenza mostra che investitori istituzionali guadagnano molto da strategie trend following e contrarian. Perciò, l’esplosione dei profitti da trading quantitativo di hedge funds e altri agenti sofisticati presenta una sfida a una visione puramente comportamentale del trading quantitativo.
In un articolo che sta per apparire nel Journal of Economic Theory, Katrin Tinn (McGill) e io proponiamo un modello teorico di trading quantitativo razionale, con l’obiettivo di comprendere i meccanismi alla base dei rendimenti elevati del trading quantitativo per investitori sofisticati come gli hedge funds. Nel modello, basato su Kyle (1985), un titolo rischioso è scambiato in due date, e ci sono due tipi di traders, gli strategici che agiscono in base a informazioni sui fondamentali o sulla struttura di mercato, e i noise traders. Il market maker fissa il prezzo del titolo pari al suo valore atteso.
In modo cruciale, rilasciamo l’assunzione restrittiva che il market maker abbia informazione completa sul numero di investitori informati sui fondamentali. Dimostriamo quindi che investitori sofisticati, che non conoscono i fondamentali ma sanno quanti investitori informati sui fondamentali sono presenti sul mercato, guadagnano da strategie trend following e contrarian. La ragione è che gli investitori sofisticati inferiscono meglio del market maker se i volumi scambiati in passato siano dovuti a informazione sui fondamentali o a noise. Mostriamo dunque che la performance superiore degli hedge funds nel trading quantitativo deriva dalla loro superiore abilità di acquisire informazioni sull’entità del trading informato presente nel mercato in un dato momento, piuttosto che informazioni sui fondamentali.

In particolare, mostriamo che con pochi investitori informati sui fondamentali prevale il trend following (rispetto al contrarian) dopo piccoli (rispetto a grandi) flussi di ordini. Il motivo è che il market maker interpreta in modo troppo cauto l’osservazione di piccoli flussi di ordini, sospettando che riflettano assenza di informazioni sui fondamentali. Al contrario, il trader strategico capisce che l’informazione c’è, ma conferma quanto atteso a priori; con pochi investitori informati ciò comporta un piccolo flusso aggregato di ordini. Perciò, il trader strategico emette un ordine trend following. Con molti investitori informati sui fondamentali accade l’opposto: trend following (rispetto a contrarian) dopo grandi (rispetto a piccoli) flussi di ordini.

In conclusione, il nostro modello fornisce una giustificazione teorica per il terzo tipo di trading quantitativo: strategie ibride in cui la direzione del trading dipende dalla grandezza dei flussi di ordini e dei movimenti di prezzo. Inoltre, il modello presenta una cornice unificante che chiarisce le condizioni sotto le quali il trading quantitativo prevalente è trend following o contrarian, e chiarisce come la sua direzione può cambiare in modo non-monotono a seconda della grandezza dei flussi di ordini.