Factor Investing e Replicazione

Il dibattito sul factor investing (esposizione a fattori come size, value e profitability) si intreccia con le valutazioni elevate del mercato azionario statunitense, con la natura realmente discrezionale degli indici di mercato e con i problemi di replicazione empirica nella ricerca finanziaria.¹

Valutazioni USA, bolla AI e comportamento dei fattori nelle crisi

Per Ben Felix, le attuali valutazioni del mercato azionario USA sono indubbiamente alte e riducono razionalmente i rendimenti attesi (senza però renderli necessariamente nulli o negativi), ma non implicano con certezza una AI Bubble pronta a esplodere:¹

• Le valutazioni possono salire molto di più: citando Victor Haghani (ospite a Rational Reminder), "valuations are high, but they can go a lot higher". Durante la bolla giapponese i multipli arrivarono ad almeno il doppio delle valutazioni USA attuali: chi fosse uscito dal mercato giapponese ai multipli USA odierni avrebbe perso enormi rendimenti prima del picco (e i rendimenti pre-bolla furono così elevati da lasciare comunque un risultato di lungo periodo discreto anche a chi subì il crollo).¹
• Concentrazione e resilienza dei mercati: casi singoli molto discussi come SpaceX (appena quotata) o Anthropic non pesano abbastanza da determinare da soli i rendimenti dell'intero mercato USA, mentre colossi come Nvidia hanno registrato una crescita fondamentale reale. Inoltre i mercati sanno assorbire anche il collasso del proprio titolo dominante: in Canada, durante la bolla dot-com, Nortel arrivò a rappresentare circa un terzo dell'intero mercato azionario canadese prima di fallire e andare a zero, eppure il mercato canadese sovraperformò quello statunitense in quel periodo grazie alla tenuta degli altri settori.¹
• La protezione strutturale dei portafogli DFA: i portafogli costruiti con prodotti Dimensional Fund Advisors (DFA) sono per costruzione sotto-esposti alle società più grandi e più care. Nel lost decade USA (dallo scoppio della bolla dot-com al ~2010), mentre l'azionario statunitense complessivo rese lo 0%, i titoli US small cap value registrarono rendimenti molto positivi; lo stesso meccanismo si è verificato in Giappone, dove in oltre 30 anni di debolezza del mercato generale lo small cap value giapponese ha fatto nettamente meglio dell'indice.¹
• Critica alla visione USA-centrica sui fattori: a chi sostiene (come Karsten Jeske / Early Retirement Now) che i fattori size e value abbiano smesso di funzionare dopo la loro scoperta accademica, Felix risponde che questa lettura riflette il dominio straordinario delle large cap growth negli USA. Fuori dagli Stati Uniti — nei mercati emergenti, nei mercati sviluppati internazionali e in Canada — value e small cap value hanno sovraperformato molto bene il mercato, e anche negli USA lo small cap value appariva deludente proprio subito prima del lost decade del 2000-2010.¹
• Home country bias: in Canada Felix mantiene un bias domestico (~30%, adottato anche dagli ETF asset allocation di Vanguard Canada) giustificato dal trattamento fiscale favorevole dei dividendi canadesi e dagli studi di Vanguard e Scott Cederburg (pur giudicando i paper metodologicamente non impeccabili). Per un investitore europeo, dove i singoli paesi pesano l'1-3% del mercato globale, riferisce la tesi di Cederburg secondo cui l'effetto deriva soprattutto dalla valuta: il bias andrebbe quindi considerato a livello di Europa / area euro più che di singola nazione.¹

"Rules-based vs Discretionary": perché anche DFA e S&P 500 sono discrezionali

Per un investitore fai-da-te, un ETF indicizzato globale a basso costo (Index Investing e ETF) resta secondo Felix il miglior strumento di default, perché il confronto continuo con il benchmark (tracking error regret) spinge sia i risparmiatori individuali sia i grandi investitori istituzionali ad abbandonare i factor tilt quando sottoperformano l'indice (tema al centro anche del confronto sul podcast con Dan Bortolotti, autore del blog Canadian Couch Potato).¹

Felix dissente però dall'inquadramento proposto da Larry Swedroe, secondo cui la vera distinzione non sarebbe più tra attivo e passivo ma tra rules-based (fondi fattoriali come DFA e Avantis) e discretionary:¹

1. La discrezionalità in DFA e Avantis:
2. Flexible trading: per ridurre i costi di transazione, quando un fondo deve riempire un bucket (es. small cap value giapponesi ad alta profittabilità) genera una lista di titoli candidati e lascia ai trader la discrezionalità quotidiana di scegliere quali singoli titoli acquistare.¹
3. Cambi di metodologia: negli ultimi 10 anni Dimensional ha modificato più volte le proprie metodologie in modo deliberato ma sostanziale. Ad esempio il Vector Fund (DFA 607, 100% azionario, usato nei portafogli PWL) è passato da un forte tilt su small cap e value a una ponderazione più equilibrata tra size, relative price (value) e profitability, cambiando materialmente l'esposizione del fondo.¹
4. Esclusione dello "junk/slop": il valore aggiunto di DFA e Avantis non sta solo nel sovrappesare small cap e value, ma nell'escludere le aziende con prezzi altissimi e scarsa profittabilità (che empiricamente hanno rendimenti pessimi), incrociando value e profitability per evitare le value trap.¹
5. La discrezionalità storica dell'S&P 500:
6. L'S&P 500 è sempre stato un indice attivo e discrezionale: come raccontato da David Blitzer (tra i padri dell'indexing in S&P), non contiene le 500 aziende più grandi degli Stati Uniti, ma 500 "leading companies" selezionate da un comitato riservato sulla base di criteri sia quantitativi sia discrezionali.¹
7. Le recenti modifiche ai criteri di inclusione degli index provider per far entrare più rapidamente le mega-IPO (spinte dal caso SpaceX e dalla competizione con il Nasdaq che si è aggiudicato la quotazione, dopo che in passato l'S&P 500 aveva atteso a lungo prima di includere Tesla) rispondono sia a logiche commerciali sia al fatto reale che oggi le aziende restano private molto più a lungo ed entrano in borsa quando sono già una quota rilevante del mercato.¹

Crisi della replicazione, factor zoo e il problema del data vintage

Rispetto alle critiche (come quelle di Marcos López de Prado) secondo cui i fattori sarebbero frutto di correlazioni prive di spiegazione causale, Felix ricorda che già Fama e French nei loro paper hanno sempre avvertito del rischio che l'assenza di una storia causale producesse il cosiddetto factor zoo. La ricerca empirica recente mette in luce quattro fenomeni cruciali:¹

1. I temi ampi (~13 fattori) replicano: uno studio di alcuni anni fa sulla crisi della replicazione in finanza ha mostrato che le centinaia di fattori pubblicati individualmente si riconducono a un sottoinsieme ristretto di circa 13 temi ampi (broad themes), i quali replicano e possiedono spiegazioni logiche basate sul rischio o sul comportamento.¹
2. Replicazione con l'AI ("Does empirical finance replicate?"): un nuovo paper di Dmitri Muravyev (University of Illinois Chicago) ha utilizzato l'AI per replicare un gran numero di paper pubblicati in finanza empirica, riscontrando che in-sample circa il 75% riproduce il segno e la significatività statistica pubblicati, mentre out-of-sample la quota di studi che replica scende sensibilmente.¹
3. Il paradosso di Andrew Chen sui fattori p-hacked: ospite a Rational Reminder, il ricercatore Andrew Chen ha dimostrato un risultato scomodo: i fattori intenzionalmente p-hacked hanno registrato una performance out-of-sample migliore rispetto ai fattori dotati di solide spiegazioni teoriche basate sul rischio (risk-based).¹
4. Il problema del data vintage nei fattori Fama-French: com'è possibile che il 25% dei paper non replichi nemmeno in-sample sugli stessi anni storici? Uno studio specifico sui fattori Fama-French dimostra che i rendimenti dei fattori differiscono in modo sostanziale a seconda di quando i dati vengono scaricati (data vintage), anche estraendo il medesimo intervallo storico (es. 1980-2000). Gran parte di queste modifiche retroattive non dipende da correzioni ai database dei titoli sottostanti, ma da modifiche retroattive alla metodologia di costruzione dei fattori, con effetti rilevanti sulla valutazione delle performance dei fondi comuni e sul pricing azionario cross-section (senza che le versioni più recenti dei dati risultino performare meglio).¹

Umiltà epistemica nella costruzione del portafoglio

Poiché l'economia e la finanza sono scienze sociali e non scienze esatte, queste incertezze spiegano perché PWL non spinga mai i portafogli al 100% su small cap value: non c'è una convinzione empirica sufficiente per una scommessa così estrema. Per questa umiltà (humility) — la stessa che porta a rifiutare la complessità di Private Equity e Alternative — i portafogli DFA utilizzati da Felix assomigliano molto più a un index fund che a un fondo small cap value puro.¹

Vedi anche: Ben Felix, Private Equity e Alternative, AI Bubble, Index Investing e ETF

Fonti e Riferimenti