Alfa sostenibile

Storicamente, data la disponibilità di dati relativamente ridotta, la nostra filosofia ambientale, sociale e di governance (ESG) è stata espressa attraverso un vaglio basato sull'esclusione, che consisteva nell'evitare i titoli che non soddisfacevano i nostri valori morali ed etici.

Negli ultimi anni, il proliferare di dati ESG comunicati dalle aziende ha permesso al nostro team di ricerca di migliorare le proprie competenze nell'investimento ESG sistematico e di sviluppare una profonda comprensione dei meccanismi fondamentali dietro le migliori prassi. Integriamo ampiamente le caratteristiche ESG nella maggior parte dei fondi azionari della nostra gamma e continuiamo a compiere progressi in questo senso anche in alcuni fondi a reddito fisso, come la RAM Global Bond Total Return Strategy.

Consideriamo i fattori ESG come una delle quattro dimensioni dei nostri obiettivi d'investimento finali, insieme ad alfa, rischio e liquidità. Secondo la nostra ricerca, i fattori ESG integrano nel processo d'investimento un approccio alla selezione che lo rende più socialmente responsabile, oltre a contribuire a ridurre il rischio d'investimento a lungo termine e a migliorare i rendimenti del fondo (cfr. studio sull'integrazione dei fattori ESG e studio ESG2Risk).

Integriamo pienamente i fattori ESG nel nostro approccio sistematico alla selezione dei titoli. Sfruttando la nostra piattaforma di deep learning e coniugando dati strutturati e non strutturati, cerchiamo di individuare le opportunità di alfa sostenibile nel nostro universo azionario dinamico.

Inizialmente, il nostro universo investibile di azioni viene filtrato per escludere le aziende dannose (cfr. sezione Esclusione), un processo assistito dalla nostra infrastruttura di Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che ogni giorno scansiona migliaia di notizie sul nostro universo investibile per identificare le aziende che presentano problemi e controversie ESG.

Sfruttiamo il numero crescente di fonti di dati ESG (interne ed esterne) per creare input d'investimento che misurano chiare caratteristiche ESG, forniscono informazioni a valore aggiunto da fonti tradizionali e migliorano le nostre previsioni relative al rendimento, alla volatilità e al volume. Tra i nostri principali fornitori di dati esterni, possiamo citare CDP, MSCI ESG e Bloomberg. Più avanti elenchiamo i diversi tipi di fonti di dati.

Nei diversi stili (Value, Low Risk, GARP-Momentum, ecc.) e in tutti i segmenti di capitalizzazione di mercato riusciamo a individuare le aziende con le caratteristiche di crescita, i fondamentali e i profili di rischio più interessanti che comporranno il nostro portafoglio. Per ogni azione, la nostra piattaforma di deep learning ci fornisce quindi un profilo di alfa e di volatilità previsto, che dopo essere stato orientato verso i fattori ESG ci permette di calibrare la ponderazione di ogni azione per massimizzare l'alfa sostenibile del portafoglio.

Questo si traduce in una selezione dei titoli best-in-class con aspettative di alfa elevate. Il processo di ottimizzazione ci fornisce una visione multi-angolare su alfa, volatilità, rischio e fattori ESG.

RAM AI utilizza rating ESG di fornitori terzi e rating ESG interni basati sui dati raccolti da diversi fornitori per valutare con maggiore granularità la sostenibilità dei suoi investimenti.

Per le azioni e gli emittenti societari, al fine di valutare la sostenibilità di un investimento, RAM AI fa leva sul numero crescente di fonti di dati ESG (interne ed esterne) per creare input d'investimento che misurano chiare caratteristiche ESG, che possono fornire informazioni a valore aggiunto da fonti tradizionali e che possono migliorare il rendimento e il controllo del rischio. I principali fornitori di dati esterni di RAM AI sono: CDP, MSCI ESG e Bloomberg. Più avanti elenchiamo i diversi tipi di fonti di dati di RAM AI.

Per i titoli di Stato, RAM AI si basa sui dati della Banca Mondiale per assegnare un rating E, S e G relativo a ogni componente, al fine di stimare il valore dei diversi aspetti dello spettro E, S e G e definire un rating per ciascun emittente in cui investiamo. Per valutare la sostenibilità di un emittente, RAM AI si basa su più di 30 fattori, tra cui:

• Emissioni di CO2 dal consumo di combustibili fossili
• Area forestale in % dei terreni
• Prelievi di acqua dolce
• Percentuale di seggi detenuti da donne in Parlamento
• Coefficiente di Gini sulla disuguaglianza di reddito
• Punteggio di rischio politico
• Controllo della corruzione, ecc.