Il punto di partenza di ogni portafoglio Smartfolio è una stima del rendimento atteso di ciascun mercato per i 12 mesi successivi. Le stime coprono 17 mercati principali, scelti per rappresentare le grandi aree in cui si può investire:
| Azionari | Obbligazionari | Altri mercati |
|---|---|---|
| Azionario globale | Treasury USA 7–10 anni | Immobiliare globale |
| Azionario USA | Governativo emergente in USD | Materie prime globali |
| Azionario Europa | Aggregate EUR | |
| Azionario Giappone | Corporate EUR | |
| Azionario Cina | Corporate USD | |
| Azionario India | High yield EUR | |
| Azionario emergente globale | High yield USD | |
| Azionario Asia Pacifico ex Giappone |
Su questi 17 mercati lavora un modello dedicato. Le previsioni sugli altri mercati dell'universo Smartfolio, oltre 100 in tutto, derivano da queste attraverso le relazioni storiche che legano ciascun mercato a quelli principali.
Come nasce una previsione
- I fattori economici. Per ciascun mercato si individuano i fattori che ne spiegano l'andamento: la pendenza delle curve dei tassi e la velocità con cui cambia, le condizioni di erogazione del credito, i differenziali dei tassi tra le principali valute, il clima globale di propensione o avversione al rischio, il momentum dei prezzi, la volatilità, il grado di sincronizzazione delle principali economie. Ogni mercato ha la propria combinazione.
- Il modello economico. Un modello statistico lega questi fattori al rendimento dei 12 mesi successivi, con relazioni che la teoria economica giustifica. È la parte della previsione che si può spiegare con l'economia.
- L'intelligenza artificiale sui residui. Un modello di machine learning analizza solo ciò che il modello economico non riesce a spiegare e, quando trova regolarità, corregge la stima. L'IA non sostituisce l'economia: la completa.
- La stima prudente. Prima di entrare nell'ottimizzazione, le stime vengono ridimensionate per contenerle entro limiti ragionevoli. L'ordine tra i mercati resta lo stesso; si riduce solo l'ampiezza delle differenze, che l'ottimizzatore tenderebbe ad amplificare.
Per ogni previsione si può risalire a ciascuno di questi passaggi: quali fattori la sostengono, quanto pesa la correzione dell'IA, come cambia la stima dopo la calibrazione. È ciò che rende il framework spiegabile, come vedremo nella pagina "Nessuna scatola nera".
Come è stata verificata
Un modello che spiega bene il passato non è necessariamente un buon modello di previsione: basta adattarlo abbastanza ai dati storici per fargli "indovinare" tutto ciò che è già successo. Per questo le previsioni di Smartfolio sono state verificate con un metodo più severo.
- Solo informazioni disponibili in quel momento. Ogni previsione storica è stata calcolata come se ci si trovasse in quella data, usando esclusivamente i dati allora disponibili.
- Validazione walk-forward. Il modello viene stimato sul passato, produce la previsione, attende 12 mesi, viene confrontato con ciò che è successo davvero, e poi si sposta in avanti di una settimana. Nessuna previsione viene giudicata su dati che il modello aveva già visto.
- Un campione ampio. 666 rilevazioni settimanali dal gennaio 2013 all'ottobre 2025. Il numero di modelli attivi cresce nel tempo, man mano che diventano disponibili i dati necessari, fino a 17; le analisi che richiedono tutti i modelli insieme usano il periodo comune, dal 2017.
- Test di significatività. I risultati più importanti sono stati sottoposti a verifiche statistiche, tra cui bootstrapping e analisi fuori campione, per escludere che fossero frutto del caso.
Un'avvertenza di metodo: le previsioni sono settimanali, ma ciascuna guarda ai 12 mesi successivi. Le osservazioni vicine nel tempo condividono quindi gran parte del periodo di verifica e non sono indipendenti tra loro. È il motivo per cui i risultati vanno letti su periodi lunghi, non settimana per settimana.
Quante volte la direzione è giusta
La misura più semplice della qualità di una previsione è l'accuratezza direzionale: la quota di previsioni che hanno indovinato se il mercato, nei 12 mesi successivi, sarebbe salito o sceso. Sull'intero campione, la media dei 17 modelli è del 75,0%: tre previsioni su quattro hanno indicato la direzione giusta.
Il dato medio, però, nasconde l'aspetto più interessante. Ordinando tutte le previsioni dalla più negativa alla più positiva e dividendole in fasce, l'accuratezza cambia in modo marcato.
Direzione corretta a 12 mesi, per fascia di previsione
Previsioni ordinate dalla più negativa alla più positiva; sotto ogni barra la previsione media della fascia.
Tre letture:
- Le previsioni più nette sono le più affidabili. Quando un modello prevede un rialzo marcato, indovina la direzione in più di otto casi su dieci.
- Anche le previsioni negative più forti funzionano. Il 5% più negativo raggiunge il 70,6%: evitare i peggiori ribassi è un'informazione preziosa quanto cogliere i rialzi.
- Le previsioni vicine allo zero sono le meno informative. Intorno allo zero l'accuratezza scende verso il 66–69%: è naturale, perché in quella zona basta un piccolo scarto per cambiare segno al risultato.
Per questo ogni previsione è accompagnata da un indicatore di confidenza, che dice quanto quella specifica stima si colloca nelle fasce storicamente più affidabili. L'indicatore non entra nel calcolo del portafoglio: serve a chi lo costruisce per scegliere i mercati da includere nella frontiera principale.
Che cosa significa per chi costruisce un portafoglio
Un'accuratezza del 75% non significa che tre investimenti su quattro andranno bene. Significa che, guardando a molti mercati e a molti momenti, le previsioni indicano la direzione giusta molto più spesso di quanto farebbe il caso. Usate da sole, su un singolo mercato, restano incerte; usate per costruire un portafoglio, diventano un vantaggio sistematico.
Per un portafoglio, però, conta soprattutto un'altra capacità: non indovinare il segno di ciascun mercato, ma ordinare i mercati tra loro, distinguendo quelli che faranno meglio da quelli che faranno peggio. È il tema della pagina successiva.
Fonte: statistiche SmartFolio sulle previsioni storiche dei 17 modelli, 2013–2025. Il periodo si chiude al 2025 perché ogni previsione richiede 12 mesi per essere verificata. Risultati storici, non indicativi di risultati futuri.