Le strategie di protezione delineate in questo articolo possono essere considerate come  elemento fondamentale per garantire resilienza e competitività in portafogli esposti ad un mondo sempre più interconnesso e instabile. Le previsioni geopolitiche e macroeconomiche per il 2025 delineano uno scenario ricco di tensioni che richiedono a loro volta di considerare un approccio pro-attivo alla gestione del rischio.

Le attuali dinamiche globali suggeriscono che il 2025 sarà caratterizzato da:

1. Contesto Geopolitico e Macroeconomico

1. Rischi Geopolitici Crescenti:
   • Asia-Pacifico: Le tensioni tra Cina e Stati Uniti per il controllo tecnologico e commerciale continuano a intensificarsi. Eventuali escalation militari o sanzioni economiche potrebbero avere un impatto diretto su settori chiave come semiconduttori e manifatturiero.
   • Europa: La crisi energetica derivante dai conflitti in corso e la dipendenza dai combustibili fossili rappresentano vulnerabilità persistenti.
   • Medio Oriente: Rischi legati all’instabilità politica e alla volatilità del prezzo del petrolio.
2. Condizioni Economiche Globali:
   • Tassi di interesse elevati: Le principali banche centrali stanno mantenendo una politica restrittiva per combattere l’inflazione. Questo scenario aumenta i costi di finanziamento, in particolare per le startup e le aziende distressed.
   • Inflazione strutturale: Sebbene in rallentamento, l’inflazione resta elevata in molte economie sviluppate, comprimendo i margini di profitto e aumentando i costi operativi.
   • Volatilità di mercato: La combinazione di crisi geopolitiche ed economiche alimenta una volatilità sistemica nei mercati finanziari globali.
3. Transizione Tecnologica e Energetica:
   • La competizione globale per il controllo delle tecnologie di frontiera (AI, semiconduttori, energie rinnovabili) sta creando squilibri nei mercati, aumentando i rischi operativi per le aziende non allineate.

Alla luce di queste dinamiche, puntare sulle protezioni diventa un imperativo per salvaguardare il valore del portafoglio e generare guadagni convessi in condizioni di instabilità.

2. Necessità di Strategie di Protezione

1. Gestione delle Fragilità Sistemiche:
   • Nel caso in cui, il portafoglio sia esposto a startup tecnologiche e aziende distressed, questo si rende vulnerabile a shock di funding, volatilità settoriale e oscillazioni dei tassi.
   • Strumenti come opzioni barrier put e call sul VIX possono mitigare questi rischi, fornendo un margine di sicurezza essenziale.
2. Opportunità Convexe in Mercati Volatili:
   • Geopolitica: Un aumento delle tensioni potrebbe causare picchi di volatilità che strumenti come le call sul VIX potrebbero sfruttare con rendimenti asimmetrici.
   • Rischi Energetici: Protezioni legate alle commodity (sul petrolio e sul gas naturale) possono ridurre l’impatto di shock improvvisi.

Affronteremo quindi lo studio di un ipotetico portafoglio composto da PMI, startup e aziende distressed, monitorandole sotto diverse condizioni, con /e in assenza di protezioni. 

Analisi di Portafoglio, Rischi Aggregati e Strategie di Copertura

Portafoglio Analizzato

1. Alfa Textile (PMI – Manifatturiero)

• Settore: Manifatturiero tradizionale, produzione tessile per mercati locali.
• Rischi macro:
  • Costo delle materie prime: Fluttuazioni dei prezzi globali di cotone e fibre sintetiche.
  • Inflazione: Incremento dei costi operativi.
• Rischi micro:
  • Obsolescenza tecnologica: Rischio di perdita di competitività rispetto a produttori modernizzati.
  • Dipendenza da pochi clienti: Esposizione concentrata verso due grandi distributori.

2. Beta Foods (PMI – Food & Beverage)

• Settore: Produzione e distribuzione di prodotti alimentari biologici.
• Rischi macro:
  • Regolamentazione alimentare: Rischio di nuove normative europee più stringenti.
  • Cambiamenti nei costi energetici: Elevata dipendenza dai costi di trasporto refrigerato.
• Rischi micro:
  • Dipendenza da fornitori: Rischio di interruzione nella catena di approvvigionamento.
  • Concorrenza locale: Mercato altamente frammentato con pressione sui margini.

3. GammaTech (Startup – SaaS – Tech)

• Settore: Software-as-a-Service (SaaS), focalizzato su strumenti di gestione aziendale per PMI.
• Rischi macro:
  • Funding: Dipendenza dal ciclo di finanziamento delle startup tech.
  • Tassi di interesse: Incremento del costo del capitale in un contesto di rialzi.
• Rischi micro:
  • Concorrenza diretta: Numerosi competitor con offerte simili.
  • Execution risk: Rischio operativo legato all’implementazione tecnologica.

4. Delta Biotech (Startup – Life Sciences)

• Settore: Biotecnologie, con focus su terapie innovative per malattie rare.
• Rischi macro:
  • Regolamentazione: Dipendenza da approvazioni normative (FDA, EMA).
  • Rallentamenti economici globali: Riduzione di investimenti in R&D.
• Rischi micro:
  • Costi R&D: Costi elevatissimi senza garanzia di ritorno.
  • Concorrenza nel Biotech: Competizione serrata su brevetti e pipeline.

5. Epsilon Energy (Azienda Distressed – Energia)

• Settore: Produzione e distribuzione di energia rinnovabile.
• Rischi macro:
  • Volatilità delle commodity: Prezzi dell’energia instabili e legati a fattori geopolitici.
  • Debito elevato: Sensibile ai tassi di interesse crescenti.
• Rischi micro:
  • Problemi operativi: Ritardi nella manutenzione degli impianti.
  • Pressione competitiva: Concorrenza crescente di grandi player.

6. Zeta Retail (Azienda Distressed – Retail Tradizionale)

• Settore: Vendita al dettaglio, con focus su prodotti non alimentari.
• Rischi macro:
  • Crisi economica: Riduzione della spesa dei consumatori.
  • Transizione digitale: Spostamento delle vendite verso e-commerce.
• Rischi micro:
  • Margini bassi: Rischio di compressione ulteriore con l’aumento dei costi.

Debito a breve termine: Alta pressione per rimborsi frequenti.

Simulazione Monte Carlo

2.1 Metodologia

Sono stati modellati i flussi di cassa futuri con incorporati dentro i sottostanti rischi macro e micro, secondo una logica APT. I presenti rischi non sono stati oggetto di tassi di sconto, in quanto un singolo numero non potrebbe cogliere la sfumatura dei predetti rischi. È stato quindi scelto di modellarli direttamente sui flussi, secondo distribuzioni proprie per ciascun rischio, per poi scontarli tutto in un ipotetico 10%, per ciascuna azienda su un orizzonte di 5 anni, utilizzando una simulazione Monte Carlo con 10.000 scenari probabilistici,  per incorporare l’incertezza. Ogni simulazione integra:

• Rischi macro: Volatilità del funding, tassi di interesse, inflazione.
• Rischi micro: Concorrenza, costi regolatori, capacità operativa.

2.2 Risultati

La distribuzione originale dei VAN mostra vulnerabilità significative:

• Probabilità di perdita complessiva: 32.43%.
• Code lunghe: Delta Biotech e GammaTech sono responsabili del 70% delle perdite estreme, a causa di rischi regolatori e di funding.

N.b; Tecnicamente, per cogliere anche la sfumatura più intensa della perdita avremmo dovuto avvalerci della EVT che mira ad ottenere un focus sulla distribuzione finale indicandoci la perdita effettiva, e da li calcolare con un Expected Shortfall la perdita stimata e la perdita massima stimata oltre il Var. Lo studio ha deliberatamente evitato un’analisi troppo dettagliata delle singole componenti, concentrandosi invece sugli aspetti strategici più rilevanti per garantire chiarezza e leggibilità. Gli approfondimenti tecnici sono stati limitati al necessario per supportare le conclusioni operative.

3. Strategia di Copertura

3.1 Razionalizzazione

La strategia successiva progettata, è stata ideata per mitigare i rischi aggregati senza compromettere eccessivamente i rendimenti del portafoglio. Gli strumenti scelti includono:

1. Barrier Put: Copertura economica per discese moderate.
2. Put su ETF Biotech: Protezione regolatoria specifica.
3. Straddle su SaaS: Gestione della volatilità direzionale.
4. Call sul VIX: Protezione contro aumenti della volatilità sistemica.

3.2 Allocazione del budget

• Costo totale: €9.5 milioni.
• Payoff atteso: €46 milioni.

Rapporto costo-beneficio: 4.84.

4. Efficienza della Strategia

4.1 Impatto sulla distribuzione

• Probabilità di perdita ridotta dal 32.43% allo 0.13%.
• Spostamento della distribuzione verso destra, con una maggiore concentrazione di VAN positivi.

Sono stati inoltre simulati scenari estremi 

4.2 Stress test

In uno scenario di crisi estrema (riduzione del 50% dei VAN):

• Senza coperture: Distribuzione dominata da perdite significative.
• Con coperture: Il portafoglio mantiene una resilienza accettabile, con una riduzione drastica delle code negative.

Dettagli sulla crisi estrema simulata:

1. Definizione della crisi:
   • La crisi estrema è stata modellata come una riduzione del 50% dei valori attuali netti (VAN) originali simulati per il portafoglio.
   • Questo riflette uno scenario di mercato altamente avverso, che potrebbe essere causato da fattori come:
     • Collasso del funding per le startup.
     • Ritardi regolatori o fallimenti di pipeline per il biotech.
     • Aumento drammatico dei tassi d’interesse o riduzione della domanda.

1. Effetti sul portafoglio (senza coperture):
   • Distribuzione spostata a sinistra: I VAN medi sono drasticamente ridotti.
   • Probabilità di perdita: La quasi totalità del portafoglio si posiziona sotto la soglia di pareggio (VAN = 0).
   • Coda lunga: Perdite significative sono evidenti nella parte sinistra della distribuzione.
2. Aggiunta delle coperture:
   • Le coperture sono state applicate come definite in precedenza, con un payoff totale stimato di €46 milioni, meno un costo di €9.5 milioni.
   • Questo payoff ha contribuito a ridurre l’impatto della crisi estrema, attenuando le perdite e spostando la distribuzione verso destra.
3. Parametri chiave della crisi simulata:
   • Riduzione dei VAN: Tutti i VAN originali sono stati ridotti del 50%.
   • Probabilità di perdita senza copertura: Quasi totale, poiché la maggior parte dei valori scende ben al di sotto di zero.
   • Probabilità di perdita con copertura: Ridotta drasticamente, grazie al contributo delle coperture.
4. Scenario esemplificativo:
   • Questo scenario potrebbe rappresentare una combinazione di eventi estremi, come:
     • Crisi del funding globale: Riduzione della disponibilità di capitale per startup e aziende biotech.
     • Shock regolatori: Ritardi o bocciature di farmaci cruciali.
     • Crollo del mercato: Un evento di rischio sistemico come una recessione globale o una crisi geopolitica.

Interpretazione del grafico:

1. Senza copertura (linea blu):
   • La distribuzione cumulativa è spostata verso sinistra, con una larga parte dei VAN al di sotto dello zero, indicando perdite significative.
2. Con copertura (linea verde):
   • Le coperture spostano la distribuzione verso destra, riducendo la probabilità di perdita e aumentando le probabilità di ottenere VAN positivi.
3. Linea rossa (VAN = 0):
   • Evidenzia la soglia di pareggio. La linea verde mostra una significativa riduzione della probabilità di essere sotto questa soglia rispetto alla linea blu.

Sintesi Principali risultati raggiunti:

1. Riduzione delle probabilità di perdita:
   • Nel contesto base, la probabilità di perdita è stata ridotta dal 32.43% allo 0.13%, eliminando quasi completamente il rischio di risultati negativi.
   • In scenari di crisi estrema, dove il portafoglio sarebbe stato soggetto a perdite generalizzate, la strategia ha contenuto le code sinistre, spostando parte della distribuzione sopra la soglia di pareggio.
2. Rapporto costo-beneficio altamente favorevole:
   • Con un payoff atteso di €46 milioni e un costo di €9.5 milioni, la strategia ha garantito un ritorno atteso di quasi 5 volte l’investimento iniziale, confermando la validità economica della copertura.
3. Protezione dalle fragilità sistemiche:
   • Le componenti specifiche delle coperture, come le Barrier Put per settori fragili (Tech e Biotech) e le Call sul VIX per la volatilità sistemica, si sono rivelate efficaci nel mitigare le principali esposizioni macro e micro.

Conclusione

L’analisi presentata porta a ritenere  come una strategia di copertura ben progettata possa trasformare un portafoglio vulnerabile in una struttura resiliente e, in alcune condizioni, antifragile e convesso.  Attraverso l’integrazione di strumenti derivati mirati, abbiamo ottenuto una significativa riduzione del rischio aggregato, con un’efficienza costo-beneficio che rafforza la solidità del portafoglio anche in presenza di eventi estremi.

Importanza di adottare una visione anticipatoria

Questi risultati sottolineano l’importanza di adottare strategie di copertura proattive, specialmente in portafogli esposti a rischi estremi o con una concentrazione di aziende fragili. L’approccio quantitativo e sistematico utilizzato in questo studio può servire come modello per:

• Prevenire perdite catastrofiche in scenari imprevedibili.
• Creare valore anche durante crisi sistemiche, rendendo il portafoglio più competitivo e robusto.

Raccomandazioni strategiche

1. Incorporare scenari di copertura nei processi decisionali:
   • Dovremmo considerare le coperture non solo come strumenti difensivi, ma come opportunità per massimizzare la resilienza e l’efficienza dei capitali.
2. Ottimizzare il timing delle strategie:
   • Un monitoraggio costante della volatilità e delle condizioni di mercato (es. compressione del VIX) permette di ottimizzare il rapporto costo-beneficio delle coperture.
3. Espandere la ricerca verso coperture dinamiche:
   • L’adozione di strumenti come opzioni esotiche e strategie non lineari può migliorare ulteriormente la capacità del portafoglio di adattarsi a condizioni di mercato imprevedibili.

Considerando le contingenze geopolitiche e macroeconomiche previste per il 2025 dovremmo tenere in considerazione strategie di protezione per navigare con successo i mercati nel 2025, dato  il  periodo ad alta incertezza. L’integrazione di coperture ben strutturate potrebbe consentirci  di trasformare i rischi in opportunità, posizionando il portafoglio  in modo convesso.

Dott. Alessio Fratini, Co-Investment Manager ACCELERAHUB