Un approccio sistematico per la selezione titoli degli emerging market

Funds People  - 21/12/2018 - Giovanna Vagali 

L’equity dei mercati emergenti è una delle asset class che ha destato maggiori preoccupazioni tra gli investitori nel corso dell’anno, ma le prospettive per il 2019 non sono molto diverse. La volatilità rimarrà una loro constante e per far fronte alla stessa sarà necessario dare una priorità ad un’accurata selezione dei titoli da inserire in portafoglio per generare valore. Ne abbiamo parlato con Emmanuel Hauptmann, partner fondatore e co-gestore del fondo RAM Systematic Funds – Emerging Markets Equities di RAM Active Investments.

Secondo Hauptmann, “l’azionario dei mercati emergenti attualmente scambia sui livelli più economici da fine 2011. Notiamo inoltre un’ampia dispersione nelle valutazioni dei titoli azionari emergenti, il che comporta interessanti opportunità di investimento selezionate, soprattutto nel segmento delle small cap. Alla luce del rialzo dei tassi di interessi in dollari e dell’attuale inasprimento delle condizioni di finanziamento, numerose economie emergenti (nei Paesi con deficit ‘gemelli’) e aziende fanno fatica a rifinanziarsi. La propensione verso titoli di qualità è essenziale, a nostro avviso, per mitigare i rischi di rifinanziamento. Tendiamo a prediligere le società con un livello importante di free cash flow e che tendono a fare meno affidamento sull’indebitamento rispetto ai propri competitor, aiuta a ridurre fortemente il rischio fondamentale nella nostra selezione”.

Come avviene la selezione dei titoli? “La nostra strategia di investimento si basa su un approccio sistematico di selezione titoli che mira a scovare il mix migliore di opportunità value, low-risk e growth, all’interno di un ampio universo di investimento, che comprende tutte le tipologie di capitalizzazioni. Attraverso un’analisi sistematica dei bilanci, delle stime degli analisti, delle operazioni all’interno del management, dei dati di mercato e di posizionamento, identifichiamo i titoli con il maggiore potenziale di alpha, in un universo che comprende più di 3.000 nomi”, spiega Hauptmann.

Il gestore adotta un processo di deep learning per ottenere maggiori informazioni e rendere più accurata l’attività di stock picking. “Quando abbiamo creato le nostre strategie value, low-risk e growth, abbiamo preso in considerazione dalle cinque alle dieci angolazioni diverse per identificare i titoli con un profilo di alpha maggiore. La nostra infrastruttura di deep learning oggi ci aiuta a combinare insieme un numero pari a circa 10 volte quello che riuscivamo a fare precedentemente. Riusciamo in tal modo a guardare ogni società da più di 60 angolazioni differenti, con l’obiettivo di scoprire le migliori opportunità in grado di generare valore, che non siamo riusciti a riconoscere fino a quel determinato momento. Combinando i fattori legati a valutazioni dei fondamentali, alla crescita, al sentiment di mercato, al posizionamento, al rischio e al momentum, il nostro motore di deep learning ci aiuta a selezionare i titoli in modo più informato, facendo uso di tutte le fonti di informazione nello stesso momento. Ciò aiuta a migliorare i rendimenti del fondo attraverso uno strumento di selezione che a nostro avviso è complementare allo stile value, low-risk e growth delle nostre strategie”, conclude il gestore.