Cos’è un PAC Dollar Cost Averaging? Come ha performato in passato? Cristiano Lanni ce lo spiega grazie ad una serie di backtest sullo SPY, l’ETF sull’S&P500.
Internet sta veramente cambiando.
Una volta su Facebook trovavi solamente le foto dei gattini, ora c’è un’intera comunità di investitori che si raccoglie per crescere ed informarsi.
Ed è proprio su un gruppo Facebook che ho incontrato Cristiano, ingegnere civile (come me) e appassionato di finanza (come me).
Cristiano aveva pubblicato i risultati della sua analisi fatta con Python su una serie di backtest su strategie PAC Dollar Cost Averaging. Ho deciso di contattarlo ed eccoci qua ad analizzare i suoi risultati! Abbiamo anche fatto un webinar per le persone più interessate, trovi la registrazione qui sotto!
Oltre al PAC Dollar Cost Averaging abbiamo intenzione di analizzare e confrontare anche altre strategie di investimento a lungo termine (PIC e Value Averaging), quindi se vuoi partecipare al prossimo webinar ti chiedo di registrarti tramite questo modulo Google.
Andiamo per ordine…. Prima di scendere nei dettagli dell’analisi, conosciamo Cristiano e andiamo a fare un breve ripasso dei concetti base.
Chi è Cristiano Lanni
Cristiano Lanni ha conseguito il dottorato in Ingegneria civile presso l’Università di Trento. Al momento lavora come ingegnere idraulico da ANAS nella sua sede di Roma.
Da anni però si è avvicinato al mondo dell’economia e della finanza, principalmente con lo scopo di imparare a gestire al meglio le sue risorse finanziarie.
Per la stessa ragione ha deciso di mettere a frutto le sue competenze di programmazione in Python e di fare questa serie di backtest sulle diverse strategie di investimento a lungo termine: PIC, PAC, PAC Dollar Cost Averaging e PAC Dollar Value Averaging
In questo articolo ci concentreremo sulla sua analisi del PAC Dollar Cost Averaging
Cos’è un PAC Dollar Cost Averaging
Vediamo in maniera super riassuntiva cos’è un PAC Dollar Cost Averaging.
Questa strategia di investimento a lungo termine consiste nel investire una determinata somma ad intervalli di tempo costanti. Per esempio 500€ ogni mese, o 1000€ ogni 3 mesi.
Nulla di più complesso.
Cos’è un ETF
Un ETF (Exchange Traded Fund) è un fondo che investe in azioni o obbligazioni o derivati secondo la strategia descritta da un indice finanziario. Il classico esempio è lo SPY, l’ETF storico sull’indice S&P500 (SPDR S&P500). Acquistando quote di questo fondo è come se stessi acquistando azioni di tutte le principali società americane secondo le proporzioni descritte dall’indice S&P500.
Cosa vuol dire fare un Backtest
Fare un Backtest sul S&P500 vuol dire simulare delle strategie di investimento basandosi sui dati del passato. In altre parole fare un backtest vuol dire fare finta di mettersi nei panni di un investitore del passato e vedere come sarebbe stato l’andamento del suo portafoglio se avesse rispettato la strategia che stiamo analizzando.
Come fare un backtest su un ETF
Ci sono molti modi per fare dei backtest. Esistono programmi specifici che ti permettono di fare queste analisi. Se la strategia è molto semplice e vuoi fare un numero limitato di simulazioni puoi addirittura trovare dei siti online che ti permettono di fare dei backtest.
Più le cose si fanno complesse più elasticità è richiesta al programma (e alla tua testa per capire se il programma sta facendo quello che vuoi tu).
Per questo appoggio la posizione di Cristiano.
Non c’è modo migliore che costruirsi la propria analisi con un programma tipo Python, R, Matlab, Excel ecc…
Questa soluzione ha molti vantaggi:
- Migliori le tue doti di programmazione
- Migliori le tue competenze finanziarie
- Ti rendi conto della tua propensione al rischio
- Ti rendi conto delle scelte reali che devi fare per mettere in campo la strategia
Se stai pensando di percorrere questa strada sappi che per la maggior parte di questi programmi esistono delle librerie pre impostate per fare simulazioni finanziarie, quindi non dovrai costruirti tutto da zero!
Se vuoi approfondire la questione ti rimando alla presentazione o scrivi direttamente a Cristiano ([email protected])
Risultati backtest sullo SPY
Cristiano ha analizzato PAC con durate di 5,10,15,20 anni con 4 diverse strategie:
- PAC mensile di 500 euro di durata 5,10,15, 20 anni
- PAC trimestrale di 1500 euro di durata 5,10,15, 20 anni
- PAC mensile di 500 euro di durata 5,10,15, 20 anni con incremento della rata per bilanciare l’inflazione
- PAC trimestrale di 1500 euro di durata 5,10,15, 20 anni con incremento della rata per bilanciare l’inflazione
Il periodo storico in cui l’analisi si è concentrata è 1994-2021.
In totale i backtest sullo SPY sono stati circa 250.
Cristiano è sceso molto nel dettaglio nella sua spiegazione dei vari scenari che avrebbero incontrato gli investitori seguendo queste strategie.
Giusto per citare un esempio di un PAC “sfortunato”, analizziamo il caso qui sotto.
Questo investitore ha fatto un PAC sullo SPY per 15 anni, è stato in negativo per la maggior parte del tempo, ed ha avuto un rendimento molto basso (circa 8%, non annuo, ma totale!).
Un incubo…
All’opposto c’è il caso dell’investitore che ha iniziato il PAC subito dopo la Bolla delle DOT-COM. In quel caso avrebbe avuto solo un piccolo drawdown durante il 2008 con la crisi dei mutui subprime e da lì in poi avrebbe cavalcato il bull market incredibile che abbiamo visto negli ultimi anni.
Al di là di questi casi particolari quello che ci interessa è analizzare le performance medie di queste strategie. Quale metodo migliore di confrontare le performance se non confrontare i rendimenti medi ottenuti da tutte le 250 analisi viste prima?
Questo grafico riassuntivo dei rendimenti medi per i PAC Dollar Cost Averaging di 5, 10,15 e 20 anni è super potente per 3 ragioni:
- Ci fa vedere che effettivamente l’interesse composto esiste, visto l’andamento più che parabolico
- Ci fa capire che la rata costante è più efficiente visto che ha un rendimento medio più alto (la cosa non stupisce visto che con la rata crescente investo più soldi alla fine del periodo di investimento e questi soldi hanno meno tempo per sfruttare l’interesse composto)
- Evidenzia come, nonostante siano stati esclusi i costi di commissione, i versamenti trimestrali abbiano portato a rendimenti leggermente superiori rispetto a quelli mensili
Key takeaways di Cristiano
- il tempo è il miglior alleato dell’investitore
- la diversificazione è il secondo miglior alleato dell’ investitore (ed è funzione dell’orizzonte temporale dell’investimento e della propensione al rischio dell’investitore)
- la strategia migliore dipende anche da quelle che sono le possibilità’ finanziarie e di risparmio dell’investitore
- perché’ non imparare ad approcciare gli investimenti con delle analisi come quelle riportate in questa presentazione?
- attraverso l’utilizzo di un software free (ad es. Python) ed imparando qualche semplice e chiara regola di coding è possibile implementare, back-testare, verificare e confrontare diverse strategie di investimento ed è’ possibile gestire in autonomia il proprio portafoglio d’investimento(monitoraggio, regole di ribilanciamenti, regole di entrata e uscita (enter rules and exit rules), calcolo della rata, ecc.)
Extra: Sell in May and Go Away?
Hai mai sentito parlare del detto “Sell in May and Go Away”?
Secondo questa teoria il mercato restituisce dei rendimenti minori durante i mesi estivi rispetto ad i mesi invernali. (L’ho analizzata anche io qui su Investimi in questo articolo)
Cristiano ha provato ad ipotizzare una strategia basata su questa teoria. La strategia backtestata da Cristiano prevede di fare versamenti doppi durante i mesi estivi rispetto ad i mesi invernali, in modo tale da acquistare quote “a sconto” e battere il mercato.
In altre parole questa strategia “contrarian” consiste in:
- versare 250€ da maggio a ottobre
- versare 750€ da da novembre ad aprile
Cristiano ha poi confrontato i risultati ottenuti applicando questa strategia con quelli ottenuti seguendo il mercato, ossia facendo versamenti costanti di 500€ (il totale annuale è sempre 6000€). I risultati sono quelli che trovi qui di seguito.
I rendimenti sono praticamente identici. Quindi dimezzare la rata nei mesi con i rendimenti più alti e raddoppiarla nei mesi con i rendimenti più bassi non ha generato alcun beneficio (almeno per come è stata impostata questa analisi e strategia).
Se ancora non l’avessi fatto ti invito a guardare la registrazione della presentazione di Cristiano in cui approfondisce in maniera chiara e completa tutti i concetti che abbiamo visto finora.
Ciao e ti aspetto al prossimo appuntamento!
Ah, dimenticavo, se qualcosa non ti è chiaro o hai ulteriori domande sull’analisi o ti invito a contattare Cristiano tramite Facebook o alla sua Email: [email protected] e mi raccomando supporta le sue analisi iscrivendoti al suo canale YouTube.
Aggiornamento – Come calcolare i rendimenti di un PAC DCA
Dopo il nostro webinar Cristiano si è subito messo al lavoro per aggiungere qualche altra chicca alla sua analisi e renderla ancora più completa. Ti riassumo brevemente il contenuto del video qua sotto ma ti invito a guardare il video completo per avere una comprensione a 360° dell’argomento.
PS: Mi raccomando supporta le analisi di Cristiano iscrivendoti al suo canale YouTube!
In questo video di aggiornamento Cristiano si è concentrato su una domanda:
“Come si calcolano i rendimenti di un PAC Dollar Cost Averaging?”
La risposta è che esistono due metodi per calcolare il rendimento di un PAC:
- rendimento assoluto
- calcolare il Tasso Interno di Rendimento (TIR, o IRR in inglese)
Il rendimento assoluto è calcolato con la formula tradizionale ( guadagno/investimento ). Rappresenta un valore piuttosto generico perchè non ci da alcuna informazione su come e quando abbiamo investito i nostri soldi.
L’IRR è una misura che ci permette invece di ottenere informazioni un po’ più precise sul rendimento medio che abbiamo ottenuto anno dopo anno. L’IRR infatti tiene conto del fatto che con un PAC non si investe tutto subito, ma si fanno versamenti periodici.
Cristiano ha riorganizzato i risultati delle sue analisi in modo tale da presentare i rendimenti IRR ottenuti dai suoi oltre 200 backtest sullo SPY. Il risultato è quello che vedi qui sotto.
Come puoi vedere la dispersione dei risultati è molto ampia per i PAC di 5 anni e cala man mano che ci si avvicina ai 20 anni. Questo risultato è importantissimo perchè ci fa capire che con PAC di breve durata può andarci bene come andarci male. Al contrario, se l’orizzonte temporale aumenta, aumentano anche le probabilità di ottenere dei risultati nella media. (che è esattamente quello che vogliamo).
L’analisi di Cristiano si conclude con un’osservazione che può interessare a molti investitori. In quanti casi si ha avuto un rendimento (IRR) negativo con PAC sullo SPY di 5, 10, 15 e 20 anni?
Secondo questi risultati:
- circa il 17% delle volte per un PAC DCA di 5 anni
- circa l’11% delle volte per un PAC DCA di 10 anni
- circa l’8% delle volte per un PAC DCA di 15 anni
- mai per un PAC di 20 anni
Mi sembrano delle ottime conclusioni no?!
Ciao molto bello l’articolo.. Sto facendo un progettino Open source sul backtest di queste cose, se vuoi dare una mano 😉 https://github.com/cellarosi/investlib
Ciao Marco!
Che bella iniziativa! Se vuoi mandami un email con maggiori dettagli.
Matteo