Che cos'è l'analisi del cluster?
L'analisi dei cluster è una tecnica utilizzata per raggruppare gruppi di oggetti che condividono caratteristiche simili. È comune nelle statistiche. Gli investitori utilizzeranno l'analisi dei cluster per sviluppare un approccio di negoziazione dei cluster che li aiuti a costruire un portafoglio diversificato. Le azioni che presentano elevate correlazioni nei rendimenti rientrano in un paniere, quelle leggermente meno correlate in un altro e così via, fino a quando ogni azione non viene inserita in una categoria.
Se eseguito correttamente, i diversi cluster mostreranno una correlazione minima tra loro. In questo modo gli investitori ottengono tutte le virtù della diversificazione: riduzione delle perdite al ribasso, conservazione del capitale e capacità di effettuare operazioni più rischiose senza aumentare il rischio totale. La diversificazione rimane uno dei punti chiave dell'investimento e l'analisi dei cluster è solo un canale per raggiungerla.
Key Takeaways
- L'analisi dei cluster aiuta gli investitori a sviluppare un approccio di trading di cluster che crea un portafoglio diversificato di investimenti. L'analisi dei cluster consente agli investitori di acquistare e raggruppare attività con rendimenti correlati che si adattano a diversi segmenti di mercato. Uno dei vantaggi dell'analisi dei cluster è quello di aiutare a proteggere il portafoglio degli investitori contro rischi sistemici che potrebbero rendere il portafoglio vulnerabile alle perdite. Una critica all'analisi dei cluster è che i cluster con un'alta correlazione nei rendimenti a volte condividono fattori di rischio simili, il che significa che prestazioni deboli in un cluster potrebbero tradursi in prestazioni deboli in un altro.
Comprensione dell'analisi dei cluster
L'analisi dei cluster consente agli investitori di eliminare le sovrapposizioni nel proprio portafoglio identificando i titoli con rendimenti correlati. Ad esempio, un portafoglio di soli titoli tecnologici può sembrare sicuro e diversificato in superficie, ma quando un evento come la Dotcom Bubble colpisce, l'intero portafoglio è vulnerabile a perdite significative. L'acquisto e il raggruppamento di attività che si adattano a diversi segmenti di mercato è fondamentale per aumentare la diversificazione e proteggersi da tali rischi sistemici.
Selezione e negoziazione di titoli in base all'analisi dei cluster
La tecnica può anche scoprire determinate categorie di titoli come titoli ciclici e di crescita. Queste strategie specifiche ricadono sotto l'ombrello della beta intelligente o fattore di investimento. Tentano di ottenere rendimenti più adeguati al rischio da premi di rischio specifici quali volatilità, crescita e slancio minimi.
In qualche modo, la beta intelligente o il fattore di investimento incarna i concetti di raggruppamento e categorizzazione predicati dall'analisi dei cluster. La logica del raggruppamento su un singolo comportamento comune rispecchia la metodologia di base alla base dell'investimento fattoriale, che identifica gli stock sensibili a rischi sistemici simili e condivide caratteristiche simili.
Non sempre le risorse di un cluster vivono nello stesso settore. Spesso i cluster detengono titoli di diversi settori come la tecnologia e la finanza.
Critica dell'analisi dei cluster
Un ovvio svantaggio dell'analisi dei cluster è il livello di sovrapposizione tra i cluster. I cluster a distanza ravvicinata, il che significa un'elevata correlazione nei rendimenti, spesso condividono alcuni fattori di rischio simili. Pertanto, una giornata negativa in un cluster potrebbe tradursi in prestazioni altrettanto deboli in un altro cluster. Per questo motivo, gli investitori dovrebbero trovare e raggruppare titoli con una grande distanza tra loro. In questo modo, i cluster sono influenzati da diversi fattori di mercato.
Detto questo, ampi rallentamenti del mercato come la recessione del 2008 limiteranno l'intero portafoglio indipendentemente dalla sua costruzione. Anche i cluster più diversificati avrebbero difficoltà a resistere ai venti recessivi. Qui, il miglior clustering può fare è minimizzare le perdite estreme al ribasso.
