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Vanguard - L'impero finanziario da 8 trilioni di dollari | 2023 Documentario

Vanguard - L'impero finanziario da 8 trilioni di dollari | 2023 Documentario

John Bogle, il pionieristico fondatore di Vanguard, ha lasciato un segno indelebile nel settore dei fondi comuni di investimento. Ha rivoluzionato le strategie di investimento introducendo il primo fondo indicizzato, che si è rivelato un clamoroso successo e ha contribuito alla prosperità del settore finanziario nel 21° secolo. Il viaggio verso il successo di Bogle è stato plasmato dalla sua infanzia difficile, segnata dalla lotta del padre contro l'alcolismo e dalla necessità per i suoi fratelli di sostenere la famiglia. Queste prime esperienze hanno instillato in Bogle uno spirito tenace e una determinazione per raggiungere i suoi obiettivi. Diplomato come salutatorian di classe a Princeton, ha intrapreso un percorso che lo avrebbe reso uno degli individui più ricchi del mondo.

La svolta di Bogle nel settore dei fondi comuni iniziò nel 1951 quando scrisse una tesi sulla società di investimento di tipo aperto, attirando l'attenzione di Walter Morgan, fondatore e presidente del fondo Wellington. Ciò ha portato Bogle ad essere assunto come assistente esecutivo di Morgan, dove le sue intuizioni uniche nel settore dei fondi comuni di investimento lo hanno distinto dai suoi contemporanei. Nei successivi 35 anni, il fondo di Bogle, Wellington, fiorì e divenne uno dei più grandi fondi comuni di investimento negli Stati Uniti.

Nel 1958, in un mercato rialzista, molte società di fondi comuni di investimento stavano lanciando più fondi per attirare gli investitori. Tuttavia, Bogle, riconoscendo il declino della popolarità dei portafogli bilanciati, ha sfidato il settore creando il Wallington Equity Fund, un successo immediato. La performance e la popolarità di questo fondo hanno continuato a crescere nel decennio successivo, consolidando la reputazione di Bogle come investitore astuto.

Quando l'industria dei fondi comuni entrò nell'era speculativa degli anni '60 e affrontò le sfide successive all'inizio degli anni '70, Bogle assunse il ruolo di CEO di Wellington alla giovane età di 35 anni. Tuttavia, la strategia conservatrice del fondo dovette affrontare minacce alla sua esistenza e un la guerra all'interno dell'industria dei fondi comuni di investimento si profilava all'orizzonte, con Bogle che rischiava di essere la prima vittima. Alla ricerca di una fusione con un'azienda più affermata, le offerte di Bogle sono state respinte a causa delle preoccupazioni che l'approccio conservativo di Wellington avrebbe ostacolato le prestazioni. Costretto a esplorare fondi più piccoli, Bogle ha messo gli occhi su Ives, un aggressivo fondo comune di Boston noto per le sue eccezionali prestazioni dal 1960 al 1965. Nonostante gestisse solo $ 17 milioni di asset, Ives era molto ricercato nel settore. Bogle credeva che la fusione con Ives avrebbe consentito a Wellington di espandere la propria attività e attrarre più investitori. Dopo mesi di consolidamento, è emersa una nuova società, Wellington Management Company, con i partner di Ives che hanno assunto ruoli chiave all'interno dell'organizzazione.

Il video approfondisce la storia di Vanguard, uno straordinario impero finanziario che, entro il 2023, è cresciuto fino a valere l'incredibile cifra di 8 trilioni di dollari. Il successo di Vanguard può essere in gran parte attribuito alle strategie innovative e di successo introdotte dal suo fondatore, John Bogle. Tuttavia, la fine degli anni '70 ha apportato cambiamenti significativi al settore, determinando una diminuzione delle attività di Vanguard di 1,3 miliardi di dollari. Nel 1997, la fusione di Bogle con un'altra società di fondi comuni, Ives, si è rivelata infruttuosa. Successivamente, nel 2004, Bogle è stato estromesso dalla carica di CEO di Vanguard a seguito di un litigio con i Growth Management Partners dell'azienda. Imperterrito, Bogle ha continuato a fondare Masterworks, una società di investimenti artistici di successo. Tuttavia, in una sorprendente svolta degli eventi nel 2022, Bogle è stato sconfitto in una lotta per procura e rimosso dalla compagnia.

Uno dei risultati notevoli di Bogle è stato il suo rifiuto di esternalizzare le funzioni amministrative del fondo comune di Vanguard a una società di gestione, optando invece per l'internalizzazione di queste operazioni. Questa decisione strategica ha comportato notevoli risparmi sui costi per il fondo e ha posizionato Vanguard come la società di fondi comuni più conveniente per gli investitori.

All'inizio degli anni '90, il fondo indicizzato Vanguard di Jack Bogle sconvolse l'industria dei fondi comuni, sfidando il dominio di Fidelity, che era diventato il leader indiscusso. La crescita di Fidelity è stata alimentata da strategie di marketing aggressive, presentando fondi comuni come prodotti prontamente disponibili sugli scaffali dei negozi e diversificando gli investimenti in vari settori e classi di attività. Tuttavia, Fidelity ha affrontato una battuta d'arresto sostanziale nel 2006 quando la sua grande scommessa sul debito messicano è fallita e il suo fondo obbligazionario estero di nuova creazione è stato tra i tanti fondi comuni di investimento che hanno subito perdite durante la crisi finanziaria del 2008.

Nel frattempo, Vanguard, sotto la guida di Bogle, ha continuato ad evolversi. Entro il 2019, la società aveva accumulato quasi $ 5 trilioni di attività totali. Durante questo periodo, Brennan, l'amministratore delegato, ha pensato di entrare nel mercato dei fondi negoziati in borsa (ETF), una mossa che avrebbe ulteriormente rafforzato lo status di Vanguard come gigante finanziario.

Purtroppo, nel regno dei finali, Jack Bogle, il visionario fondatore di Vanguard Group, è morto all'età di 89 anni dopo una coraggiosa battaglia contro il cancro esofageo. L'eredità di Bogle va ben oltre i suoi successi finanziari. Era noto per il suo incrollabile impegno nei confronti del conservatorismo finanziario e per la sua difesa degli investimenti a lungo termine. La sua morte ha segnato una perdita significativa per la comunità finanziaria, poiché aveva lasciato un segno indelebile nel settore e ispirato innumerevoli investitori ad adottare un approccio prudente e disciplinato alla gestione patrimoniale.

Anche se il video termina con una nota cupa, l'impatto dei contributi di John Bogle all'industria dei fondi comuni e i suoi sforzi pionieristici alla Vanguard continueranno a plasmare il panorama finanziario per gli anni a venire. Le sue idee visionarie e i suoi saldi principi fungono da guida per gli investitori che cercano successo a lungo termine e stabilità finanziaria. La storia di John Bogle e Vanguard è una testimonianza del potere dell'innovazione, della perseveranza e della ricerca dell'eccellenza nel mondo della finanza.

• 00:00:00 John Bogle, capitano di Vanguard, è il fondatore del primo e più grande fondo indicizzato negli Stati Uniti, che ha aiutato l'industria finanziaria a diventare più prospera nel 21° secolo. L'infanzia di Bogle è stata difficile; suo padre era un alcolizzato ei suoi fratelli dovevano lavorare per aiutare a sostenere la famiglia. Bogle si è abituato a usare la forza bruta per ottenere ciò che voleva e si è laureato a Princeton come salutatore di classe. Poi è diventato l'inventore del fondo indicizzato, che ha contribuito a renderlo uno degli uomini più ricchi del mondo.
  
  
• 00:05:00 Nel 1951, il pioniere dell'industria dei fondi comuni John Bogle scrisse una tesi sulla società di investimento di tipo aperto, che catturò l'attenzione di Walter Morgan, fondatore e presidente del fondo Wellington. Morgan ha assunto Bogle come suo assistente esecutivo e le intuizioni di Bogle sull'industria dei fondi comuni di investimento lo hanno distinto dagli altri finanzieri dell'epoca. Nei successivi 35 anni, il fondo di Bogle, Wellington, è diventato uno dei più grandi fondi comuni di investimento del paese. Nel 1958, con il mercato rialzista in pieno svolgimento, molte società di fondi comuni stavano aprendo più fondi per attirare più investitori. Tuttavia, il portafoglio equilibrato di Bogle stava cadendo in disgrazia e decise di sfidare il settore creando il Wallington Equity Fund, un successo immediato. Le prestazioni e la popolarità del telefono continuano a crescere per il prossimo decennio.
  
  
• 00:10:00 All'inizio degli anni '60, lo spirito della speculazione è tornato in quello che è diventato il decennio Go-Go, e all'inizio degli anni '70 l'industria dei fondi comuni di investimento è in difficoltà. All'età di 35 anni, Jack Bogle diventa l'amministratore delegato di uno dei più grandi fondi comuni di investimento del settore, ma è un fondo comune la cui intera esistenza è ora minacciata. Sta per scoppiare una guerra nel settore dei fondi comuni di investimento e Bogle potrebbe essere la sua prima vittima. Bogle cerca di trovare una fusione con un'azienda più consolidata, ma rifiuta la sua offerta perché crede che la strategia eccessivamente conservatrice di Wellington ostacolerà la performance del loro fondo. Incapace di trovare un grande fondo comune con cui fondersi, Bogle è stato costretto a cercarne di più piccoli, e presto un fondo a Boston attira la sua attenzione. Ives era un fondo comune di investimento aggressivo che ha avuto le migliori prestazioni del settore dal 1960 al 1965. Anche con un valore di soli 17 milioni di dollari in gestione è uno dei fondi più ricercati del settore e Bogle crede che fondendosi con Ivest, Wellington sarà in grado di espandere il business e attrarre più investitori. Dopo mesi di consolidamento nasce una nuova società, che porterà il nome di Wellington Management Company, ma i soci di Ivest avranno ora
  
  
• 00:15:00 Il video discute la storia di Vanguard, un impero finanziario del valore di 8 trilioni di dollari entro il 2023. Il successo di Vanguard è stato in gran parte dovuto alle strategie innovative e di successo del suo fondatore, John Bogle. Tuttavia, alla fine degli anni '70, il settore è cambiato e le attività di Vanguard sono diminuite di 1,3 miliardi di dollari. Nel 1997, Bogle si è fusa con un'altra società di fondi comuni, Ives, che non ha avuto successo. Nel 2004, Vanguard ha licenziato il suo CEO, Bogle, dopo un litigio con i partner di gestione della crescita dell'azienda. Bogle in seguito ha avviato Masterworks, una nuova società di investimenti artistici, che ha avuto successo. Nel 2022, Bogle viene sconfitto in una lotta per procura e viene espulso dalla compagnia.
  
  
• 00:20:00 John Bogle, presidente della società di fondi comuni Vanguard, va contro la saggezza convenzionale rifiutando di esternalizzare le funzioni amministrative del fondo a una società di gestione, invece di internalizzarle. Questa decisione fa risparmiare al fondo milioni di commissioni e alla fine porta Vanguard a diventare la società di fondi comuni di investimento più conveniente in cui investire.
  
  
• 00:25:00 All'inizio degli anni '90, il fondo indicizzato Vanguard di Jack Bogle iniziò a sconvolgere l'industria dei fondi comuni di investimento e alla fine degli anni '90 Fidelity era il re incontrastato del settore. La crescita di Fidelity è stata alimentata dalla sua commercializzazione aggressiva di fondi comuni di investimento come prodotto sullo scaffale e dal suo successo nel diversificare i suoi investimenti tra settori e classi di attività. Tuttavia, nel 2006, Fidelity è stata colpita duramente dopo aver fatto una grande scommessa sul debito messicano, e il suo fondo obbligazionario estero di nuova creazione è stato tra i tanti fondi comuni di investimento a perdere denaro nella crisi finanziaria del 2008.
  
  
• 00:30:00 Vanguard, un impero finanziario fondato da John C. Bogle, ha avuto successo negli anni '90 con l'introduzione degli ETF. Tuttavia, nel 2019, Vanguard ha un patrimonio totale di quasi 5 trilioni di dollari. Brennan, l'amministratore delegato, sta valutando la possibilità di entrare nel mercato degli ETF, il che renderebbe Vanguard un gigante.
  
  
• 00:35:00 Jack Bogle, fondatore di Vanguard Group, è morto all'età di 89 anni dopo una lunga battaglia contro il cancro esofageo. Bogle era noto per la sua dedizione al conservatorismo finanziario e per la sua difesa degli investimenti a lungo termine. La sua morte è una perdita significativa per la comunità finanziaria.

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Peter Lynch - Il numero uno d'America. 1 Gestore fondi | Una biografia

Peter Lynch - Il numero uno d'America. 1 Gestore fondi | Una biografia

Il video fornisce una biografia perspicace di Peter Lynch, noto come il gestore di denaro numero uno d'America. Scava nei suoi primi anni di vita, evidenziando il profondo impatto della prematura scomparsa di suo padre, che lo ha costretto ad assumersi responsabilità in giovane età per sostenere sua madre. L'incrollabile determinazione di Lynch a garantire un futuro migliore alla sua famiglia lo ha portato su un percorso che si è intrecciato con il tutoraggio di George Sullivan, vicepresidente esecutivo di Fidelity. Sullivan riconobbe l'eccezionale etica del lavoro di Lynch e lo raccomandò per una borsa di studio completa al Boston College, dove il fascino di Lynch per le azioni aumentò, spinto dalla sua convinzione che gli investimenti nel mondo reale fossero la vera prova della sua conoscenza.

Il video spiega la storia di successo degli investimenti di Lynch, facendo luce sulle sue avventure in Flying Tigers e Sugar Beets. Esplora il modo in cui la fortuna si è intrecciata con il suo astuto processo decisionale, come il suo investimento in Flying Tigers, che inizialmente ha ristagnato per tre anni ma è aumentato di valore quando è scoppiata la guerra del Vietnam. La ricerca della conoscenza di Lynch lo ha portato a Wharton, dove ha dedicato il suo tempo alla ricerca di azioni piuttosto che frequentare i tradizionali corsi di economia e finanza. La sezione racconta anche l'investimento di Lynch in Sugar Beets, una gemma nascosta che ha scoperto attraverso ricerche e convinzioni approfondite, nonostante la mancanza di attenzione di Wall Street.

Man mano che il video avanza, approfondisce la storia dei fondi comuni di investimento in America e l'ascesa di Fidelity a diventare la più grande società di gestione patrimoniale del paese sotto la guida di Edward Johnson. L'attenzione si sposta sulle sfide affrontate dai fondi comuni di investimento nel trovare un equilibrio tra la raccolta di fondi e la generazione di rendimenti per gli investitori. Il fondo di Jerry Ty presso Fidelity si è distinto grazie all'utilizzo dell'analisi tecnica, che ha spinto la sua performance al di sopra della concorrenza. Dopo la partenza di Ty, Fidelity ha affrontato sfide di crescita finché la società non ha riconosciuto l'eccezionale talento nella selezione titoli di Peter Lynch.

Il video evidenzia il viaggio di Lynch alla gestione del Magellan Fund, iniziando come analista di ricerca e assumendo infine la leadership. Il suo approccio unico ha enfatizzato il fare le cose in modo diverso per sovraperformare il mercato, anche in condizioni ribassiste. La strategia di Lynch ruotava attorno alla ricerca di dieci storie di investimento avvincenti e all'investimento in tutte, sfruttando la sua fede nel potere della probabilità. In particolare, l'investimento di Lynch in Taco Bell è diventato un clamoroso successo quando è stato acquisito da PepsiCo. Tuttavia, la sezione riconosce anche che la filosofia di investimento di Lynch non era infallibile, come evidenziato dalla sua esperienza con Biltmore, una società che non è riuscita a competere al di fuori di Boston.

La filosofia di investimento di Lynch, che enfatizza l'apprendimento esperienziale e un approccio guidato dall'uomo, viene esplorata in dettaglio. Si è immerso nelle attività in cui considerava di investire, formando la sua tesi di investimento sulla base delle sue esperienze di prima mano e del potenziale di crescita in scala. Il video riconosce che anche il notevole track record di Lynch ha dovuto affrontare sfide man mano che il suo fondo cresceva e la sua fama aumentava, rendendo più difficile scoprire gemme nascoste.

Il video si conclude discutendo della decisione fondamentale di Lynch di ritirarsi all'apice della sua carriera come manager del Magellan Fund di Fidelity. Il desiderio di Lynch di trascorrere più tempo con la sua famiglia e la consapevolezza che la gestione di un fondo più grande avrebbe limitato la sua capacità di investire in società più piccole hanno influenzato il suo ritiro. Nonostante un'accusa di corruzione da parte della SEC nel 2008, la reputazione di Lynch rimane intatta e le sue intuizioni sugli investimenti continuano ad essere rilevanti. Fidelity, una società privata con un incredibile patrimonio gestito di 8 trilioni di dollari, rimane sotto il controllo dell'influente famiglia Johnson, portando avanti la sua eredità di successo.

• 00:00:00 In questa sezione, apprendiamo come la morte del padre di Peter Lynch all'età di 10 anni ha colpito lui e la sua famiglia, costringendolo a maturare rapidamente e iniziare a lavorare in giovane età per sostenere sua madre. Nonostante desiderasse un'infanzia normale, Lynch era determinato a fare abbastanza soldi in futuro in modo che sua madre non avrebbe mai più dovuto lavorare. Ha iniziato a lavorare come caddie in una mazza da golf e ha incontrato il suo mentore, il vicepresidente esecutivo di Fidelity, George Sullivan. La sua eccellente etica del lavoro e il suo atto di gentilezza hanno portato Sullivan a raccomandarlo per una borsa di studio completa al Boston College, dove Lynch ha appreso che la filosofia e la logica erano le materie più utili per conoscere le azioni. Credeva che investire nel mondo reale fosse il vero modo per esaminare le sue conoscenze, come vediamo nel suo investimento in Flying Tigers, un titolo in crescita nel settore delle spedizioni aeree.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, apprendiamo come la fortuna abbia avuto un ruolo nel successo degli investimenti di Peter Lynch. Inizialmente ha investito in Flying Tigers, un titolo stagnante per tre anni, che è decollato solo dopo lo scoppio della guerra del Vietnam, facendo salire i prezzi. Con i suoi profitti, ha continuato la sua formazione a Wharton, dove ha ignorato le lezioni di economia e finanza e ha trascorso il suo tempo a ricercare le azioni successive da acquistare. Quindi si unisce all'esercito, di stanza lontano dal campo di battaglia, permettendogli di ricercare il suo prossimo investimento, Sugar Beets, che crede sia una situazione da 10 bagger che nessuna azienda di Wall Street ha ancora notato. Nonostante la riluttanza degli agricoltori a piantare barbabietole da zucchero, Lynch ritiene che si tratti di un buon investimento, che gli conferisce una forte convinzione nella sua ricerca e una comprensione del potenziale di crescita a lungo termine dell'azienda.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, apprendiamo la storia dei fondi comuni di investimento in America e come Fidelity è cresciuta fino a diventare la più grande società di gestione patrimoniale del paese sotto la guida di Edward Johnson. Tuttavia, la concorrenza ha portato molti fondi comuni di investimento a concentrarsi troppo sulla raccolta di fondi piuttosto che sul rendimento per i loro investitori, ed è qui che si è distinto il fondo di Jerry Ty presso Fidelity. Utilizzando l'analisi tecnica, il fondo di Ty ha sovraperformato la concorrenza con un ampio margine, rendendolo una star nel settore dei fondi comuni di investimento. Dopo la partenza di Ty, Fidelity ha faticato a crescere, ma la soluzione era davanti a loro per tutto il tempo sotto forma di un talentuoso selezionatore di azioni di nome Peter Lynch.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, apprendiamo come Peter Lynch è arrivato a gestire il Magellan Fund. Iniziando come analista di ricerca, Lynch ha sviluppato un portafoglio azionario che presto è diventato il discorso di Fidelity. È stato promosso al Magellan Fund come suo capo, che inizialmente era un fondo chiuso costituito dalla ricchezza della famiglia e dei dirigenti di Johnson alla Fidelity. Lynch credeva che per sovraperformare il mercato, doveva fare le cose in modo diverso. Anche in un mercato ribassista, vedeva affari e investiva in società che altri investitori ignoravano, come Taco Bell. La strategia di Lynch era quella di trovare dieci buone storie e comprarle tutte, credendo che le sue probabilità di successo avrebbero giocato a suo favore. Taco Bell si è rivelato un investimento di grande successo per Lynch quando è stato acquisito da PepsiCo a $ 50 per azione. L'inflazione fece precipitare il Dow Jones del 18% nel 1978.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, apprendiamo la filosofia di investimento di Peter Lynch, che privilegia l'apprendimento dalle esperienze dirette piuttosto che affidarsi esclusivamente a dati e documenti. Immergendosi nelle attività in cui sta pensando di investire, formula la sua tesi di investimento attraverso un approccio guidato dall'uomo, cercando di trovare aziende i cui prodotti gli piacciono e che hanno la capacità di scalare ma sono state trascurate da Wall Street. Mentre il suo Magellan Fund realizza costantemente profitti, anche il metodo di Lynch a volte non è infallibile, come apprende dal suo investimento in Biltmore, che non è riuscito a competere con i suoi negozi fuori Boston. Lynch continua a cercare 10 bagger, ma gradualmente lo trova più difficile man mano che il suo fondo aumenta e diventa più famoso.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, veniamo a conoscenza della decisione di Peter Lynch di ritirarsi all'apice della sua carriera come gestore del Magellan Fund di Fidelity. Il desiderio di Lynch di trascorrere più tempo con la sua famiglia e la consapevolezza che un fondo più grande avrebbe limitato la sua capacità di investire in piccole società sono state le ragioni principali del suo ritiro. Nonostante sia stato accusato di aver ricevuto biglietti per corruzione dalla SEC nel 2008, la reputazione di Lynch rimane intatta nel 2022 e le sue intuizioni sugli investimenti sono ancora rilevanti oggi. Fidelity, una società privata con quasi 8 trilioni di dollari di asset in gestione, è ancora controllata dalla potente famiglia Johnson.

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L'avvoltoio di Wall Street | L'investitore miliardario Howard Marks

L'avvoltoio di Wall Street | L'investitore miliardario Howard Marks

L'investitore miliardario Howard Marks affascina il pubblico condividendo il suo affascinante viaggio per diventare un investitore di grande successo. Il video inizia approfondendo l'educazione di Marks, sottolineando la sua naturale inclinazione a mettere in discussione lo status quo. Sebbene inizialmente non mostrasse segni di intelletto superiore, Marks nutriva il sogno di frequentare Wharton e forgiare una carriera nella finanza. Nonostante abbia seguito le orme del padre come contabile, Marks si è trovato sempre più attratto dagli aspetti intriganti e creativi del settore finanziario. Il video evidenzia come i suoi studi di filosofia giapponese gli abbiano fornito lucidità mentale e influenzato i suoi sforzi successivi. Dopo essersi laureato a Wharton e aver conseguito un MBA presso l'Università di Chicago, a Marks sono state presentate numerose offerte di lavoro, segnalando un futuro promettente.

Il video procede facendo luce sugli inizi della carriera di Marks a Wall Street. Entrato a far parte di Citibank come analista di ricerca azionaria durante il mandato dello stimato banchiere Walter B. Riston, Marks eccelleva nel suo ruolo, facendo previsioni accurate e infine salendo alla posizione di direttore della ricerca. Tuttavia, si è verificata una battuta d'arresto quando le azioni consigliate dal gruppo di ricerca, note come Nifty 50, hanno subito una drastica perdita di valore del 90%. Questa esperienza umiliante ha insegnato a Marks una lezione fondamentale: non si tratta solo di ciò che si acquista, ma anche del prezzo pagato per esso. A Marks fu concessa un'altra opportunità quando gli fu affidata la gestione di un portafoglio di obbligazioni spazzatura, una nicchia che presto sarebbe fiorita.

La scoperta di Marks del redditizio mondo delle società in difficoltà e il suo approccio agli investimenti incentrato sulla probabilità e sul buon senso sono esplorati nel video. Riconoscendo il potenziale di alte ricompense in aziende sottovalutate e in difficoltà, Marks ha sviluppato un metodo che abbracciava l'incertezza e percepiva il mondo come una distribuzione di probabilità. Questa metodologia gli ha permesso di generare profitti sostanziali durante il suo mandato presso Citibank e successivamente presso TCW Group prima di avventurarsi per fondare la propria azienda.

Il video approfondisce quindi la creazione di Oaktree da parte di Marks, il più grande fondo americano dedicato all'investimento in titoli distressed. Per materializzare la sua visione, Marks ha richiesto un capitale significativo, con un miliardo di dollari come parametro di riferimento. Inizialmente rifiutato da TCW, Marks ha successivamente ricevuto un sostanziale investimento iniziale di $ 2,5 miliardi dal fondatore di TCW Mark Stearns, dopo un ripensamento. La presenza di Bruce Karsh, spesso paragonato a Charlie Munger, ha aggiunto ulteriore forza al potere contrattuale di Marks. Insieme, Marks e Karsh hanno aderito a una semplice proposta di investimento: dare la priorità al controllo del rischio, lottare per la coerenza e identificare le società in difficoltà con investitori sopraffatti.

Il video prosegue evidenziando come Marks e il suo team abbiano accumulato una fortuna investendo in società sull'orlo del fallimento durante la bolla delle dot-com. Un esempio degno di nota è stato il loro investimento in Regal Cinemas, una società gravata da pesanti debiti. Collaborando con il miliardario di Denver Philip Anschutz, Marks e il suo team hanno acquisito i crediti inesigibili di Regal a prezzi notevolmente ridotti, con l'anticipazione dell'apprezzamento delle attività dell'azienda dopo il fallimento, generando così profitti sostanziali. Il video riconosce che investitori come Marks, spesso etichettati come avvoltoi, svolgono un ruolo vitale nell'ecosistema finanziario fornendo un'ancora di salvezza alle aziende che barcollano sull'orlo del collasso.

Il video esplora ulteriormente la cultura aggressiva di Lehman Brothers, una delle più antiche banche di investimento di Wall Street, e il suo contributo alla crisi finanziaria del 2008. Sotto la guida del CEO Dick Fuld, la banca ha dato la priorità a strategie aggressive di ricerca del profitto, inclusa la generazione di entrate da titoli garantiti da ipoteca che alla fine si sono rivelati quasi privi di valore. Nonostante le sfide crescenti, Fuld è rimasto fiducioso che Lehman Brothers sarebbe sopravvissuto, facendo affidamento sull'assistenza del suo conoscente di Wall Street ed ex segretario al Tesoro, Hank Paulson. Tuttavia, le conseguenze del fallimento di Lehman sul sistema finanziario globale sono state gravemente sottovalutate. Con l'evolversi della crisi, Marks e Karsh hanno deciso di investire in debiti in sofferenza, una decisione che ha incontrato la resistenza di investitori e clienti che erano incerti sulle turbolente condizioni del mercato.

Il video prosegue illustrando come Howard Marks abbia mantenuto le sue strategie di investimento di successo e una comunicazione efficace con i clienti durante e dopo la crisi finanziaria del 2008. Nonostante la pressione e i dubbi che circondavano il mercato, Oaktree Capital Management, sotto la guida di Marks, ha continuato a investire in titoli in difficoltà, raccogliendo alla fine profitti sostanziali di $ 6 miliardi dalle loro iniziative nel 2008. Questo straordinario successo ha gettato le basi per l'IPO di Oaktree nel 2012, dove Marks mirava a stabilire un marchio personale che attirasse investitori a lungo termine, individui che possedevano il coraggio di acquistare durante periodi difficili e la resilienza per mantenere i propri investimenti.

Tuttavia, il video riconosce le crescenti difficoltà affrontate dagli investitori di valore nell'attuale clima di mercato. Poiché il mercato rialzista persiste, trovare opportunità sottovalutate diventa sempre più difficile. Tuttavia, Howard Marks rimane fermo, pronto a cogliere le opportunità e "incassare l'affitto" quando il mercato alla fine subirà un cambiamento.

In tutto il video, il viaggio di Marks dal mettere in discussione lo status quo al diventare un importante investitore miliardario è caratterizzato dalla sua capacità di imparare dalle battute d'arresto, abbracciare strategie di investimento non convenzionali e dare priorità alla gestione del rischio. La sua storia funge da ispirazione per gli aspiranti investitori, sottolineando l'importanza della resilienza, dell'adattabilità e della volontà di sfidare la saggezza convenzionale nella ricerca del successo degli investimenti.

• 00:00:00 In questa sezione, apprendiamo dell'educazione dell'investitore miliardario Howard Marks e di come la sua tendenza a mettere in discussione e ad essere scettico sullo status quo lo abbia reso un grande investitore. Nonostante non mostrasse segni di intelletto superiore da bambino, Marks sognava di andare a Wharton e entrare in finanza. Ha studiato ed è diventato un contabile come suo padre, ma alla fine ha trovato la finanza più interessante e creativa. Ha anche studiato filosofia giapponese, che inconsciamente ha informato tutto ciò che ha fatto e gli ha dato lucidità mentale. Dopo essersi laureato a Wharton e aver conseguito un MBA presso l'Università di Chicago, Marks si presenta con molte offerte di lavoro e vede un futuro chiaro davanti a sé.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione viene discussa la prima carriera di Howard Marks a Wall Street. Dopo essersi diplomato alla business school, ottiene un lavoro come analista di ricerca azionaria presso Citibank, proprio mentre il leggendario banchiere, Walter B. Riston, diventa presidente e amministratore delegato. Marks eccelle nel suo lavoro, facendo previsioni accurate e diventando il direttore della ricerca. Tuttavia, il suo track record viene offuscato quando il gruppo di ricerca raccomanda un gruppo di azioni, chiamate Nifty 50, che finiscono per perdere il 90 percento del loro valore. Questo insegna a Marks l'importante lezione che non è quello che compri, ma quello che paghi. A Marks viene data una seconda possibilità quando viene incaricato di gestire un portafoglio di obbligazioni spazzatura, che presto diventerà una nicchia di investimento in forte espansione.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, vediamo come Howard Marks ha scoperto il redditizio mondo delle obbligazioni spazzatura e ha imparato ad affrontare gli investimenti in un modo che evita di fare previsioni precise sul futuro, concentrandosi invece sulla probabilità e sul buon senso. Marks ha visto che le società sottovalutate e in difficoltà potrebbero offrire alte remunerazioni agli obbligazionisti. Il suo stile di investimento prevedeva la comprensione della natura dell'incertezza e la visione del mondo come una distribuzione di probabilità. Sviluppando questo metodo, Howard Marks è stato in grado di generare profitti significativi per Citibank, allora presso TCW Group, prima di avviare la propria azienda.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, vediamo come Howard Marks ha avviato Oaktree, che è il più grande fondo americano esclusivamente per investire in titoli distressed. Per creare un tale fondo, ha bisogno di molto capitale e non sarà sufficiente meno di un miliardo di dollari. Sceglie di lasciare TCW a condizioni amichevoli e chiede loro di investire nel suo nuovo fondo, ma rifiutano la sua offerta. Dopo essere tornato in sé, il fondatore di TCW Mark Stearns investe 2,5 miliardi di seed capital nel nuovo fondo di Howard Mark. Bruce Karsh, la sua versione di Charlie Munger, è un'altra ragione per cui Howard Marks potrebbe contrattare in modo così efficace. Insieme a Bruce Karsh, Howard Marks ha una semplice proposta di investimento: concentrarsi prima sul controllo del rischio, poi sulla coerenza e trovare le aziende in difficoltà con gli investitori sopraffatti.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, vediamo come Howard Marks e il suo team hanno fatto fortuna investendo in aziende sull'orlo del fallimento durante la bolla delle dot-com. Uno di questi investimenti è stato in Regal Cinemas, che stava per fallire a causa di un pesante onere del debito. Marks e il suo team hanno collaborato con il miliardario di Denver Philip Anschutz per acquistare i crediti inesigibili di Regal per pochi centesimi sul dollaro, aspettandosi che le attività dell'azienda sarebbero state rivalutate per essere molto più alte dopo il fallimento, il che avrebbe generato un profitto. Sebbene persone come Marks siano chiamate avvoltoi, svolgono un ruolo benefico nell'ecosistema finanziario fornendo denaro a determinate società che le salveranno dal collasso totale.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, apprendiamo come la cultura aggressiva di Lehman Brothers, una delle più antiche banche di investimento di Wall Street, abbia contribuito alla crisi finanziaria del 2008. L'amministratore delegato Dick Fuld aveva ricostruito la banca a sua immagine, concentrandosi sulla ricerca aggressiva di profitti con ogni mezzo necessario, inclusa la generazione di entrate da titoli garantiti da ipoteca che si rivelano spazzatura di valore quasi nullo. Anche se la banca sta affrontando problemi, Fuld è fiducioso che Lehman Brothers sopravviverà, supponendo che l'amico di Wall Street ed ex segretario al Tesoro Hank Paulson lo salverà. Tuttavia, Paulson potrebbe aver sottovalutato l'impatto del fallimento di Lehman sul sistema finanziario globale. Mentre la crisi si sviluppa, l'investitore miliardario Howard Marks e Bruce Karsh decidono di investire in debiti in sofferenza, suscitando resistenza da parte di investitori e clienti.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, vediamo come Howard Marks ha mantenuto le sue strategie di investimento di successo e la comunicazione con i clienti durante e dopo la crisi finanziaria del 2008. Nonostante la pressione e i dubbi, Oaktree Capital Management ha continuato a investire in titoli distressed, guadagnando alla fine 6 miliardi di dollari dai loro investimenti nel 2008. Questo successo ha portato all'IPO di Oaktree nel 2012, dove Howard Marks mirava a costruire un marchio personale che attirasse a lungo termine investitori che sono stati abbastanza coraggiosi da acquistare e abbastanza resilienti da mantenere. Tuttavia, più a lungo dura il mercato rialzista, più difficile è per gli investitori di valore trovare occasioni, rendendo il mercato difficile per Howard Marks e altri investitori di valore. Tuttavia, Howard Marks rimane pronto a riscuotere l'affitto quando il mercato alla fine cambierà.

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L'investitore più redditizio d'America di cui non hai mai sentito parlare | Un documentario su Stanley Druckenmiller

L'investitore più redditizio d'America di cui non hai mai sentito parlare | Un documentario su Stanley Druckenmiller

In questo video approfondito, Stanley Druckenmiller, una figura di spicco nel mondo della finanza, condivide la sua straordinaria carriera di investitore e fa luce su come ha navigato nel panorama del mercato in evoluzione dal suo pensionamento. Druckenmiller attribuisce il suo straordinario successo a una combinazione di duro lavoro, un approccio di investimento non convenzionale e una costante attenzione alla praticità piuttosto che fare affidamento esclusivamente su quadri teorici.

Il viaggio verso la ribalta di Druckenmiller iniziò negli anni '70, quando predisse astutamente l'impatto dell'inflazione sul mercato azionario, portando a significativi guadagni finanziari. Durante gli anni '80, è diventato un pioniere negli investimenti in fondi comuni, supervisionando cinque fondi che hanno ottenuto un impressionante aumento del 40% sotto la sua gestione. Oggi, replicare rendimenti così eccezionali nel settore dei fondi comuni sarebbe una sfida formidabile.

In tutto il video, Druckenmiller approfondisce la sua strategia di utilizzo dell'analisi tecnica per cronometrare il mercato e identifica i segnali di allarme di potenziali crolli del mercato azionario. Ricorda un caso nel 1987 in cui Paul Tudor Jones, un gestore di fondi relativamente sconosciuto all'epoca, pubblicò un rapporto che prevedeva un crollo del mercato. Sebbene Druckenmiller abbia subito un momentaneo panico, il mercato non ha risposto come previsto e le sue rapide azioni hanno permesso al suo fondo di prosperare.

Un'altra pietra miliare nella carriera di Druckenmiller è arrivata all'inizio degli anni '90, quando ha accumulato una posizione di due miliardi di dollari in attività denominate in marchi tedeschi poco prima del crollo del muro di Berlino. Questo risultato evidenzia la sua capacità di valutare i tempi del mercato e la sua ferma convinzione nel potere dei fondamentali sulle fluttuazioni dei prezzi a breve termine.

Man mano che il video avanza, approfondisce le sfide che Druckenmiller ha dovuto affrontare alla fine degli anni '90, quando un crollo del mercato, innescato dai progressi tecnologici e dai cambiamenti delle informazioni, lo ha colto alla sprovvista. Le perdite che ne conseguirono lo spinsero ad abbandonare la sua società di investimento, una decisione che segnò una svolta nella sua carriera.

Riflettendo sulla sua prospettiva post-pensionamento, Druckenmiller sottolinea che sebbene ora sia meno attivo sui mercati, mantiene una fiducia incrollabile nell'analisi fondamentale e si trova a suo agio nel basare le sue decisioni di investimento su questi principi. Riconosce l'impatto trasformativo di eventi globali significativi, come gli attacchi dell'11 settembre e l'elezione di Donald Trump, sul panorama del mercato. Nonostante non si sforzi più di replicare la sua performance passata, Druckenmiller riconosce che il mercato ha continuato a funzionare bene dal suo ritiro.

Nel complesso, il viaggio e le intuizioni di Stanley Druckenmiller servono come testimonianza dell'importanza dell'adattabilità, dell'analisi di mercato astuta e dell'attenzione agli investimenti a lungo termine. La sua capacità di imparare dalle battute d'arresto e di adattarsi alle mutevoli circostanze esemplifica la resilienza necessaria per prosperare nel mondo della finanza in continua evoluzione.

• 00:00:00 Stanley Druckenmiller è una leggenda di Wall Street che ha realizzato 30 profitti annuali consecutivi, inclusa la chiusura di un hedge fund da un miliardo di dollari al culmine della sua carriera. Druckenmiller attribuisce il suo successo al duro lavoro, a una strategia di investimento non ortodossa e all'attenzione alla praticità rispetto alla teoria.
  
  
• 00:05:00 Stanley Druckenmiller è stato un gestore di hedge fund di successo e mago del mercato che, negli anni '70, ha fatto fortuna prevedendo correttamente gli effetti dell'inflazione sul mercato azionario. Negli anni '80, Druckenmiller divenne uno dei pionieri dell'investimento in fondi comuni e, nel 1986, quando rilevò cinque fondi dai conducenti di una società di fondi comuni, tutti aumentarono del 40%. Oggi sarebbe difficile per un insieme di gestori di fondi comuni ottenere rendimenti comparabili.
  
  
• 00:10:00 Stanley Druckenmiller, un banchiere d'investimento che ha guadagnato decine di milioni di dollari per una società di fondi comuni, discute la sua strategia di utilizzare l'analisi tecnica per cronometrare il mercato e i segnali premonitori di un crollo del mercato azionario. Paul Tudor Jones, un gestore di denaro relativamente sconosciuto, pubblica un rapporto nel 1987 avvertendo di un crollo del mercato azionario e Druckermiller cade in un grande panico. Fortunatamente, il mercato non prende sul serio gli avvertimenti di Jones e si riprende dai 200 punti negativi a cui è sceso. Tuttavia, il fondo di Druckermiller aumenta grazie alle sue azioni rapide.
  
  
• 00:15:00 All'inizio degli anni '90, Stanley Druckenmiller divenne uno degli investitori di maggior successo al mondo, costruendo una posizione del valore di due miliardi di dollari in asset denominati in marchi tedeschi poco prima del crollo del muro di Berlino. Il suo successo è una testimonianza della sua capacità di cronometrare il mercato e della sua convinzione nel potere dei fondamentali sul prezzo.
  
  
• 00:20:00 Il video parla del successo di Stanley Druckenmiller, noto come uno degli investitori di maggior successo della storia. Druckenmiller discute i fattori che hanno contribuito al suo successo, come la sua capacità di prevedere con precisione gli andamenti del mercato azionario e la sua attenzione agli investimenti a lungo termine. Tuttavia, alla fine degli anni '90, i cambiamenti tecnologici e informativi hanno portato a un crollo del mercato che Druckenmiller non era in grado di prevedere. Ha perso una notevole quantità di denaro e alla fine ha lasciato la sua società di investimento.
  
  
• 00:25:00 In questo video, Stanley Druckenmiller, un investitore di successo andato in pensione nel 2010, parla di come è cambiato il mondo da quando è andato in pensione e di come questo ha influito sui suoi investimenti. Drucker Miller afferma che, sebbene non sia così attivo come una volta, crede ancora nei fondamenti del mercato ed è a suo agio nell'investire sulla base di queste convinzioni. Discute di come il mondo sia cambiato dall'11 settembre, dall'elezione di Trump e da altri eventi globali e di come queste tendenze abbiano influenzato i suoi investimenti. Drucker Miller afferma che, sebbene non cerchi più di essere all'altezza della sua performance passata, il mercato ha continuato a funzionare bene dal suo ritiro.

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Venditori allo scoperto - Gli antieroi del mercato finanziario

Venditori allo scoperto - Gli antieroi del mercato finanziario

Il video intitolato "Short Sellers - The Anti-heroes of the Financial Market" sfida coraggiosamente l'idea prevalente che i venditori allo scoperto siano i cattivi del mondo finanziario, evidenziando invece il loro ruolo indispensabile nel migliorare l'efficienza del mercato. Sfatando le idee sbagliate, il video fa luce sulle strategie, il significato e le sfide associate alla vendita allo scoperto come tecnica di investimento.

La vendita allo scoperto, una pratica che risale all'approccio innovativo di Isaac Lamar nella Compagnia Olandese delle Indie Orientali, consiste nel prendere in prestito azioni da una società di intermediazione e venderle ad altri partecipanti al mercato nella speranza di riacquistarle a un prezzo inferiore per realizzare un profitto. Sebbene i venditori allo scoperto siano stati ingiustamente accusati del crollo del mercato del 1929, in realtà svolgono un ruolo vitale nel garantire il buon funzionamento del mercato finanziario.

Uno dei principali vantaggi dei venditori allo scoperto è la loro capacità di esporre sul mercato società sopravvalutate o fraudolente. Contrariamente alla credenza popolare, le vendite allo scoperto non sono la causa principale del calo del prezzo delle azioni di una società, ma piuttosto un catalizzatore per la correzione del mercato. Inoltre, la vendita allo scoperto può servire come strategia di copertura del rischio piuttosto che come scommessa speculativa contro un particolare titolo. Alfred Winslow Jones, accreditato di aver fondato il primo hedge fund nel 1949, ha utilizzato le vendite allo scoperto per costruire portafogli neutrali rispetto al mercato. In particolare, personaggi famosi come Soros hanno fatto scommesse corte di successo, come la sua famigerata scommessa contro la sterlina britannica, che gli ha fatto guadagnare sia paura che animosità come speculatore di valuta. Tuttavia, sorgono preoccupazioni quando un piccolo gruppo di venditori allo scoperto può potenzialmente destabilizzare la valuta di un paese.

Il video esplora ulteriormente le complessità della vendita allo scoperto, evidenziando le strategie e le sfide associate a questa tecnica di investimento. Gli investitori che impiegano la vendita allo scoperto spesso si concentrano sull'identificazione di società con scarse prestazioni o su quelle che rischiano il fallimento, come nel caso di Jim Channels. Sebbene la speculazione di successo comporti una leva finanziaria significativa, i venditori allo scoperto si affidano a ricerche approfondite e approfondimenti psicologici per prendere decisioni informate. È fondamentale notare che le perdite subite dagli investitori che utilizzano le vendite allo scoperto possono essere teoricamente illimitate. Il video fornisce esempi di attività di vendita allo scoperto di successo, come quelle eseguite da Kainikos e Green Light Capital, con quest'ultima che parte da fondi modesti forniti dai genitori benestanti del fondatore.

Il video approfondisce la mentalità distintiva dei venditori allo scoperto, spesso indicati come contrarian, che sfidano la saggezza convenzionale e assumono posizioni in società che ritengono sopravvalutate o fraudolente. Evidenzia anche il fenomeno degli short squeeze, come testimoniato nel caso GameStop, in cui gli investitori al dettaglio si sono uniti per far salire il prezzo delle azioni, portando a perdite sostanziali per i venditori allo scoperto che avevano scommesso sul suo declino.

Nonostante siano visti come antieroi, i venditori allo scoperto hanno svolto un ruolo fondamentale nel plasmare il panorama dei mercati finanziari. Le loro azioni hanno contribuito all'efficienza del mercato nel quadro di un sistema di libero mercato che incoraggia l'assunzione di rischi e le opportunità di guadagno individuali, comprese le strategie di vendita allo scoperto. Tuttavia, eventi recenti, come l'attacco coordinato degli investitori al dettaglio contro i venditori allo scoperto di azioni come GameStop, hanno suscitato polemiche e acceso dibattiti sulla guerra di classe. Il video sostiene in modo convincente che i veri avversari sono l'ignoranza e il pio desiderio, intrinseci alla natura umana, mentre perpetuano boom e crolli del mercato.

In conclusione, "Short Sellers - The Anti-heroes of the Financial Market" sfida la percezione negativa dei venditori allo scoperto evidenziando il loro ruolo vitale nel promuovere l'efficienza del mercato. Dissipando le idee sbagliate e facendo luce sulle loro strategie, impatti e sfide, il video chiarisce il mondo sfumato delle vendite allo scoperto. In definitiva, invita gli spettatori a mettere in discussione nozioni preconcette e riconoscere le complesse dinamiche che guidano i mercati finanziari.

• 00:00:00 In questa sezione, il video discute l'idea sbagliata che i venditori allo scoperto siano "i cattivi" e il ruolo importante che svolgono nel mercato finanziario. Il primo caso di vendita allo scoperto è stato inventato da Isaac Lamar, un ex azionista scontento della Compagnia Olandese delle Indie Orientali che ha fondato una società segreta per scambiare le azioni della società da cui è stato espulso. La vendita allo scoperto comporta il prestito di azioni da una società di intermediazione e la loro vendita ad altri partecipanti al mercato con la speranza di riacquistarle a un prezzo inferiore per realizzare un profitto. Sebbene i venditori allo scoperto siano stati accusati del crollo del mercato del 1929, svolgono un ruolo cruciale nel rendere più efficiente il mercato finanziario.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione viene spiegato che i venditori allo scoperto possono effettivamente servire a esporre sul mercato società sopravvalutate o fraudolente. Mentre la vendita allo scoperto può generare un contraccolpo, non è la causa principale del calo del prezzo delle azioni di una società. La vendita allo scoperto può anche essere utilizzata come un modo per coprire il rischio, piuttosto che scommettere contro un'azione. Alfred Winslow Jones è accreditato di aver creato il primo hedge fund nel 1949, che ha utilizzato la vendita allo scoperto per creare un portafoglio neutrale rispetto al mercato. Soros è uno dei venditori allo scoperto più famosi e la sua scommessa vincente contro la sterlina britannica lo ha reso uno speculatore di valuta temuto e odiato. Tuttavia, il fatto che un piccolo gruppo di venditori allo scoperto possa potenzialmente distruggere la valuta di un paese è preoccupante.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video spiega le strategie e le sfide della vendita allo scoperto come tecnica di investimento. L'obiettivo è indovinare la direzione del mercato, ma come nel caso di Jim Channels, un venditore allo scoperto dedicato, l'obiettivo dell'investimento è scegliere società con prestazioni scadenti da vendere o vendere allo scoperto. Senza la stessa leva degli speculatori di successo, gli investitori cercano società che alla fine falliranno. Vengono discusse la ricerca e la psicologia alla base della vendita allo scoperto e del market timing, evidenziando che le perdite per un investitore in questa tecnica sono potenzialmente illimitate. Il video illustra i successi delle vendite allo scoperto con Kainikos e Green Light Capital come esempi, in particolare con quest'ultima, che è iniziata con una piccola somma di denaro da parte dei ricchi genitori del fondatore.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il video discute il mondo delle vendite allo scoperto e come i venditori allo scoperto, spesso chiamati contrarian, adottano un approccio diverso rispetto agli investitori tradizionali mettendo in discussione la saggezza convenzionale e assumendo posizioni in società che ritengono sopravvalutate o fraudolente. Il video evidenzia anche una breve compressione verificatasi con GameStop in cui gli investitori al dettaglio si sono uniti per far salire il prezzo del titolo, causando perdite significative per i venditori allo scoperto che scommettevano sul suo declino.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il video discute il ruolo dei venditori allo scoperto nel mercato finanziario. Sebbene i venditori allo scoperto possano essere visti come antieroi, le loro azioni hanno reso il mercato più efficiente. Il sistema del libero mercato consente agli individui di assumersi dei rischi e fare soldi per se stessi, compresi i venditori allo scoperto che scommettono sul valore di un'azienda in calo. Tuttavia, il recente attacco coordinato da parte degli investitori al dettaglio sui venditori allo scoperto di alcuni titoli come GameStop ha scatenato polemiche e guerre di classe. Il video sostiene che i veri cattivi sono l'ignoranza e il pio desiderio, poiché questi fanno parte della natura umana e contribuiscono ai boom e ai fallimenti del mercato.

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Charlie Munger – L'uomo che costruì Berkshire Hathaway | Un documentario

Charlie Munger – L'uomo che costruì Berkshire Hathaway | Un documentario

Il documentario approfondisce la straordinaria vita di Charlie Munger, ripercorrendo il suo viaggio dalle sfide della crescita durante la Grande Depressione alla sua illustre carriera di avvocato e investitore. La filosofia unica di Munger, radicata nella ricerca di attività eccezionali e nell'applicazione del pensiero dei primi principi, lo ha spinto al successo nonostante le difficoltà personali e le recessioni economiche.

Nel segmento di apertura, otteniamo informazioni sugli anni formativi di Munger plasmati dalla dura realtà della Grande Depressione. Le sue prime esperienze hanno favorito una forte etica del lavoro e un profondo apprezzamento per il valore del denaro. Fin dalla giovane età, Munger ha svolto vari lavori, che sono continuati durante gli anni del college fino al suo servizio militare durante la seconda guerra mondiale come meteorologo. Dopo la guerra, ha colto l'opportunità di proseguire gli studi superiori presso la Harvard Law School, intraprendendo una carriera di successo come avvocato. Tuttavia, il percorso di Munger ha preso una svolta epocale quando ha collaborato con Warren Buffett e ha trasformato un piccolo fondo di investimento nella rinomata società Berkshire Hathaway.

Nel corso del documentario, le esperienze di vita di Munger emergono come fattori fondamentali che hanno plasmato le sue strategie di investimento. Il suo background in meteorologia e fisica gli ha instillato una profonda comprensione dei primi principi di pensiero, un principio che ha applicato al mondo degli affari. Munger ha affrontato tragedie personali, tra cui un doloroso divorzio e la perdita di suo figlio a causa del cancro, che hanno ulteriormente alimentato la sua determinazione a perseguire la ricchezza. Riconoscendo che la creazione di ricchezza si ottiene meglio possedendo attività eccezionali piuttosto che cercare di riparare quelle rotte, ha sviluppato la sua filosofia di cercare "attività meravigliose" in cui investire. portando al suo primo successo da un milione di dollari nel settore immobiliare.

Nelle sezioni successive, il documentario mostra il passaggio di Munger dal settore immobiliare a quello degli investimenti. Ha sfruttato la sua sicurezza finanziaria derivante da iniziative immobiliari per fondare una società di investimento, concentrandosi sull'acquisizione di piccole società e persino sull'investimento in prestiti per carrelli. Il portafoglio concentrato di Munger in società a bassa capitalizzazione ha prodotto performance volatili a breve termine, ma a lungo termine ha sovraperformato la maggior parte degli investitori. Quando la partnership si sciolse nel 1974, Munger aveva raggiunto un impressionante rendimento medio annuo del 24,3%, accumulando cinque milioni di dollari.

Il documentario approfondisce anche la collaborazione di Munger con Warren Buffett e i loro sforzi congiunti attraverso Berkshire Hathaway. A partire dall'acquisizione di See's Candies, hanno affrontato sfide inaspettate, come quando Russell Stover Candies ha tentato di replicare il loro modello. L'approccio risoluto di Munger ha aiutato a superare con successo tali ostacoli. Mentre Berkshire Hathaway continuava a prosperare ed espandere il proprio portafoglio di società acquisite, Munger e Buffett hanno riconosciuto l'intensa concorrenza che hanno dovuto affrontare quando hanno investito in società a grande capitalizzazione rispetto ai vantaggi offerti dalle società a bassa capitalizzazione, una consapevolezza che risuona con gli investitori al dettaglio che cercano stili di investimento ottimali .

In tutta la narrazione, viene sottolineato l'approccio distintivo di Munger al business: un'analisi meticolosa di cosa funzionerebbe e cosa no basata sui primi principi. Nonostante le durature recessioni economiche, guerre e tragedie personali, Munger ha affrontato gli ostacoli della vita a testa alta, emergendo infine come una figura iconica nel mondo degli affari. La sua filosofia - credere nel meritare ciò che desideri e consegnare ciò che compreresti se fossi dall'altra parte - funge da etica duratura non solo per gli avvocati ma per le persone di ogni ceto sociale.

In conclusione, il documentario immerge gli spettatori nella straordinaria vita di Charlie Munger, raccontando i suoi umili inizi, le sue esperienze di trasformazione e i suoi successi pionieristici nel mondo degli affari. La costante ricerca di Munger di affari eccezionali e la sua applicazione del pensiero dei primi principi hanno consolidato il suo status di figura influente nel campo della legge e degli investimenti.

• 00:00:00 In questa sezione, apprendiamo l'educazione di Charlie Munger durante la Grande Depressione, che ha instillato in lui una forte etica del lavoro e l'apprezzamento per il denaro. Ha iniziato a lavorare da adolescente e ha continuato per tutto il college fino allo scoppio della seconda guerra mondiale, costringendolo a prestare servizio militare come meteorologo. Al ritorno alla vita civile, Munger si iscrisse alla Harvard Law School e alla fine divenne un avvocato di successo prima di unirsi a un piccolo fondo di investimento e trasformarlo nella società Berkshire Hathaway di fama mondiale insieme a Warren Buffett.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, apprendiamo le esperienze di vita di Charlie Munger che hanno plasmato il suo modo di pensare e le sue strategie di investimento. La formazione di Munger in meteorologia e fisica gli ha insegnato a pensare in base ai fondamenti, un modo che ha trasferito negli investimenti aziendali. Dopo aver vissuto tragedie personali come un doloroso divorzio e la perdita del figlio a causa del cancro, Munger ha sviluppato un forte senso di urgenza per perseguire la ricchezza. Si rese conto che il modo più semplice per creare ricchezza era possedere buoni affari e non riparare quelli falliti. Questa realizzazione ha ispirato la sua filosofia di ricerca di attività meravigliose in cui investire. Anche se Munger considerava un'azienda produttrice di trasformatori intelligenti un cattivo affare, ha investito tutti i suoi risparmi e ha preso in prestito di più per girarlo e venderlo per un profitto. Questa esperienza gli ha insegnato una preziosa lezione sugli investimenti e presto ha guadagnato il suo primo milione nel settore immobiliare.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, vediamo come Charlie Munger ha utilizzato gli immobili per costruire la sua ricchezza e poi è passato all'attività di investimento. Munger è stato coinvolto in diversi progetti immobiliari, che gli hanno fatto guadagnare milioni, ma una volta raggiunta la sicurezza finanziaria, Munger è passato agli investimenti in società. Ha avviato una società di investimento e hanno acquistato piccole società, come un produttore di lavatrici per carrelli, e hanno persino investito in alcuni prestiti per carrelli. Il portafoglio di Munger era molto concentrato in società a bassa capitalizzazione che gli hanno dato una performance molto volatile, ma a lungo termine ha avuto una performance molto migliore rispetto alla maggior parte delle persone. Nel 1974, quando la partnership si sciolse, aveva ottenuto un rendimento medio annuo del 24,3%, facendo guadagnare a Munger cinque milioni di dollari.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, apprendiamo come Warren Buffet e Charlie Munger hanno utilizzato Berkshire Hathaway per investire in altre società e aumentare la loro ricchezza. Sebbene abbiano iniziato con il piccolo negozio di caramelle, See's Candies, hanno affrontato sfide in aree inaspettate, come quando Russell Stover Candies ha cercato di copiare il loro modello. Tuttavia, l'approccio del "pugno di ferro" di Munger li ha aiutati a uscire indenni dalla situazione. Sebbene Berkshire Hathaway abbia prosperato e acquisito più società, il loro modello di business unico potrebbe aver raggiunto il limite. Sia Buffet che Munger si rendono conto della feroce concorrenza che devono affrontare quando investono in società a grande capitalizzazione rispetto alle società a bassa capitalizzazione, che è il miglior stile di investimento per gli investitori al dettaglio.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione viene evidenziato l'approccio al business di Charlie Munger: ha analizzato cosa avrebbe funzionato e cosa no in base ai primi principi. Nonostante abbia attraversato molteplici recessioni economiche, guerre e tragedie, Munger ha affrontato tutto ciò che la vita aveva da offrire ed è diventato una figura iconica nel mondo degli affari. La filosofia di Munger è "il modo più sicuro per cercare di ottenere ciò che vuoi è provare e meritarti ciò che vuoi" e consegnare al mondo ciò che compreresti se fossi dall'altra parte. Munger crede che non ci sia etica migliore per nessun avvocato o qualsiasi altra persona.

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Dentro il mondo di uno speculatore miliardario - Documentario di Paul Tudor Jones

Dentro il mondo di uno speculatore miliardario - Documentario di Paul Tudor Jones

Preparati a esplorare l'intrigante strategia di trading del miliardario di hedge fund Paul Tudor Jones in questo avvincente documentario. Svela la straordinaria capacità di Jones di trarre costantemente profitto dalle crisi come leggendario FOREX e commerciante di materie prime, fornendo preziose informazioni sulla sua struttura mentale per la speculazione di mercato e la gestione del rischio.

Il documentario inizia approfondendo i retroscena e gli inizi della carriera di Paul Tudor Jones, uno speculatore miliardario originario di Memphis, nel Tennessee. Cresciuto in una famiglia benestante, Jones ha mostrato uno spirito competitivo attraverso il suo amore per la boxe e un fascino per i giochi mentali competitivi. Dopo aver conseguito la laurea in economia, ha intrapreso il suo percorso professionale come impiegato al carro presso il New York Cotton Exchange. Fu durante questo periodo che Jones osservò astutamente modelli di comportamento nel mercato che potevano essere sfruttati a scopo di lucro. Sebbene abbia dovuto affrontare battute d'arresto, come essere licenziato per essersi addormentato alla sua scrivania, Jones è rapidamente rimbalzato e si è assicurato una posizione come broker di materie prime per EF Hutton, dove ha iniziato a fare trading per proprio conto e generare profitti.

Il documentario procede esplorando come Paul Tudor Jones sia passato dal trading per conto terzi al trading per se stesso, rendendosi conto che avrebbe potuto ottenere risultati migliori grazie a commissioni inferiori. Alla fine, ha fondato la Tudor Investment Corporation, la sua azienda, e ha iniziato a fornire rendimenti a due e tre cifre per i suoi clienti. Quando il mercato ribassista colpì alla fine degli anni '80, Jones era eccezionalmente preparato rispetto ai suoi coetanei. Andando allo scoperto sui futures S&P 500 e prevedendo con precisione la flessione del mercato, ha ottenuto profitti significativi. Jones ha anche utilizzato una scommessa asimmetrica, sfruttando la sua comprensione che un'iniezione di denaro nell'economia da parte della Federal Reserve durante una recessione avrebbe spinto il mercato azionario verso l'alto, con conseguenti guadagni sostanziali per lui. Con il suo primo scambio, Jones ha guadagnato $ 80 milioni e ha ulteriormente aumentato la sua fortuna scommettendo con successo sull'intervento monetario della Fed, accumulando altri $ 100 milioni. Questo trionfo durante il mercato ribassista ha consolidato la reputazione di Jones come una forza formidabile a Wall Street.

Il documentario fa luce su un altro aspetto della reputazione iniziale di Paul Tudor Jones a Wall Street: il personaggio di un animale da festa, che gli è valso il soprannome di "Quotron Man". Tuttavia, l'acuto istinto di Jones è rimasto acuto e ha predetto con successo una crisi nel mercato azionario giapponese alla fine degli anni '80 a causa della sua forte dipendenza dal credito e dal debito. Aspettando pazientemente il crollo, ha abilmente ridotto il mercato al momento opportuno, ottenendo un notevole rendimento del 90% sul suo portafoglio. Il segreto di Jones per un successo duraturo risiede nella sua strategia di trading difensiva, che si protegge sempre dagli scenari peggiori e considera meticolosamente l'intero flusso di capitale attraverso il sistema piuttosto che concentrarsi esclusivamente sui singoli asset. I suoi rendimenti consistenti hanno raccolto un seguito devoto, attirando anche l'attenzione della Securities and Exchange Commission (SEC), con conseguente accordo per violazione della regola dell'uptick.

Il documentario approfondisce le sfide affrontate da Paul Tudor Jones nel regno della finanza, in particolare all'indomani del fallimento di Lehman Brothers nel 2008, che ha portato a una sostanziale perdita di beni pari a centinaia di milioni di dollari. Nonostante questa battuta d'arresto, Jones ha abilmente mitigato le sue perdite attraverso posizioni short tempestive, concludendo il tumultuoso anno 2008 con solo una perdita del 4%, l'unico anno negativo che abbia mai vissuto. Per sostenere la sua performance eccezionale, Jones ha adottato un approccio più conservativo e ha cercato un nuovo vantaggio, trovandolo infine nel regno della tecnologia e degli algoritmi. Co-fondatore di Two Sigma, una società di gestione degli investimenti quantitativa con dottorati in matematica, fisica e informatica, Jones ha tradotto i suoi principi di trading in strategie algoritmiche. Questo approccio innovativo gli ha permesso di rimanere all'avanguardia e di fare previsioni astute, anche in mezzo a crisi come il rimbalzo del mercato dopo lo scoppio della pandemia nel marzo 2020.

Nelle parti conclusive del documentario, assistiamo a come Paul Tudor Jones abbia abbracciato i progressi tecnologici e gli algoritmi per rimanere in prima linea nel panorama finanziario. Dopo il crollo di Lehman Brothers, Jones ha riconosciuto la necessità di adattarsi e trovare un nuovo vantaggio competitivo. Ciò lo ha portato a co-fondare Two Sigma, una società di gestione degli investimenti quantitativi all'avanguardia. Riunendo un team di menti brillanti con esperienza in matematica, fisica e informatica, Jones ha sfruttato il potere delle strategie basate sui dati e ha trasformato i suoi principi di trading in sofisticati algoritmi.

Attraverso l'applicazione della tecnologia e di modelli statistici avanzati, Two Sigma ha navigato con successo le fluttuazioni del mercato e capitalizzato sulle opportunità che si presentano durante i periodi turbolenti. Anche in mezzo alla pandemia globale, Jones e il suo team sono stati in grado di fare previsioni accurate e cogliere prospettive di investimento redditizie. La loro capacità di adattarsi rapidamente e sfruttare la tecnologia ha permesso loro di mantenere un solido track record e ottenere una redditività costante.

Mentre il documentario volge al termine, gli spettatori acquisiscono una comprensione completa della strategia di trading e dell'approccio alla gestione del rischio di Paul Tudor Jones. Il suo viaggio, dai suoi primi giorni come acuto osservatore dei modelli di mercato fino alla sua evoluzione in uno speculatore miliardario, evidenzia la sua resilienza, adattabilità e impegno incrollabile per stare al passo con i tempi. La struttura mentale di Jones per la speculazione di mercato funge da lezione inestimabile per gli aspiranti trader, sottolineando l'importanza delle strategie difensive, la valutazione completa del rischio e l'utilizzo della tecnologia per ottenere un vantaggio competitivo.

In conclusione, questo documentario fornisce un'affascinante esplorazione della strategia di trading impiegata dal miliardario degli hedge fund Paul Tudor Jones. Raccontando la sua traiettoria di carriera, approfondimenti sulla sua mentalità e sulla sua capacità di trarre costantemente profitto dalle crisi, gli spettatori possono dare uno sguardo allo straordinario mondo di uno dei trader di maggior successo nella finanza moderna.

• 00:00:00 In questa sezione, apprendiamo il background e l'inizio della carriera dello speculatore miliardario, Paul Tudor Jones. Nato in una famiglia benestante a Memphis, nel Tennessee, Jones aveva un carattere competitivo, che si manifestava nel suo amore per la boxe e nello sviluppo di una passione per i giochi mentali competitivi. Dopo aver conseguito una laurea in economia, Jones ha ottenuto un lavoro come impiegato galleggiante presso il New York Cotton Exchange, dove ha scoperto rapidamente modelli di comportamento che potevano essere sfruttati a scopo di lucro. Licenziato dal suo lavoro per essersi addormentato alla scrivania, Jones ha presto ottenuto un altro lavoro come broker di materie prime per EF Hutton, dove ha iniziato a guadagnare facendo trading sul proprio conto.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, apprendiamo come Paul Tudor Jones ha iniziato come trader, rendendosi conto che avrebbe potuto fare trading meglio per se stesso grazie alle commissioni più basse. Alla fine ha avviato la sua azienda, Tudor Investment Corporation, e ha iniziato a generare rendimenti a doppia e tripla cifra per i clienti. Quando il mercato ribassista colpì alla fine degli anni '80, Jones era preparato mentre i suoi colleghi no. Ha realizzato profitti significativi vendendo allo scoperto i futures S&P 500 e prevedendo la flessione del mercato. Jones ha anche utilizzato una scommessa asimmetrica, sapendo che se la Fed avesse iniettato più denaro nell'economia durante una recessione, il mercato azionario sarebbe salito, portando a guadagni significativi per lui. Jones ha guadagnato $ 80 milioni dal suo primo scambio e altri $ 100 milioni di dollari scommettendo che la Fed avrebbe aggiunto più soldi. Vincere durante il mercato ribassista ha consolidato la posizione di Jones a Wall Street come una forza da non sottovalutare.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, apprendiamo la reputazione iniziale di Paul Tudor Jones a Wall Street come animale da festa, che gli è valsa il soprannome di "Quotron Man". Tuttavia, Jones aveva ancora un'altra previsione vincente alla fine degli anni '80 secondo cui il mercato azionario giapponese era sull'orlo di una crisi a causa della sua dipendenza dal credito e dal debito. Ha aspettato pazientemente il crollo e ha ridotto il mercato al momento giusto, guadagnando un rendimento del 90% sul suo portafoglio. Il segreto del successo di Jones è la sua strategia di trading difensiva, proteggendosi sempre dagli scenari peggiori e pensando all'intero flusso di capitale attraverso il sistema piuttosto che ai singoli asset. I suoi rendimenti costanti gli hanno fatto guadagnare un seguito e persino la SEC ha prestato attenzione alle sue attività di trading, risultando in un accordo per aver violato la regola dell'aumento.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, apprendiamo le sfide affrontate da Paul Tudor Jones nel mondo della finanza, in particolare dopo il crollo di Lehman Brothers nel 2008, che gli ha fatto perdere un patrimonio di cento milioni di dollari. Nonostante questa battuta d'arresto, Jones è riuscito a compensare parte delle sue perdite attraverso le sue posizioni corte e ha chiuso il 2008 con solo una perdita del 4%, l'unico anno negativo che abbia mai avuto. Per mantenere le sue prestazioni, Jones ha dovuto essere più conservatore e cercare un nuovo vantaggio, che ha trovato nella tecnologia e negli algoritmi. Ha co-fondato Two Sigma, una società di gestione degli investimenti quantitativi con dottorati in matematica, fisica e informatica, e ha trasformato i suoi principi di trading in algoritmi. Questo approccio lo ha aiutato a stare al passo con i tempi e a fare le giuste previsioni, anche durante i periodi di crisi, come il rimbalzo del mercato dopo la pandemia di marzo 2020.

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Intervista con una leggenda nel trading algoritmico Dr. Ernie Chan

Intervista con una leggenda nel trading algoritmico Dr. Ernie Chan

Il dottor Ernie Chan, rinomato per la sua esperienza nel trading algoritmico, continua a sottolineare i principi fondamentali che contribuiscono a strategie di trading di successo. Pone grande enfasi sulla semplicità, sulla gestione del rischio e sull'elemento umano nelle decisioni di trading. Il Dr. Chan consiglia ai trader di rimanere umili, concentrati e di proteggersi dall'eccessiva sicurezza e dai bias di spionaggio dei dati. Crede nel potere dell'esperienza personale e della competenza nella creazione di strategie efficaci e incoraggia i trader a convalidare le loro idee attraverso l'applicazione pratica.

Nella sua intervista, il dottor Chan sottolinea l'importanza di bilanciare le strategie di mean reversion e momentum in un portafoglio. Diversificando le strategie e assicurandosi che non siano correlate, i trader possono ottenere rendimenti stabili per i loro clienti. Sottolinea inoltre l'importanza dei test di robustezza statistica e dell'analisi dei dati storici per determinare l'efficacia di una strategia e adattarla alle mutevoli condizioni di mercato.

Una delle intuizioni chiave del Dr. Chan riguarda la gestione del rischio basata sull'apprendimento automatico. Discute del suo progetto PredictNow.ai, che sfrutta l'apprendimento automatico per offrire ai trader una probabilità di perdita per periodi futuri. Ciò consente ai trader di prendere decisioni informate sulla leva finanziaria e gestire efficacemente il rischio. Il Dr. Chan riconosce i limiti dell'affidarsi a un singolo indicatore e sostiene l'uso di più indicatori per osservare i vari aspetti della realtà del mercato.

Durante l'intervista, il Dr. Chan condivide consigli pratici per i trader. Incoraggia i trader a mantenere le loro strategie semplici, esercitarsi sui simulatori e valutare accuratamente i livelli di rischio prima di impegnare denaro reale. Sottolinea l'importanza della passione nel trading algoritmico, in quanto è un campo stimolante che richiede perseveranza e sperimentazione continua.

In conclusione, le intuizioni del Dr. Ernie Chan forniscono una guida preziosa per i trader nel regno del trading algoritmico. La sua enfasi sulla semplicità, la gestione del rischio e l'elemento umano serve a ricordare che le strategie di trading di successo sono costruite su solide fondamenta. Bilanciando strategie diverse, adattandosi ai cambiamenti del mercato e sfruttando l'apprendimento automatico per la gestione del rischio, i trader possono aumentare le loro possibilità di ottenere una redditività costante.

• 00:00:00 In questa sezione, l'intervistatore presenta il Dr. Ernie Chan, una leggenda del trading algoritmico che è stato coinvolto nei mercati finanziari e nel trading per molti anni. Il dottor Chan ha un dottorato di ricerca. in fisica e ha lavorato per IBM, Morgan Stanley e Credit Suisse nello sviluppo di sistemi di trading automatizzati. È un'istituzione nello spazio dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale e ha scritto diversi libri su algoritmi e sistemi di trading automatizzati. Il co-conduttore dell'intervista, Norm, condivide il fatto che il Dr. Chan è stata la prima persona con una conoscenza significativa a scrivere sul trading algoritmico più di dieci anni fa e che il suo libro li ha avviati sulla strada per lo sviluppo di un processo su come sviluppare sistemi algoritmici . Il Dr. Chan condivide che aveva un background di fisica teorica ed era appassionato di apprendimento automatico, che lo ha portato a fare ricerca presso IBM.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan discute di come è passato dal lavoro nella ricerca in IBM al lavoro nella finanza. Spiega che il suo interesse per la finanza è stato inizialmente acceso da colleghi che hanno lasciato IBM per lavorare presso Renaissance Technologies, un hedge fund che all'epoca non era molto conosciuto. Dopo essersi trasferito a Manhattan per lavorare nella finanza, il Dr. Chan ha iniziato a lavorare su strategie di machine learning per il trading, ma alla fine ha rinunciato a questo approccio dopo aver scoperto che era estremamente difficile trovare un vantaggio sostenibile. Successivamente è passato al commercio al dettaglio e ha scoperto che le strategie semplici spesso funzionano meglio, una lezione che ha condiviso nel suo libro. Il dottor Chan osserva inoltre che esiste una nuova comprensione di come l'apprendimento automatico può essere applicato alla gestione del rischio piuttosto che alla generazione di alfa, una consapevolezza condivisa da molti esperti del settore.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan discute l'importanza della semplicità nel trading algoritmico e come l'apprendimento automatico può aiutare a migliorare le strategie di trading prevedendo quando è probabile che perdano denaro. Sottolinea che i trader discrezionali non dovrebbero sottovalutare la mente umana e il valore del proprio giudizio, ma dovrebbero anche lavorare per disciplinare il proprio pensiero e le proprie emozioni per superare la paura e l'avidità. Inoltre, osserva che alcuni trader discrezionali potrebbero trarre vantaggio dal miglioramento delle proprie strategie con un approccio più logico e disciplinato.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan spiega come controllare la paura sia fondamentale per i trader discrezionali e come i sistemi di gestione del rischio basati sull'apprendimento automatico possano aiutare anche i trader discrezionali. Spiega che se i trader hanno uno stile coerente nel loro programma di trading discrezionale e hanno un track record abbastanza lungo, l'apprendimento automatico può imparare da esso per scoprire in quali circostanze la strategia tende a risentirne. Ciò può essere aumentato implementando un livello sistematico di gestione del rischio come la determinazione della leva finanziaria e l'allocazione del capitale. Suggerisce inoltre che i trader con diversi punti di forza, come una profonda conoscenza di un particolare settore, possano utilizzare la loro esperienza per trovare una strategia di trading redditizia.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione dell'intervista, il Dr. Ernie Chan discute l'importanza per i nuovi trader di filtrare le strategie di trading attraverso la propria competenza ed esperienza. Il trading non dovrebbe consistere solo nel seguire le idee di altre persone, ma nell'aggiungere il proprio vantaggio e convalidare le proprie idee attraverso l'esperienza personale. Osserva inoltre che alcuni trader gravitano verso sistemi eccessivamente complessi come una sfida intellettuale, ma questa non dovrebbe essere la motivazione principale per il trading. Il dottor Chan condivide anche che mettere soldi in gioco è essenziale per affrontare la realtà secondo cui l'obiettivo principale del trading non è l'eccitazione intellettuale, ma piuttosto non perdere denaro. È importante mettere in gioco una quantità di denaro significativa ma gestibile per focalizzare la mente.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il dottor Ernie Chan spiega come si dovrebbe rimanere umili di fronte al mercato e concentrarsi su ciò che funziona davvero. Consiglia ai trader di rimanere concentrati e osservare i fenomeni di mercato che non tutti hanno osservato. Sebbene molti dei suoi trader provengano da ambienti accademici e abbiano brillanti capacità matematiche e computazionali, trovano difficile creare una strategia che generi un profitto reale. Ciò è principalmente dovuto al fatto che non hanno la propria ricchezza personale in gioco. Il dottor Chan sottolinea l'importanza di avere i propri soldi in gioco per diventare un trader e come questo distingue un trader da un ricercatore. Nella discussione che segue, Norm e il Dr. Chan discutono dei loro processi e strategie di trading.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il dottor Ernie Chan sottolinea l'importanza di ridurre al minimo la perdita massima per vincere nelle negoziazioni. Consiglia ai trader manuali di fare trading su carta per un po' di tempo prima di negoziare un conto live e di utilizzare ambienti di formazione simulati per accelerare il processo di apprendimento. Cita anche il concetto di cambio di regime e suggerisce che i trader controllino la loro fiducia ed evitino di sfruttare eccessivamente le loro operazioni. Inoltre, ha osservato che gli ambienti di mercato possono cambiare e che i trader devono sperimentare un cambiamento delle condizioni di mercato per essere sicuri che la loro strategia sia insensibile a tale situazione.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan parla dell'importanza di non essere in grado di vedere il futuro durante lo sviluppo o il test di un sistema di trading, chiamato data snooping. Anche se può sembrare ovvio che avere oggi il Wall Street Journal di domani si tradurrebbe in un miliardario istantaneo, ci sono modi più sottili in cui può verificarsi lo snooping dei dati, in particolare con pregiudizi emotivi e retrospettivi. Il dottor Chan consiglia di utilizzare diversi strumenti per l'addestramento dei dati per evitare l'overfitting e testare una strategia su più risorse. Inoltre, suggerisce di monitorare le prestazioni per segnali di rendimenti decrescenti e di apportare le modifiche necessarie per prevenire il rischio.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il dottor Ernie Chan sottolinea l'importanza della conoscenza fondamentale del mercato e della strategia per determinare se un sistema funziona come previsto o richiede modifiche. Menziona la necessità di comprendere i cambiamenti della struttura del mercato e leggere la ricerca accademica per esprimere un giudizio. Ad esempio, comprendere l'effetto dei trader al dettaglio che acquistano opzioni call grazie alle scommesse di Wall Street può avere impatti sia positivi che negativi su diverse strategie. Consiglia inoltre ai trader di adattare la loro strategia ai nuovi fenomeni modificando il loro approccio e fornisce informazioni su come quantificare i prelievi. Nel complesso, suggerisce che sia i dati quantificabili che l'intuizione sono importanti per determinare se una strategia ha smesso di funzionare.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan discute l'importanza dei dati storici nel trading algoritmico e come può essere vantaggioso anche per i trader manuali. Sottolinea la necessità di avere punti di attivazione per i sistemi di trading, che si basano su test storici. Se un sistema si avvicina al massimo drawdown o soffre di stagnazione, è probabile che venga messo in comune e sostituito con uno più robusto che si adatti al suo posto. Il dottor Chan suggerisce che esercitarsi sui dati storici può fornire ai trader idee statisticamente significative su come funzionerà il loro sistema di trading e che tipo di coerenza e profitto possono aspettarsi, oltre a prepararli a possibili prelievi. Quando un sistema non funziona come previsto, potrebbe essere il momento di sedersi adeguatamente e esaminare i meccanismi del sistema per risolvere il problema. Il dottor Chan afferma inoltre che il suo portafoglio ha un mix di strategie di trading sia di ritorno alla media che guidate dal momentum.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan discute l'importanza di bilanciare le strategie di mean reversion e momentum in un portafoglio, in particolare in tempi di volatilità. Le strategie di mean reversion possono fornire rendimenti consistenti ma possono crollare rapidamente in caso di crisi, mentre le strategie di momentum possono aiutare a mantenere intatti i portafogli durante le recessioni. Il dottor Chan consiglia di avere una combinazione di entrambe le strategie per fornire rendimenti costanti per i clienti in tempi normali e rendimenti esterni durante le crisi. Cita anche lo sviluppo di una strategia di swing trading a lungo termine che combini elementi di entrambe le strategie con brevi stop loss e fattori ad alto profitto.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan discute il suo approccio alla creazione di più sistemi di trading algoritmico che non sono correlati tra loro. Descrive il suo processo di stratificazione dei sistemi e costringendo la macchina a non crearne uno simile a quelli che l'hanno preceduto. Spiega che nel tempo i loro algoritmi sono passati dall'automazione dei sistemi al data mining, dove statisticamente lasciano che la macchina faccia tutto. Spiega inoltre l'importanza di trovare il sistema più robusto piuttosto che il sistema più fortunato quando si sperimentano nuovi modelli e la necessità di test di robustezza statistica.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan spiega come il suo portafoglio di strategie si è evoluto in due modi; allocare a trader che hanno già un track record di successo e impegnarsi nella propria ricerca interna, concentrandosi sulla gestione del rischio basata sull'apprendimento automatico. Sottolinea inoltre che i sistemi che funzionano per lui sono concettualmente semplici e che non esiste un indicatore o una suite di indicatori univoci che catturino tutti gli aspetti della realtà del mercato. Crede invece che più indicatori diversi possano essere utilizzati per osservare la stessa realtà e che l'approccio dell'apprendimento automatico li controlli correttamente per decidere quali indicatori hanno il maggior successo.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan parla di PredictNow.ai, un progetto su cui lavora da oltre un anno, che fornisce un servizio di gestione del rischio per i trader basato sul machine learning. Piuttosto che fare affidamento sui segnali di mercato, il servizio apprende dal rendimento di ciascun trader e offre una probabilità di perdita per ogni periodo futuro, consentendo ai trader di decidere quanta leva utilizzare per un'operazione. Il dottor Chan può essere contattato tramite il suo account Twitter o blog, e il suo consiglio di separazione è di mantenere semplici le strategie di trading, esercitarsi sui simulatori e controllare i livelli di rischio prima di investire denaro reale.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, il Dr. Ernie Chan sottolinea l'importanza di avere passione nel trading algoritmico in quanto è un business difficile che richiede perseveranza e sperimentazione. Crede che avere la passione come fattore alla base sia ciò che fa andare avanti i trader nonostante i fallimenti o i risultati sfavorevoli. Esprime anche la sua gratitudine nei confronti degli intervistatori e conclude l'intervista con un promemoria per mettere mi piace, iscriversi e commentare il loro canale.

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Trading di inversione media | Lezioni da un fondo | Del dottor Ernest Chan

Trading di inversione media | Lezioni da un fondo | Del dottor Ernest Chan

Il Dr. Ernest Chan, fondatore e CEO di PredictNow.ai e membro dirigente di QTS Capital Management LLC, fornisce preziose informazioni sul mondo del mean reversion trading e sui rischi e benefici associati. Durante il suo discorso, il dottor Chan sottolinea la necessità di un'esperienza di trading nella vita reale e sottolinea l'importanza della diversificazione, dello stress test e della combinazione di strategie di mean reversion e momentum per costruire un portafoglio robusto in grado di resistere a diverse condizioni di mercato.

Il dottor Chan inizia presentandosi come un trader di grande esperienza con esperienza in banche di investimento e hedge fund. Sottolinea che mentre la conoscenza teorica è preziosa, nulla è paragonabile all'esperienza pratica del commercio di ingenti somme di denaro.

Un aspetto chiave del discorso del Dr. Chan è la sua strategia di trading ad alta frequenza e mean-reversion, incentrata su una singola coppia di valute. Questa strategia prevede il market-making tra due coppie di valute, con l'obiettivo di capitalizzare la tendenza del mercato a tornare alla sua media. Mentre la strategia inizialmente ha prodotto rendimenti costanti e redditizi, il fondo ha dovuto affrontare un grave calo nell'agosto 2011 quando il debito del Tesoro degli Stati Uniti è stato declassato, con una perdita di oltre il 35%. Questo evento è servito a ricordare il rischio di ribasso illimitato insito nel trading di mean reversion.

L'oratore condivide la storia del primo evento catastrofico del suo fondo, che non è raro nelle strategie di mean reversion. Mette in guardia contro la tentazione di essere sovraindebitati, in quanto può portare a perdite significative. Confrontando il mean reversion trading con lo shorting della volatilità realizzata e delle opzioni, il Dr. Chan sottolinea la somiglianza dei rischi. Raccomanda un'analisi matematica del Dr. Andrew Ing per ottenere una comprensione più profonda del motivo per cui lo shorting di questi investimenti è paragonabile al trading di strategie di mean reversion.

Nel mean reversion trading, il potenziale di profitto è limitato mentre il rischio di ribasso è illimitato. Il dottor Chan spiega che il profitto della strategia è limitato dalla differenza tra il prezzo di entrata e il prezzo medio al quale si dovrebbe uscire. Per gestire il rischio di ribasso, sconsiglia l'eccessivo indebitamento e sottolinea l'importanza di sottoporre a stress test il portafoglio. Mentre gli ordini stop-loss possono proteggere da eventi catastrofici, dovrebbero essere usati con parsimonia e posizionati lontano dal prezzo corrente per evitare di compromettere le prestazioni del backtest. Il Dr. Chan mette anche in guardia contro il bias di sopravvivenza durante il backtest delle strategie di mean reversion, che possono portare a un portafoglio con prestazioni inferiori.

Il discorso approfondisce le sfumature dell'utilizzo degli ordini stop-loss nel trading. Sebbene possano essere efficaci in caso di eventi catastrofici, potrebbero non fornire una protezione adeguata durante movimenti di mercato meno drastici. Il dottor Chan suggerisce alternative come l'esecuzione di una strategia di copertura della coda, come la loro strategia "Tail Reaper", in combinazione con l'inversione media per mitigare le perdite nel portafoglio lungo senza incorrere in riduzioni significative.

La diversificazione e la neutralità della volatilità sono evidenziate come considerazioni cruciali nell'esecuzione di una strategia di ritorno alla media. Il Dr. Chan spiega la necessità sia di una strategia long-fall che di una strategia trend following, che sono volatilità lungamente realizzata, per coprire efficacemente una strategia short volatility. Sottolinea che una strategia che segue la tendenza integra l'inversione media prosperando nei movimenti di mercato nella stessa direzione. Il trading di una strategia di trasformazione a parete lunga è preferito rispetto all'acquisto di opzioni put a causa dell'efficienza dei costi e della capacità di trarre vantaggio da entrambi i lati del mercato.

Il dottor Chan discute di come i disastri naturali, come i terremoti, possono avere un impatto sui mercati finanziari e sulla redditività delle strategie di trasformazione. Sfruttando le posizioni e prevedendo con precisione la direzione del mercato, è possibile catturare parte del movimento di coda e capitalizzare i movimenti di mercato in eccesso, anche durante brevi periodi di detenzione. Conclude che la combinazione di strategie di mean reversion e momentum può creare un portafoglio ben performante in grado di prosperare in varie condizioni di mercato.

L'oratore spiega la combinazione di una strategia di momentum con una strategia di mean reversion. Utilizzando una strategia di breakout per entrare nella posizione opposta del trade di mean reversion ed uscire dalla strategia di momentum quando il trend si esaurisce, i trader possono implementare efficacemente una strategia di stop-loss. L'idoneità di una strategia di ritorno alla media dipende dalle specifiche serie temporali e dal fatto che lo strumento presenti veramente caratteristiche di ritorno alla media. La necessità di server co-localizzati e infrastrutture costose è determinata dalla durata e dalla frequenza della strategia di trading.

Il Dr. Chan esplora le applicazioni non ovvie dei modelli di deep learning nel mercato finanziario. Sebbene l'utilizzo del deep learning per prevedere i prezzi delle azioni sia soggetto a overfitting, può essere prezioso per identificare i regimi di mercato e generare dati sintetici per scopi di backtesting. Il Dr. Chan riconosce di avere un'esperienza limitata con l'apprendimento per rinforzo profondo in finanza, ma suggerisce che la classificazione funziona meglio della regressione quando si prevedono i movimenti del mercato azionario. Inoltre, sottolinea che il posizionamento dello stop loss dovrebbe essere determinato dalla tolleranza al rischio personale di un investitore piuttosto che fare affidamento su un numero fisso di deviazioni standard dalla media.

L'oratore sottolinea l'inutilità dell'utilizzo di ordini stop-loss quando si mantengono posizioni durante la notte. Poiché eventi catastrofici possono verificarsi mentre il mercato è chiuso, gli ordini stop-loss non offrono alcuna protezione in tali situazioni. Il dottor Chan spiega che la previsione dei regimi di mercato richiede una combinazione di oltre 170 predittori attraverso un complesso approccio gerarchico non lineare. Condivide anche i punti chiave del suo libro "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", che include l'attenzione al rapporto Karma (una metrica di performance aggiustata per il rischio) e l'attenzione alla microstruttura del mercato.

L'estratto della trascrizione si conclude con un'osservazione di chiusura, ringraziando il pubblico per la loro partecipazione ed esprimendo anticipazione per eventi futuri.

In sintesi, il Dr. Ernest Chan fornisce preziose informazioni sul mean reversion trading, sui suoi rischi e sui suoi benefici. Sottolinea l'importanza dell'esperienza di trading nella vita reale, della diversificazione, degli stress test e della combinazione di strategie di mean reversion e momentum per costruire un portafoglio robusto e adattabile. Inoltre, esplora le applicazioni dei modelli di deep learning in finanza, i limiti degli ordini stop-loss e l'importanza delle tecniche di gestione del rischio e di analisi di mercato. Nel complesso, il discorso del Dr. Chan offre preziose conoscenze per i trader interessati alle strategie di mean reversion e al loro potenziale di successo e fallimento nei mercati finanziari.

• 00:00:00 In questa sezione, l'ospite presenta il relatore, il Dr. Ernest Chan, fondatore e CEO di PredictNow.ai e membro dirigente di QTS Capital Management LLC. Il Dr. Chan ha lavorato per varie banche di investimento e hedge fund ed è un relatore di fama mondiale sul trading computerizzato. Discuterà della loro esperienza con il mean reversion trading e di come il loro fondo, QTS Capital Management, ne abbia beneficiato. Nonostante abbia letto del mean reversion trading, il Dr. Chan sottolinea che nulla è paragonabile all'esperienza della vita reale quando si scambiano milioni di dollari.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute la sua strategia di trading ad alta frequenza e mean-reversion che prevede il trading di una sola coppia di valute. Questa strategia è una strategia di market-making tra due coppie di valute, che è una strategia di ritorno alla media. Questa strategia è altamente indebitata e funziona fornendo liquidità al mercato. La strategia ha avuto successo e ha ottenuto rendimenti costanti, motivandoli a sfruttarla il più in alto possibile. Tuttavia, il loro successo è stato di breve durata e nell'agosto 2011 si è verificato un grave calo a causa del primo declassamento del debito del Tesoro degli Stati Uniti, con una perdita di oltre il 35%.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore condivide la storia del suo fondo e di come ha subito un evento catastrofico a soli otto mesi dall'inizio delle sue operazioni. Anche se questo non è esclusivo del fondo ed è abbastanza comune con le strategie di mean reversion, è stato un duro promemoria dei rischi inerenti a tale strategia poiché il lato negativo è illimitato. Nonostante siano molto coerenti, le strategie di mean reversion hanno la tentazione di essere sovraindebitate, il che si è rivelato costoso per il fondo. L'oratore paragona il trading delle strategie di mean reversion allo shorting della volatilità realizzata e delle opzioni shorting, poiché presentano tutti rischi simili. L'oratore raccomanda un libro di testo del Dr. Andrew Ing per un'analisi matematica dettagliata del motivo per cui lo shorting di questi investimenti è simile al trading di strategie di mean reversion.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan spiega il potenziale di profitto limitato e il rischio di ribasso illimitato del mean reversion trading. Analogamente alle opzioni shorting, il profitto nel trading di mean reversion è limitato dalla differenza tra il prezzo di acquisto e il prezzo medio al quale si dovrebbe uscire. Nel frattempo, il rischio di ribasso è illimitato e bisogna gestirlo non sfruttando eccessivamente e non sottoponendo a stress test il portafoglio. Mentre l'applicazione di uno stop loss potrebbe salvare gli investitori da situazioni di cigno nero, dovrebbe essere usato con parsimonia e applicato solo lontano dal prezzo corrente per evitare di diminuire le prestazioni del backtest. Il pregiudizio dei sopravvissuti può verificarsi anche durante il backtest delle strategie di mean reversion, che potrebbero portare a un portafoglio con prestazioni inferiori.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute le sfumature dell'utilizzo degli ordini stop-loss nel trading. Mentre lo stop-loss può funzionare per eventi catastrofici, potrebbe non funzionare per movimenti di mercato meno drastici. L'acquisto di opzioni put per coprire un portafoglio potrebbe essere troppo costoso a lungo termine. Inoltre, gli hedge fund di coda che acquistano opzioni put potrebbero non essere migliori dell'acquisto diretto di opzioni. Invece, l'esecuzione di una strategia di copertura della coda, come la propria strategia "Tail Reaper", in combinazione con una strategia di inversione media può aiutare a compensare eventuali perdite nel portafoglio lungo senza incorrere in riduzioni significative.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan spiega l'importanza della diversificazione e della neutralità della volatilità quando si esegue una strategia di ritorno alla media. Osserva che quando si copre una strategia di volatilità breve, è essenziale eseguire sia una strategia di caduta lunga che una strategia di tendenza, che sono volatilità realizzata a lungo. Spiega che ciò è dovuto al fatto che una strategia che segue la tendenza ha la caratteristica opposta di una strategia che inverte la media; è lunga volatilità e ama quando il mercato si muove nella stessa direzione. Il dottor Chan osserva inoltre che il trading di una strategia di trasformazione a parete lunga costa meno premio dell'opzione rispetto all'acquisto di opzioni put poiché puoi beneficiare di entrambi i lati del mercato e negoziare solo quando vengono soddisfatti criteri specifici. La flessibilità del trading di una strategia di trasformazione è molto più che acquistare e mantenere l'opzione tutto il tempo e perdere il premio.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute di come i disastri naturali, come i terremoti, possono influenzare il mercato finanziario e di come le strategie di trasformazione possano ancora essere redditizie anche durante questi eventi. Sottolinea che catturare parte del movimento di coda è fondamentale e, sfruttando adeguatamente e prevedendo con precisione la direzione, è possibile capitalizzare il movimento in eccesso dopo l'ingresso e catturare comunque i premi delle opzioni nonostante le strategie di mantenimento per un breve periodo. Il dottor Chan conclude che la combinazione di strategie di mean reversion e momentum può creare un vero portafoglio per tutte le stagioni che può funzionare bene sia nelle crisi che nella prosperità.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan spiega la combinazione di una strategia di momentum oltre a una strategia di mean reversion. Utilizzando una strategia di breakout per entrare nella posizione opposta della strategia di mean reversion e uscendo dalla strategia di momentum quando il trend si è esaurito, i trader possono consentire la ricomparsa della posizione di mean reversion. Questo può essere visto come una strategia di stop loss. La configurazione richiesta per una strategia di mean reversion dipende dalle serie temporali e dal fatto che lo strumento sia veramente mean reverting. La necessità di server co-localizzati e infrastrutture costose dipende dalla durata e dalla frequenza della strategia di trading.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il dott. Ernest Chan discute l'applicazione non ovvia dei modelli di deep learning nei mercati finanziari. Sebbene non sia necessariamente limitato, non funzionerà in modi ingenui come usarlo per prevedere i prezzi delle azioni a causa dell'overfitting. Tuttavia, può essere utile per identificare i regimi di mercato passati/attuali e generare dati sintetici per il backtesting. Il dottor Chan non ha una vasta esperienza con l'apprendimento per rinforzo profondo in finanza, ma suggerisce che la classificazione funziona meglio della regressione per prevedere il mercato azionario. Inoltre, il posizionamento dello stop loss dovrebbe essere determinato dal punto in cui non è possibile tollerare le perdite, piuttosto che da un piccolo numero di deviazioni standard dalla media.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan spiega che lo stop-loss è inutile se si mantiene durante la notte perché non proteggerà dalle catastrofi che si verificano mentre il mercato è chiuso. Non esiste un indicatore in grado di prevedere il regime, poiché richiede una combinazione di oltre 170 predittori attraverso una complessa combinazione gerarchica non lineare. Discute anche i punti chiave del suo nuovo libro, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", che include concentrarsi sul rapporto Karma e prestare attenzione alla microstruttura del mercato.
  

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"Ottimizzazione delle strategie di trading senza overfitting" del Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

"Ottimizzazione delle strategie di trading senza overfitting" del Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

Il Dr. Ernest Chan approfondisce le sfide dell'ottimizzazione delle strategie di trading evitando l'overfitting, un fenomeno che si verifica quando i trader selezionano i segnali sulla base di dati storici, portando a un modello privo di potere predittivo su dati invisibili. Per combattere questo problema, il Dr. Chan propone due approcci. Il primo consiste nell'impiegare tecniche di apprendimento automatico o bootstrapping, che comporta il sovracampionamento con sostituzione per introdurre più rumore nei vecchi dati, impedendo al modello di trading di adattarsi troppo ai percorsi storici. Tuttavia, riconosce che questo metodo potrebbe non essere semplice per i dati delle serie temporali a causa della struttura intrinseca dell'autocorrelazione, rendendolo più adatto per i dati con un'autocorrelazione minima. Il secondo approccio consiste nel creare un modello matematico dei prezzi storici e derivare un segnale di trading analitico, sebbene ciò richieda un prezzo semplice e un modello di trading. Il dottor Chan esplora quindi l'approccio di simulazione, che prevede la creazione di un modello di serie temporali attraverso la modellazione discreta che ricorda da vicino il comportamento del mercato reale.

Andando avanti, il Dr. Chan approfondisce l'ottimizzazione matematica delle strategie di trading. Introduce la serie PI con ritorno alla media come la serie temporale più semplice da gestire matematicamente, rappresentata dall'equazione di Ornstein-Uhlenbeck. Questa equazione cattura il livello medio del prezzo delle azioni, con eventuali deviazioni dalla media che tendono a riportare il prezzo verso questa media. Per costruire un modello di strategia di trading, è necessario determinare il livello di entrata ottimale (la deviazione più lontana dalla media a cui dovrebbe essere avviata una posizione lunga o corta) e il livello di uscita ottimale. Mentre vari obiettivi possono essere ottimizzati matematicamente, l'obiettivo più semplice è il profitto di andata e ritorno. Tuttavia, nel calcolo del profitto è necessario tenere conto della componente del tempo di sconto.

Il dottor Chan procede descrivendo i livelli ottimali di entrata e uscita in un semplice modello di trading con un profitto atteso di $ 1 in un minuto, tenendo conto dei fattori di sconto. Fa riferimento alla soluzione per la forma ottimale della banda di Bollinger in una singola serie temporale, dettagliata nel libro "Dynamic Hedging". Questa soluzione utilizza concetti matematici avanzati come le equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman per trasformare l'equazione differenziale stocastica in un'equazione differenziale parziale. La soluzione rivela che i livelli ottimali di ingresso e uscita sono simmetrici rispetto alla media e la distanza dalla media aumenta al diminuire del tasso di ritorno alla media (kappa). Inoltre, il Dr. Chan mette in evidenza tre punti intriganti: la soluzione ottimale in questo modello deve sempre essere lunga o corta; i punti di uscita lunga e di entrata corta coincidono; e sia le posizioni lunghe che quelle corte dipendono non solo dal prezzo corrente ma anche dal percorso intrapreso.

Espandendosi ulteriormente sui modelli matematici, il Dr. Chan esplora la strategia di trading dei migliori poveri in Giappone. Spiega come vengono determinati i livelli di entrata lunga e di uscita lunga, con la distanza tra i livelli di uscita lunga e media scalata con la radice quadrata di sigma al quadrato divisa per 2 volte kappa. Sebbene questo modello sia elegante e preciso, presenta dei limiti e potrebbe non essere applicabile nella maggior parte delle situazioni pratiche a causa delle sfide associate alla trasformazione dell'equazione alle derivate parziali stocastiche e alla sua utilità limitata. Di conseguenza, la simulazione numerica diventa necessaria per ottenere i risultati desiderati dai matematici, come l'ottimizzazione dell'indice di Sharpe in un modello AR(1).

Nella sezione successiva, il Dr. Chan si concentra sull'ottimizzazione delle strategie di trading senza soccombere all'overfitting. L'obiettivo è quello di massimizzare il rapporto medio di Sharpe, e questo può essere realizzato attraverso un approccio basato sulla simulazione. Il flusso di lavoro comporta l'avvio con i prezzi storici e l'adattamento di un modello autoregressivo (AR) per generare serie di prezzi simulati per testare la strategia di trading. Le simulazioni possono essere condotte nella misura desiderata, mitigando il rischio di overfitting. Dopo aver trovato i parametri ottimali per la strategia di trading tramite la simulazione, il modello può essere sottoposto a backtest sulle serie temporali originali o su dati fuori campione per valutarne le prestazioni.

Il Dr. Ernest Chan procede a discutere l'utilizzo di un modello discreto, in particolare il modello autoregressivo con ritardo uno, per stabilire un modello di serie temporali di camminata non casuale per una pratica strategia di trading. Questo semplice modello prevede tre parametri che possono essere facilmente adattati utilizzando un software standard. La strategia ruota attorno al prendere decisioni in ogni momento in base al fatto che il rendimento logaritmico atteso superi o scenda al di sotto di un multiplo della volatilità incondizionata e condizionale. Sebbene questa semplice strategia comporti solo un parametro, può essere perfezionata e migliorata attraverso la simulazione. Il dottor Chan osserva che il valore ottimale del parametro risulta essere 0,08, con una certa variabilità dovuta alla casualità.

Andando avanti, il Dr. Chan esplora due metodi per ottimizzare le strategie di trading senza cadere preda dell'overfitting. Il primo metodo prevede l'esame del rapporto Sharpe di un percorso con un dato parametro e la messa a punto di tale parametro per ottenere il massimo rapporto Sharpe. Questo metodo fornisce risultati precisi ma si basa su un piccolo sottoinsieme di percorsi. Il secondo metodo consiste nel tracciare la distribuzione del rapporto Sharpe in funzione del parametro ottimale e nell'identificare la modalità di questa distribuzione come il parametro che produce il miglior rapporto Sharpe per la maggior parte delle realizzazioni. Sebbene questo metodo possa essere meno preciso, offre una migliore interpretazione intuitiva. Tuttavia, il dottor Chan sottolinea che il rendimento cumulativo della strategia di trading che utilizza il parametro ottimizzato potrebbe non essere impressionante nei test fuori campione e, occasionalmente, i parametri non ottimali possono produrre risultati migliori. Suggerisce che uno dei motivi di questa discrepanza è che il modello di serie temporali utilizzato è adattato utilizzando un set fisso nel campione, mentre il trading nella vita reale richiede un adattamento continuo con nuovi dati. Pertanto, sebbene questi metodi siano preziosi per trovare parametri ottimali per una strategia di trading, è essenziale riconoscere che ottimizzano solo il rapporto medio di Sharpe sui percorsi e non possono garantire risultati ottimali per uno specifico percorso realizzato.

Nella sezione successiva, il Dr. Chan affronta il problema dell'overfitting nelle strategie di trading quantitativo e offre potenziali soluzioni. Sottolinea l'importanza di adottare un approccio d'insieme, in cui la strategia viene applicata a più serie temporali anziché a una sola. Questo approccio aiuta a mitigare i rischi associati all'overfitting e migliora la robustezza della strategia di trading. Inoltre, il dottor Chan sottolinea che è fondamentale non solo adattare un modello di serie temporali ai dati sui prezzi, ma anche adattare una strategia di trading al modello per ridurre al minimo l'overfitting. Raccomanda di utilizzare vari metodi di ottimizzazione e di esplorare modelli più sofisticati, come le reti neurali ricorrenti, per migliorare l'efficacia delle strategie di trading.

Verso la fine, il dottor Chan risponde a una domanda sulla selezione del miglior modello di serie temporali considerando il vasto numero di parametri che possono essere adattati. Spiega che esistono procedure statistiche consolidate per l'adattamento di modelli di serie temporali basati sui dati disponibili, il che è relativamente più semplice rispetto all'adattamento di una strategia di trading a causa della maggiore quantità di dati disponibili per l'analisi.

Il Dr. Ernest Chan fornisce approfondimenti sulle sfide dell'ottimizzazione delle strategie di trading senza overfitting e suggerisce approcci come l'apprendimento automatico, la modellazione matematica e la simulazione per affrontare queste sfide. Sottolinea l'importanza di considerare gli approcci di insieme, adattare le strategie di trading ai modelli e utilizzare procedure statistiche per migliorare la robustezza e l'efficacia delle strategie di trading riducendo al minimo l'overfitting.

• 00:00:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute le sfide dell'ottimizzazione delle strategie di trading senza overfitting. Spiega il tipico flusso di lavoro di backtest utilizzato nelle strategie di trading in cui i prezzi vengono utilizzati per generare segnali di acquisto e vendita, il che porta a posizioni lunghe e corte, generando profitti basati sui prezzi di mercato reali. Tuttavia, il problema con l'ottimizzazione delle strategie di trading è che il numero di segnali di trading è di gran lunga inferiore al numero di prezzi disponibili, il che rende facile selezionare i segnali di trading da ottimizzare in base alle serie storiche. Ciò si traduce in overfitting o snooping dei dati, che crea un modello di trading senza potere predittivo su dati invisibili o fuori campione. Il dottor Chan suggerisce che un modo per superare questo problema è fornire più dati, ma spiega gli svantaggi dell'utilizzo di dati storici troppo vecchi o irrilevanti per le attuali condizioni di mercato.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute due metodi per superare i problemi di overfitting nei modelli di trading. Il primo metodo è l'apprendimento automatico o il bootstrap che prevede il sovracampionamento con sostituzione per generare più rumore nei vecchi dati, impedendo al modello di trading di adattarsi troppo bene ai percorsi storici. Tuttavia, questo metodo non è facile da implementare per dati di serie temporali a causa della struttura di autocorrelazione incorporata, che lo rende adatto a dati con poca autocorrelazione. Il secondo metodo consiste nel creare un modello matematico dei prezzi storici e trovare un segnale di trading analitico, ma ciò richiede un modello di prezzo e un modello di trading semplici. Il Dr. Chan passa quindi a discutere l'approccio di simulazione alla creazione di un modello di serie temporali utilizzando un modello discreto che può essere il più vicino alla realtà possibile inserendo varie stranezze del comportamento del mercato effettivo.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute l'ottimizzazione matematica delle strategie di trading. La serie PI con ritorno alla media è la serie temporale più semplice che i matematici possano gestire ed è descritta da un'equazione continua chiamata equazione di Ornstein-Uhlenbeck. Questa equazione fornisce una comprensione del livello medio del prezzo di blocco e qualsiasi deviazione dalla media riporta il prezzo verso questo livello medio. Per creare un modello per una strategia di trading, è necessario determinare un livello di entrata ottimale, che è la deviazione più lontana dalla media alla quale si dovrebbe entrare in una posizione lunga o corta, e il livello di uscita ottimale. Mentre il modello analitico può ottimizzare qualsiasi cosa, l'obiettivo più semplice è il profitto di andata e ritorno. Tuttavia, c'è un fattore tempo di sconto da considerare quando si determina il profitto.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan descrive i livelli di entrata e uscita ottimali in un semplice modello di trading con un profitto atteso di $ 1 in un minuto, tenendo conto dei fattori di sconto. Chan spiega che la soluzione determinata per la forma ottimale della banda di Bollinger in una serie temporale, trovata nel libro "Dynamic Hedging", utilizza la matematica avanzata, in particolare le equazioni di Hamilton-Jacobi-Bellman, per trasformare l'equazione differenziale stocastica in un'equazione differenziale parziale. La soluzione rivela che i livelli ottimali di entrata e di uscita sono simmetrici rispetto alla media, e la distanza dalla media aumenta con un kappa decrescente, o tasso di mini-versione. Interessanti anche gli ultimi tre punti della soluzione: la soluzione ottimale in questo modello è essere sempre o lunga o corta; i punti di uscita lunga e di entrata corta sono gli stessi; la posizione lunga e corta non è solo una funzione del prezzo corrente, ma anche dipendente dal percorso.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione del video, il Dr. Ernest Chan discute il modello matematico per la strategia di trading dei migliori poveri in Giappone. Spiega come vengono determinati i livelli di entrata lunga e di uscita lunga e come la distanza tra i livelli di uscita lunga e media scala con la radice quadrata del quadrato Sigma divisa per 2*kappa. Sebbene questo modello sia elegante ed esatto, presenta molti avvertimenti e carenze, come difficoltà nel trasformare l'equazione PDE stocastica e non essere utile per la maggior parte delle situazioni pratiche. Pertanto, la simulazione numerica è necessaria per ottenere ciò che un matematico vuole, come ottimizzare l'indice di Sharpe in un modello AR 1.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan spiega come ottimizzare le strategie di trading senza overfitting. L'obiettivo è quello di massimizzare il rapporto Sharpe medio, che può essere fatto attraverso un approccio di simulazione. Il flusso di lavoro prevede l'avvio con i prezzi storici e l'adattamento di un modello autoregressivo (AR). Il modello AR viene quindi utilizzato per generare tutti gli utenti di prezzi simulati necessari per testare la strategia di trading. L'approccio di simulazione consente tutte le simulazioni desiderate, riducendo il rischio di overfitting. Una volta trovati i parametri ottimali per la strategia di trading attraverso l'approccio di simulazione, può essere utilizzato per eseguire il backtest sulle serie temporali originali o sui dati fuori campione per vedere come funziona il modello.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute l'utilizzo di un modello discreto, come quello autoregressivo con ritardo, per trovare un modello di serie temporali non casuali per una strategia di trading ragionevole. Il modello semplice ha tre parametri, che possono essere facilmente adattati con software standard. La strategia prevede di prendere una decisione in ogni punto in base al fatto che il rendimento logaritmico atteso sia maggiore o minore di un multiplo della volatilità incondizionata e condizionale. Questa semplice strategia ha un solo parametro, ma può essere regolata e migliorata attraverso la simulazione. Il parametro ottimale risulta essere 0,08 con una certa variabilità dovuta alla casualità.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute due metodi per ottimizzare le strategie di trading senza overfitting. Il primo metodo esamina il rapporto Sharpe di un tracciato con un dato parametro e trova il rapporto Sharpe massimo regolando quel parametro. Questo metodo fornisce risultati precisi ma utilizza un piccolo sottoinsieme di percorsi. Il secondo metodo traccia la distribuzione del rapporto Sharpe in funzione del parametro ottimale e seleziona la modalità di questa distribuzione per individuare il parametro che fornisce il miglior rapporto Sharpe per la maggior parte delle realizzazioni. Questo metodo è meno preciso ma può avere un significato intuitivo migliore. Tuttavia, il rendimento cumulativo della strategia di trading con il parametro ottimizzato non è impressionante nel test fuori campione e talvolta i parametri non ottimali possono dare risultati migliori. Chan suggerisce che una ragione di ciò è che il modello di serie temporali utilizzato è adattato utilizzando un set fisso nel campione, mentre nel trading nella vita reale, il modello dovrebbe essere continuamente adattato con nuovi dati. Nel complesso, questi metodi sono utili per trovare parametri ottimali per una strategia di trading, ma è importante tenere presente che ottimizzano solo il rapporto Sharpe medio sui percorsi e non possono garantire risultati ottimali per un particolare percorso realizzato.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan discute il problema dell'overfitting nelle strategie di trading quantitativo e come superarlo. Spiega che mentre è impossibile prevedere i risultati futuri del mercato con la massima precisione, l'approccio migliore è utilizzare un approccio d'insieme e applicare la strategia a più serie temporali anziché a una sola. Il dottor Chan sottolinea inoltre l'importanza non solo di adattare un modello di serie temporali ai dati sui prezzi, ma anche di adattare una strategia di trading al modello per ridurre al minimo l'overfitting. Suggerisce di utilizzare vari metodi di ottimizzazione e modelli ancora più complessi come le reti neurali ricorrenti per migliorare le strategie di trading.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il Dr. Ernest Chan risponde a una domanda su come scegliere il miglior modello di serie temporali, considerando il numero quasi infinito di parametri che possono essere adattati. Spiega che esistono procedure statistiche consolidate per l'adattamento di modelli di serie temporali basati sui dati disponibili, il che è più semplice rispetto all'adattamento di una strategia di trading poiché ci sono più dati da trattare in quest'ultima.