cos'è la low-volatility anomaly

La teoria finanziaria sostiene che un investitore che accetta più rischio debba ricevere un rendimento maggiore per il rischio assunto. La low-volatility anomaly è l'osservazione di lungo periodo secondo cui questo spesso non avviene. In molti periodi della storia del mercato, i titoli più stabili hanno mantenuto il passo o hanno battuto quelli più volatili, garantendo ai possessori oscillazioni molto più contenute. Questo post mette a confronto la volatilità realizzata con il total return di 25 grandi titoli familiari nell'arco degli ultimi due anni circa; la relazione risulta frammentata e rumorosa, piuttosto che seguire la linea retta ascendente prevista dai manuali.

Cos'è la low-volatility anomaly

La volatilità qui si riferisce alla volatilità annualizzata: la deviazione standard dei rendimenti giornalieri di un titolo, scalata su base annuale. Un valore vicino al 16% è considerato calmo per un titolo, mentre un valore superiore al 50% indica un nome che si muove regolarmente di diverse percentuali in un giorno. Il Capital Asset Pricing Model, il framework insegnato in ogni corso di finanza, prevede una linea retta ascendente, dove una maggiore volatilità genera un maggiore rendimento atteso.

Decenni di studi accademici hanno riscontrato la tendenza opposta. I portafogli low-volatility hanno storicamente deliverato rendimenti comparabili, e talvolta superiori, a quelli high-volatility, a una frazione del rischio. Questo divario tra la teoria e i dati storici è l'anomaly. È uno dei pattern più studiati nei mercati e sta alla base dei fondi "min-vol" e "low-vol" venduti oggi.

Volatilità contro rendimento, titolo per titolo

Il grafico sottostante prende 25 grandi capitalizzazioni comuni, calcola la volatilità annualizzata di ciascuna e il suo total return nello stesso periodo, e le ordina dalla più calma alla più volatile. Se il manuale avesse ragione, le barre dei rendimenti salirebbero insieme alle barre della volatilità da sinistra a destra.

WITH d AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','KO','JNJ','PG','PEP','WMT','MCD','MO','VZ','XOM','JPM','HD','COST','UNH','MRK','LLY','HON','LMT','CAT','TXN','ORCL','NVDA','TSLA','AMD','NFLX')
      AND window_start >= now() - INTERVAL 800 DAY
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
r AS (
    SELECT ticker, dt, c,
           c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM d
)
SELECT ticker,
       round(stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100, 1) AS annual_vol_pct,
       round((exp(sum(log(1 + ret))) - 1) * 100, 1) AS total_return_pct
FROM r
WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
GROUP BY ticker
ORDER BY annual_vol_pct

Non è così. Il titolo più calmo del gruppo è l'S&P 500 stesso, ticker SPY, con una volatilità annualizzata del 16% per un total return del 42.8%. Leggendo i dati, alcuni dei titoli più calmi hanno registrato forti guadagni, mentre diversi dei nomi più volatili sono finiti vicino allo zero o in negativo. Le barre dei rendimenti sono disperse. Non seguono le barre della volatilità in modo lineare, il che rappresenta l'anomaly in un'unica immagine: la volatilità extra sulla destra non ha garantito un incremento affidabile del rendimento.

Cosa ha generato effettivamente la volatilità extra

Dividere i 25 nomi in tre terzi in base alla volatilità rende il punto più evidente. Ogni terzo ottiene un rendimento mediano e un range che va dalla performance peggiore alla migliore, così lo spread dei risultati è visibile accanto alla media.

WITH d AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','KO','JNJ','PG','PEP','WMT','MCD','MO','VZ','XOM','JPM','HD','COST','UNH','MRK','LLY','HON','LMT','CAT','TXN','ORCL','NVDA','TSLA','AMD','NFLX')
      AND window_start >= now() - INTERVAL 800 DAY
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
r AS (
    SELECT ticker, dt,
           c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM d
),
pername AS (
    SELECT ticker,
           stddevSamp(ret) * sqrt(252) * 100 AS vol,
           (exp(sum(log(1 + ret))) - 1) * 100 AS tr
    FROM r
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
    GROUP BY ticker
),
ranked AS (
    SELECT ticker, vol, tr, ntile(3) OVER (ORDER BY vol) AS bucket FROM pername
)
SELECT multiIf(bucket = 1, '1. Calmest third', bucket = 2, '2. Middle third', '3. Wildest third') AS vol_group,
       round(median(vol), 1) AS median_vol_pct,
       round(median(tr), 1) AS median_return_pct,
       round(min(tr), 1) AS worst_return_pct,
       round(max(tr), 1) AS best_return_pct,
       round(max(tr) - min(tr), 0) AS range_pct
FROM ranked
GROUP BY bucket
ORDER BY bucket

In questo specifico periodo, il terzo più volatile ha registrato il rendimento mediano più alto, 87.1% contro il 20.6% del terzo più calmo. Questo dato è reale e rilevante. Un arco temporale di due anni è breve, e gli ultimi due anni hanno premiato un numero limitato di grandi titoli tecnologici e momentum. Ciò che il terzo più volatile ha ottenuto è stata anche una maggiore dispersione. I suoi rendimenti sono andati da -15.8% a +223.3%, con uno spread di 239 punti percentuali. Il terzo più calmo si è inserito in uno spread di 92 punti. L'alta volatilità ha ampliato il cono dei risultati molto più di quanto abbia innalzato il suo centro. Un investitore nel gruppo più volatile aveva una reale possibilità di ottenere il miglior rendimento della tabella e una altrettanto reale possibilità di ottenere il peggiore.

Il percorso conta quanto il punto di arrivo

Un singolo valore di total return nasconde l'andamento del percorso. Monitorare 100$ investiti all'inizio del periodo settimana per settimana mostra l'impatto della volatilità durante il holding.

WITH d AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS c
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('KO','SPY','NVDA')
      AND window_start >= now() - INTERVAL 800 DAY
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
r AS (
    SELECT ticker, dt,
           c / lagInFrame(c) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM d
),
f AS (
    SELECT ticker, dt, ret FROM r WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
),
cum AS (
    SELECT ticker, dt,
           100 * exp(sum(log(1 + ret)) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt)) AS idx
    FROM f
),
wk AS (
    SELECT ticker, toMonday(dt) AS week, argMax(idx, dt) AS wv
    FROM cum GROUP BY ticker, week
)
SELECT week,
       round(maxIf(wv, ticker = 'KO'), 1) AS ko_calm,
       round(maxIf(wv, ticker = 'SPY'), 1) AS spy_market,
       round(maxIf(wv, ticker = 'NVDA'), 1) AS nvda_wild
FROM wk
GROUP BY week
ORDER BY week

Il titolo calmo qui è Coca-Cola (KO), quello volatile è Nvidia (NVDA), e la linea centrale è il mercato. Nell'ultima settimana, 100$ in KO erano cresciuti a 100$129.9, l'S&P 500 a 100$142.8 e NVDA a 100$226.8. NVDA ha vinto il periodo, ma lo ha fatto con un percorso visibilmente irregolare, perdendo percentuali a doppia cifra più di una volta lungo il tragitto. KO è rimasto indietro rispetto alle altre due linee pur oscillando appena. Nessuno dei due esiti corrisponde al manuale. Il titolo calmo non ha battuto il mercato in questa occasione, e il titolo volatile ha pagato nonostante l'anomaly, non in linea con essa. Questa è la natura di un arco temporale breve. L'anomaly è una tendenza misurata su decenni, non una promessa per qualsiasi periodo di due anni.

Perché l'anomaly è reale ma non è una legge

La versione più forte del riscontro sulla low-vol è modesta: su lunghi orizzonti, acquistare titoli più calmi non ha tolto rendimento agli investitori e ha ridotto drasticamente il loro rischio. È un'affermazione basata sulle medie di migliaia di nomi e molti anni, non una regola che governa 25 titoli per 24 mesi. Periodi come questo, in cui i titoli momentum volatili hanno corso molto, sono esattamente il motivo per cui il pattern è chiamato anomaly piuttosto che legge. Per un'analisi completa di quali large cap siano state effettivamente le più calme, consulta le large cap più calme. Il rovescio della medaglia, detenere alcuni grandi vincitori volatili, comporta il proprio concentration risk, e il temperamento premiato dall'anomaly è simile a quello che sta dietro all'comprare quando gli altri hanno paura.

FAQ

Cos'è la low-volatility anomaly?

È il pattern osservato da lungo tempo secondo cui i titoli a bassa volatilità hanno ottenuto rendimenti pari o superiori a quelli ad alta volatilità su lunghi orizzonti, con un rischio molto più basso. Questo contrasta con la previsione dei manuali secondo cui più rischio genera più rendimento.

I titoli low-volatility battono davvero i titoli high-volatility?

Su campioni pluridecennali, la ricerca rileva che si equivalgono o li battono su base risk-adjusted. Su qualsiasi finestra temporale breve, il risultato può invertirsi. Nel periodo di due anni misurato qui, il terzo più volatile di nomi ha registrato il rendimento mediano più alto, con di gran lunga il range di risultati più ampio.

L'investimento low-volatility è una buona strategia?

L'investimento low-volatility ha storicamente ridotto il rischio senza sacrificare molto rendimento, motivo per cui esistono i fondi "min-vol". Non è una garanzia di outperformance in un anno specifico e può subire forti ritardi quando guidano i titoli speculativi.

Come viene misurata la volatilità di un titolo?

La misura comune è la volatilità annualizzata: la deviazione standard dei rendimenti percentuali giornalieri, moltiplicata per la radice quadrata di 252 (il numero di giorni di trading in un anno). Un valore più alto indica movimenti giornalieri tipici più ampi in entrambe le direzioni.

Ogni pannello sopra è una query memorizzata e ispezionabile. Apri l'SQL sotto ogni grafico per verificare i calcoli, o esegui lo stesso test volatilità-versus-rendimento sul tuo portafoglio di titoli sulla terminal Strasmore.