I Bias Emotivi negli Investimenti

Questo articolo è stato scritto da Manuel Girlanda, Educatore Patrimoniale di TraDetector.

Nel mondo degli investimenti, uno degli aspetti più sottovalutati è l'influenza dei bias cognitivi sulle decisioni finanziarie. Ma cos'è un bias? Traducendo dall’inglese, "bias" significa “distorsione”, “inclinazione” o “parzialità”. Nel contesto finanziario, i bias sono quelle visioni errate o distorte che possono compromettere l’efficacia delle nostre analisi e, di conseguenza, delle nostre strategie d’investimento.

Capire come i bias influenzano il processo decisionale è cruciale, soprattutto quando si utilizzano strumenti analitici come i backtest per valutare la validità di una strategia. I bias principali di cui bisogna essere consapevoli sono il survivorship bias e il selection bias. Ignorarli può portare a conclusioni ingannevoli e, nel peggiore dei casi, a decisioni finanziarie disastrose.

In questo articolo approfondiremo questi concetti, esploreremo esempi pratici e analizzeremo come evitare gli errori più comuni che possono compromettere la nostra visione dei mercati.

Survivorship Bias: Il Filtro dei Sopravvissuti

Il survivorship bias è uno dei bias più comuni nell’analisi finanziaria. Questo fenomeno si verifica quando si concentra l’attenzione esclusivamente su fondi, titoli o aziende ancora esistenti, ignorando quelli che hanno lasciato il mercato a causa di fallimenti, fusioni o liquidazioni.

Un Esempio Pratico

Immaginiamo di voler analizzare l’andamento dell’indice azionario S&P 500 nel corso di vent’anni. Se consideriamo solo le aziende attualmente incluse nell’indice, stiamo commettendo un errore significativo. Questo perché molte aziende che hanno fatto parte dell’indice in passato potrebbero essere fallite o essere state rimosse a causa di performance negative.

Ecco come il survivorship bias distorce i risultati:

1. Rischio non considerato: Ignorando le aziende fallite, si sottovaluta il rischio reale di investimento.

2. Sovrastima dei rendimenti: L’analisi risulterà troppo ottimistica, dando un’immagine distorta della redditività di un investimento.

Impatto Visivo

Un esempio grafico chiarisce meglio il fenomeno:

• Linea Gialla: Rappresenta un backtest che considera solo i componenti dell’indice S&P 500 a novembre 2024, ignorando le aziende che non fanno più parte dell’indice.

• Linea Blu: Mostra il reale andamento storico dell’indice, includendo tutti i cambiamenti avvenuti nel tempo.

Come si nota chiaramente, la linea gialla sovrastima i rendimenti, dipingendo un quadro troppo ottimistico. Questa distorsione può indurre un investitore a sovrastimare il potenziale di una strategia.

Come Evitare il Survivorship Bias

• Usare database completi: Assicurarsi che i dati storici includano tutti i titoli, inclusi quelli rimossi dall’indice.

• Considerare il turnover degli indici: Gli indici come l’S&P 500 non sono statici. Monitorare i cambiamenti nei componenti può aiutare a comprendere il rischio reale.

Selection Bias: L'Errore di Campionamento

Il selection bias è un altro errore frequente nell’analisi dei dati finanziari. Questo bias emerge quando i dati utilizzati per il backtest sono scelti in modo non casuale o non rappresentativo. Spesso, ciò avviene selezionando titoli o settori che hanno performato bene in passato, ignorando quelli con performance meno brillanti.

Un Esempio Pratico

Immagina un investitore che testa una strategia utilizzando solo i 5 migliori titoli tecnologici dell’ultimo anno. Sebbene i rendimenti possano sembrare eccellenti, questa selezione è influenzata da informazioni retrospettive che non sarebbero state disponibili al momento della decisione originale.

L’errore del selection bias sta nel basare le decisioni future su dati del passato che non riflettono un portafoglio diversificato né un approccio realistico.

Impatto Visivo

Consideriamo un altro grafico che illustra questo concetto:

• Linea Blu: Mostra i rendimenti cumulativi medi di 100 azioni, rappresentando un quadro realistico del mercato.

• Linea Arancione Tratteggiata: Mostra i rendimenti dei 5 migliori titoli selezionati retrospettivamente, con risultati apparentemente eccezionali ma ingannevoli.

Come si può osservare, la linea arancione gonfia artificialmente i rendimenti, dando l’illusione di una strategia vincente. Questo tipo di analisi non tiene conto della casualità e della diversificazione necessaria per affrontare i mercati in modo sostenibile.

Come Evitare il Selection Bias

• Campionamento casuale: Selezionare dati rappresentativi dell’intero mercato o di un settore, piuttosto che concentrarsi su casi specifici.

• Simulazioni realistiche: Evitare di includere dati che non sarebbero stati disponibili al momento della decisione originale.

L’Importanza di Backtest Realistici

Un backtest accurato è uno strumento prezioso per valutare la validità di una strategia d’investimento. Tuttavia, se i dati sono distorti da bias, il risultato sarà inutile o addirittura dannoso.

Perché un Backtest Realistico è Cruciale

1. Protezione dalle illusioni: Evita che gli investitori si illudano di ottenere rendimenti straordinari con strategie poco realistiche.

2. Migliore gestione del rischio: Considerare i rischi reali migliora la capacità di gestire le perdite.

3. Decisioni informate: Un backtest accurato offre una base solida per prendere decisioni consapevoli.

Conclusioni

Capire e correggere i bias è fondamentale per chiunque voglia affrontare i mercati in modo professionale. Sia il survivorship bias che il selection bias possono portare a decisioni sbagliate, basate su analisi distorte. Evitare questi errori richiede:

• Consapevolezza: Conoscere i limiti delle analisi e delle strategie proposte.

• Strumenti adeguati: Utilizzare database completi e metodi di campionamento rappresentativi.

• Sana dose di scetticismo: Diffidare di chi promette rendimenti straordinari con poco sforzo o analisi troppo semplicistiche.

Investire in modo consapevole significa anche saper riconoscere i limiti delle proprie analisi e fare scelte basate su dati realistici e ben ponderati. Ricorda: dietro a ogni curva di rendimento che sembra "troppo bella per essere vera", c'è quasi sempre un bias che aspetta di essere scoperto. 😊

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