Segnali migliori per investire in small cap: il NextGen Global Small Cap Equity ETF

Con gli indici dominati dalle mega cap, gli investitori mostrano un crescente interesse per la “coda lunga” delle opportunità, spingendosi oltre i nomi più ovvii.

Anche se le small cap hanno sovraperformato le large cap negli ultimi 20 anni e più (cfr. Figura 1), dal 2018 questi titoli registrano un andamento deludente. Tuttavia, dalla Figura 1 si evince anche che questa sottoperformance è da ricondurre principalmente alle variazioni delle valutazioni relative tra questi segmenti.

Storicamente, le small cap hanno presentato premi di valutazione fino al 30% rispetto alle large cap, mentre oggi sono scambiate con uno sconto del 30%, un divario mai visto negli ultimi 20 anni. In un’ottica di asset allocation, questo scenario presenta un’attrattiva sia ciclica che strutturale.

“Le small cap sono caratterizzate da driver di rendimento molto diversi da quelli delle large cap”, spiega Nick King, Head of ETFs. “Ciò ne fa un efficace elemento di diversificazione, soprattutto se utilizzate nell’ambito di un’allocazione azionaria più ampia.” Inoltre, le small cap si trovano tendenzialmente all’inizio del loro ciclo di crescita e sono meno dominate dalle tendenze macroeconomiche globali, per cui costituiscono un’allocazione complementare rispetto alle large cap.

In termini strutturali, le small cap sono uno dei segmenti meno studiati dei mercati azionari globali. Con oltre 4.000 titoli a livello globale e una copertura degli analisti decisamente inferiore rispetto alle large cap, questo universo unisce ampiezza e inefficienza informativa: un binomio vincente per gli investitori quantitativi.

“Un approccio basato sui dati ha senso, data l’ampiezza del mercato”, afferma King. Le strategie quantitative analizzano grandi dataset, applicano definizioni coerenti e aggiornano regolarmente i segnali, trasformando la ricerca di opportunità nel vasto universo delle small cap in un processo di selezione ripetibile.

Come afferma Mike Chen, Head of NextGen Quant, “le small cap sono un terreno di caccia ricco di opportunità idiosincratiche per le strategie quantitative, ma costituiscono anche l’ambiente perfetto per un’applicazione ottimale dell’apprendimento automatico.”

Facendo leva su decenni di ricerca quantitativa, il NextGen Global Small Cap Equities ETF utilizza come input la nostra gamma di segnali quantitativi consolidati e di nuova generazione. Fa poi un passo ulteriore, applicando selettivamente il machine learning e dati alternativi per cogliere dinamiche di mercato più complesse.

Il machine learning apporta due contributi fondamentali, permettendo di:

• Identificare le relazioni non lineari, in cui i segnali si comportano in modo diverso a seconda del contesto

• Cogliere gli effetti di interazione, in cui le combinazioni di segnali contano più di ciascuno di essi singolarmente

“Affidiamo al machine learning il compito di definire la combinazione ottimale di caratteristiche per ciascun titolo azionario”, spiega Chen. “Alcune aziende sono influenzate più dal fattore value, altre dal fattore quality. Il modello si adatta dinamicamente.”

Questa flessibilità è particolarmente importante nelle small cap, dove i driver della performance aziendale sono più diversificati e meno correlati. “Il machine learning ci permette di estrarre dinamiche non lineari e di ordine superiore che i modelli lineari tradizionali non sono in grado di cogliere”, aggiunge.

Sebbene l’IA migliori la selezione dei titoli, la disciplina di implementazione è fondamentale. La costruzione della strategia rispetta rigorosi vincoli settoriali, geografici e regionali, con un turnover controllato e la supervisione della governance. Il suo scopo è quello di rimanere allineata al benchmark, perseguendo al contempo un extra-rendimento.

È fondamentale che il modello sia completamente interpretabile. “Non consideriamo questo processo una scatola nera, ma piuttosto una scatola ”, dice Chen. “Disponiamo di strumenti per l’attribuzione della performance, che ci permettono di capire esattamente quali segnali guidano le decisioni di portafoglio.” Tale trasparenza si estende sia al posizionamento sui singoli titoli che ai risultati a livello di portafoglio, garantendo che la strategia rimanga spiegabile sia per gli investitori che per i team di gestione del rischio.

Persino i modelli più avanzati operano entro i limiti stabiliti dalle rispettive ipotesi, ed è per questo che la supervisione umana rimane fondamentale. “I modelli sono semplificazioni della realtà”, osserva Chen. “I gestori di portafoglio monitorano costantemente le ipotesi, soprattutto in occasione di eventi estremi come il Covid, in cui le dinamiche di mercato cambiano improvvisamente.”

Supervisione non significa interferire con i risultati quotidiani dei modelli; vuol dire invece verificare se le ipotesi strutturali alla base del modello rimangono valide. Questo equilibrio preserva i punti di forza dell’investimento sistematico, come la disciplina, la scalabilità e la riduzione dei bias, assicurando al contempo resilienza nei periodi di cambiamento strutturale.

La strategia è racchiusa in un ETF attivo, che coniuga un modello di selezione dei titoli basato sulla ricerca con liquidità infragiornaliera, trasparenza ed efficienza operativa. Dal punto di vista della costruzione del portafoglio, l’ETF è concepito come un’allocazione diversificata nelle small cap con un rischio attivo controllato.

Con un tracking error del 3-4% circa, questo prodotto si colloca tra una soluzione di enhanced indexing e le esposizioni più tematiche lungo lo spettro del rischio attivo, offrendo un potenziale di alfa strutturato senza scommesse concentrate.

“Gli investitori desiderano un’innovazione che sia realmente fruibile”, afferma King. “Una strategia che sia spiegabile, che si adatti perfettamente ai portafogli e che operi in modo efficiente". È qui che il veicolo dell’ETF apporta un valore concreto.”

E aggiunge: “Le small cap sono spesso utilizzate come elemento di diversificazione nell’ambito di un portafoglio azionario globale. L’offerta di questa esposizione attraverso un ETF ne facilita l’integrazione in allocazioni più ampie.”