Avevo da poco iniziato a lavorare che andai a trovare un collega d’università che aveva iniziato la sua carriera a Ginevra. Ricordo che quando passammo davanti alla sede della Banca Pictet, me la indicò con una certa reverenza, come si potrebbe fare di fronte ad un importante monumento o ad una piazza storica.
Ed in effetti, il Gruppo Pictet, fondato nel 1805 proprio a Ginevra in un milieu di rigore calvinista, rappresenta uno dei brand di élite della finanza d’investimento. Gente che fa questo lavoro da tanto tempo, ed ha intenzione di andare avanti serena come il lago su cui si affacciano i suoi balconi.
Può quindi sorprendere – e mi sorporende piacevolmente – che Pictet abbia deciso di entrare nel business a basso margine degli ETF (la cosa segnala evidentemente una presa di coscienza che il valore aggiunto non sta più nei “wrapper”, ossia negli involucri in cui vengono presentati al mercato i vari prodotti di investimento) e che, per di più, che lo abbia fatto con un prodotto a gestione attiva definito AI-Ehanced, ossia la cui gestione è potenziata dall’uso dell’AI.
Negli ultimi anni l’AI è diventata uno dei principali temi d’investimento sui mercati finanziari. Nella maggior parte dei casi, però, gli ETF legati all’AI hanno utilizzato l’intelligenza artificiale semplicemente come tema di investimento: comprano Nvidia, Broadcom, Microsoft, Alphabet e altre società che producono semiconduttori, infrastrutture o applicazioni legate all’AI.
Con la nuova gamma Pictet AI Enhanced Equity UCITS ETF, l’intelligenza artificiale non rappresenta (solo) ciò in cui investe il fondo, ma uno degli strumenti attraverso i quali vengono selezionati i titoli da acquistare.
La gamma comprende quattro ETF, tra i quali tre particolarmente interessanti per un investitore europeo:
Pictet AI Enhanced World Equity UCITS ETF – dedicato all’azionario globale, filosofia “Own the World”.
Pictet AI Enhanced US Equity UCITS ETF – ha come benchmark l’S&P500.
Pictet AI Enhanced European Equity UCITS ETF – replica l’equity del vecchio continente.
Si tratta di ETF a gestione attiva e quantitativa che cercano di ottenere un rendimento superiore al rispettivo mercato attraverso modelli proprietari di intelligenza artificiale, mantenendo però un profilo di rischio molto vicino a quello dell’indice azionario di riferimento. Il prospetto Pictet conferma che i tre prodotti fanno parte della nuova ICAV irlandese e che Pictet Asset Management esercita poteri discrezionali nella gestione degli investimenti.
ETF gestiti con l’AI
L’obiettivo dei nuovi ETF di Pictet può essere sintetizzato così: gli ETF AI-Enhanced cercano di ottenere un rendimento del mercato + un piccolo extra-rendimento derivante dalla selezione dei titoli.
Pictet definisce infatti questi prodotti come strategie di enhanced indexing. Non abbiamo quindi a che fare con qualcuno che – come i Flash Boys di cui racconta Michael Lewis nel suo famoso libro – punta a sovrarendimenti assoluti con il trading algoritmico ad alta frequenza. In questo caso, più sobriamente, Pictet cerca di offrire agli investitori rendimenti di circa l’1% – 1,5% superiori al benchmark di riferimento, a cui comunque i prodotti sono legati con uno scostamento previsto (tracking error) di circa il 2% in media su base annuale.
In sintesi, ciò significa che per l’ETF indicizzato allo S&P500, se questo indice in un anno fa +5%, l’ETF dovrebbe rendere qualcosa tra il 6% e il 7,5%, al netto dei costi; con uno scostamento massimo del 2% rispetto all’indice di riferimento ed un Beta (moltiplicatore dello scostamento vs. il mercato) pari a, tendenzialmente, 1. Ciò significa che il sovrarendimento non viene ricercato in termini assoluti e cercando uno scostamento rispetto al benchmark – l’S&P500 nel nostro caso – ma in termini relativi, con delle misure di sovrappeso dei titoli di cui il sistema si attende una performance superiore e una sotto-esposizione a quelli da cui si attende una performance inferiore.
Come funziona
Il cuore della strategia è un modello proprietario sviluppato da Pictet attraverso un decennio di ricerca quantitativa. Il sistema utilizza centinaia di caratteristiche relative alle singole società e applica tecniche di machine learning per individuare relazioni che i modelli quantitativi tradizionali possono avere difficoltà a cogliere.
Il prospetto utilizza esplicitamente le espressioni “proprietary artificial intelligence selection models” e “predictive models”, specificando inoltre che questi utilizzano anche dati storici e informazioni provenienti da fornitori esterni. Per chi volesse approfondire, ecco il link al prospetto informativo: qui. Si tratta di algoritmi molto diversa dagli LLM generativi come ChatGPT, e funzionano sulla base di cinque stadi di elaborazione.
1. Raccolta dei dati. Il sistema acquisisce un grande numero di informazioni relative a tutte le società appartenenti all’universo investibile (l’S&P500, nel nostro caso).
2. Elaborazione attraverso il modello AI. Gli algoritmi cercano relazioni non lineari e interazioni tra le diverse variabili. Tanto per fare un esempio a scopo illustrativo, se il sistema prevedesse una sovraperformance della FedEx vs. la UPS, indicherebbe di sovrappesare la prima vs. la seconda, etc.
3. Previsione dei rendimenti relativi. Il sistema attribuisce ai titoli una previsione relativa: alcuni risultano più interessanti, altri meno.
4. Ottimizzazione del portafoglio. Le previsioni sui titoli del benchmark vengono trasformate in sovrappesi e sottopesi rispetto al benchmark.
5. Controllo del rischio. Il portafoglio viene costruito in modo da evitare che il risultato dipenda principalmente da grandi scommesse su settori, singoli titoli o tradizionali fattori quantitativi. Il controllo del rischio non viene però interpretato come limite alla volatilità o ai drawdown – che tendono ad essere gli stessi del benchmark – ma come scostamento verso il benchmark stesso.
Chi compra uno di questi prodotti della scuderia Pictet, in sintesi, vuole acquistare esposizione all’indice di riferimento ma con un boost della performance a fronte di un rischio di scostamento limitato.
L’AI non deve scommetere
Immaginiamo, per esempio, che in un determinato momento l’algoritmo trovi particolarmente interessanti molte società tecnologiche. Un sistema privo di vincoli potrebbe finire per costruire involontariamente un portafoglio fortemente sovrappesato sulla tecnologia. A quel punto sarebbe difficile stabilire se l’eventuale sovraperformance fosse stata prodotta dall’intelligenza artificiale oppure semplicemente dall’andamento favorevole del settore tecnologico.
Pictet cerca invece di produrre stock-specific alpha, neutralizzando per quanto possibile le grandi esposizioni indesiderate a fattori, settori e mercati. In termini molto semplici: non vuole guadagnare perché ha indovinato il settore giusto; vuole guadagnare perché ha selezionato, all’interno dei vari settori, le aziende giuste.
Cosa ci si può attendere?
Ed eccoci probabilmente al dato più interessante. Come abbiamo visto, Pictet indica per la gamma AI Enhanced un obiettivo di alpha al netto dei costi, come abbiamo visto, dell’ordine dell’1% – 1,5% annuo.
Immaginiamo che lo strumento performi esattamente come Pictet ci dice che farà. Un alpha medio dell1,25% potrebbe sembrare poca cosa. Su orizzonti lunghi, tuttavia, l’effetto della capitalizzazione composta diventa considerevole. Un capitale di un milione di euro investito per 10 anni al 6% annuo diventerebbe circa 1,79 milioni. Con un rendimento del 7,25% l’investitore si ritroverebbe dopo 10 anni con poco più di 2 milioni. Non è proprio poco.
Naturalmente il punto critico è proprio questo: l’alpha dichiarato rappresenta un obiettivo e non una promessa di rendimento.
Com’è andato il debutto?
Sulla piattaforma JustETF sono per il momento mappati i prodotti dedicati al World Equity e al S&P500. Per fare una battutina da stupidità umana (il contrario dell’AI, mi si consenta, siamo a Ferragosto), possiamo dire che se il buongiorno si vede dal mattino, allora la cosa promette bene.
I fondi AI-Enhanced sono stati lanciati da appena un mese. E sembrano avere performato, in questo brevissimo e non rappresentativo tratto di strada che hanno percorso, secondo le attese: il Pictet AI World Equity ha battuto l’indice dello 0,74%, mentre il Pictet AI US Equity ha fatto meglio dello S&P di 1,12%.
Ovviamente è ancora presto per rispondere alla domanda: “Il modello riesce a produrre quell’1-1,5% di rendimento aggiuntivo dopo i costi senza assumere rischi nascosti rispetto al benchmark?”
Se la risposta, dopo un periodo sufficientemente lungo, fosse come il buongiorno che abbiamo visto, prodotti come questi potrebbero rappresentare un’evoluzione importante dell’ETF tradizionale.
Se invece l’alpha scomparisse dopo costi e turnover, avremmo essenzialmente costruito un ETF indicizzato molto più sofisticato per arrivare quasi nello stesso posto. Di solito, queste cose accadono quando (e se) il mercato sgama una buona strategia, e riesce a replicarla. A quel punto le sovraperformance spariscono e bisogna inventarsene un’altra.
Staremo a vedere. Intanto, buone vacanze a tutti.
