Da qualche tempo i network di private banking propongono il Private Credit come soluzione definitiva per l’asset allocation: rendimenti netti vicini all’8-10% annuo con la stabilità di un BTP a breve scadenza.
Queste considerazioni valgono anche per i fondi di Private Equity ed i fondi Immobiliari, e non solo di Private Credit.
…quindi prendi un bel respiro e inizia a leggere: se sei investito su questi strumenti potrebbe essere fastidioso, ma io credo che sia meglio “sapere” che far finta di niente e nascondere la testa sotto alla sabbia.
Le curve di rendimento storiche di questi fondi mostrano una linea che sale regolare, apparentemente immune alle turbolenze dell’azionario e dell’High Yield. È un miraggio contabile. Le aziende finanziate tramite Private Credit subiscono inflazione, tassi e ciclo economico come quelle quotate; la presunta assenza di rischio deriva solo dal modo in cui vengono prezzate le quote.
Mark-to-Model contro Mark-to-Market
Sui mercati quotati vige il Mark-to-Market: il valore di un’obbligazione si aggiorna in tempo reale all’incrocio tra domanda e offerta, e se il rischio di credito esplode il prezzo crolla subito. Nel Private Credit si applica invece il Mark-to-Model (appraisal-based pricing): i prezzi non li fa il mercato, li fissa un comitato interno a cadenza periodica.
Questo ritardo strutturale produce il volatility smoothing, la “levigatura” della volatilità: siccome i prezzi si muovono a piccoli passi, i rendimenti mensili sviluppano una forte autocorrelazione positiva e il rendimento di oggi resta ancorato a quello di ieri.
L’autocorrelazione, spiegata
Autocorrelazione significa che il rendimento di un mese somiglia a quello del mese precedente. Nei mercati liquidi è quasi assente: il rendimento di ottobre non dice quasi nulla su quello di novembre. Nei fondi a prezzi levigati, invece, è alta, ed è facile capire perché: se una perdita reale del 9% viene contabilizzata “a rate” su tre o quattro mesi, i mesi negativi arrivano in fila, uno simile all’altro.
Chi osserva la serie pubblicata vede solo movimenti piccoli e regolari, mai uno strappo: il fondo sembra tranquillo. Ma la tranquillità è un artefatto della contabilità, non una proprietà dell’investimento. E ha un effetto preciso sulle metriche di rischio.
Lo Sharpe Ratio, l’indicatore più usato per giudicare un investimento, misura quanto rendimento extra si ottiene per ogni unità di rischio, dove il rischio è la volatilità. Levigare i prezzi comprime artificialmente il denominatore: nel modello di smoothing AR(1) la volatilità osservata è legata a quella reale da questa relazione.
- σ (sigma) — la volatilità: quanto i rendimenti oscillano attorno alla loro media. È la misura standard del rischio.
- σ osservata — la volatilità calcolata sui prezzi pubblicati dal fondo.
- σ reale — la volatilità economica vera, quella che vedresti se i prestiti fossero quotati in Borsa.
- ρ (rho) — l’autocorrelazione: quanto il rendimento di un periodo somiglia a quello del periodo precedente. Vale 0 se i rendimenti sono indipendenti, si avvicina a 1 quando ogni dato è quasi una copia del precedente.
Con un’autocorrelazione di 0,5, valore comune per gli asset illiquidi, la radice vale circa 0,58: la volatilità pubblicata nei documenti d’offerta è quindi il 58% di quella reale. Quasi metà del rischio sparisce dai report senza che nessuno abbia falsificato un solo numero.
Lo Sharpe Ratio su carta cresce così di oltre il 70%, senza che il rischio effettivo sul capitale sia diminuito.
Il Beta nascosto e il de-smoothing
L’altro grande argomento commerciale è la decorrelazione: il Private Credit viene presentato come un asset che si muove per conto suo, indipendente dai mercati. Per verificarlo si usano modelli di de-smoothing, come quello di Getmansky, Lo e Makarov, che rimuovono il ritardo contabile e ricostruiscono i rendimenti economici sottostanti. L’idea del modello: il rendimento pubblicato in un trimestre non riflette solo quello che è successo in quel trimestre, ma è una media ponderata di quello che è successo negli ultimi trimestri.
- Rtoss — il rendimento che il fondo pubblica nel periodo t (il trimestre attuale).
- Rtreale, Rt−1reale, Rt−2reale — i rendimenti economici veri del trimestre attuale, del precedente e di due trimestri fa.
- w0, w1, w2 — i pesi: quanta parte di ogni trimestre passato “filtra” nel dato pubblicato oggi. Sommano a 1, cioè prima o poi tutta la realtà arriva nei numeri — solo in ritardo.
Applicato ai fondi di direct lending, il modello cambia il quadro: la volatilità annua passa dal 3-5% dichiarato al 10-14%, la correlazione con l’High Yield, venduta come prossima allo zero, sale in area 0,75-0,85, e il Beta rispetto al mercato del credito si porta a ridosso di 1.
Il Private Credit non è decorrelato: ha un Beta ritardato di 2-4 trimestri. Subisce gli stessi scossoni del credito quotato, ma li iscrive a bilancio mesi dopo.
Mismatch di liquidità e gating
Quando la contabilità si scontra con un sell-off reale, emerge il mismatch di liquidità, cioè lo squilibrio tra la durata degli investimenti e le promesse di rimborso. Un fondo di Private Credit ha in pancia prestiti illiquidi a 5-7 anni, ma spesso offre finestre di uscita trimestrali. In una fase di stress i default salgono e gli istituzionali chiedono i rimborsi; il fondo non può liquidare le posizioni in tempi brevi ed esaurisce la cassa.
L’unica mossa contrattuale disponibile è il gating, il blocco dei riscatti: la quota vale formalmente 100, ma è impossibile convertirla in liquidità. È l’equivalente di una banca che, il giorno della corsa agli sportelli, chiude le casse: i soldi sulla carta ci sono, ma non si possono ritirare. Se il fondo usa anche leva finanziaria interna — cioè ha a sua volta preso denaro in prestito per amplificare i rendimenti — l’erosione del capitale residuo accelera in modo non lineare.
L’integrazione in un portafoglio sistematico
Il Private Credit non è da scartare: il premio di illiquidità esiste e remunera chi rinuncia a smobilizzare il capitale per anni. Va però gestito con i dati giusti.
Inserirlo in un’ottimizzazione di Markowitz — l’algoritmo classico che decide quanto pesare ogni asset in portafoglio in base a rendimento atteso, rischio e correlazioni — con una volatilità del 4% è un errore tecnico: l’algoritmo lo interpreta come un asset quasi privo di rischio e lo sovrappesa, proprio perché gli sono stati dati in pasto i numeri levigati. Nella matrice di covarianza vanno usati i rendimenti de-smoothed.
Per la stessa ragione il Maximum Drawdown atteso — la perdita massima dal picco al punto più basso — non si deduce dallo storico del fondo, che per costruzione non ha mai mostrato un vero crollo: si stima sovrapponendo le serie degli indici Leveraged Loan (i prestiti a leva quotati, il parente osservabile più prossimo) nei periodi di crisi, con un moltiplicatore che penalizzi l’illiquidità.
L’errore da non commettere è trattare questo strumento come un’alternativa sicura all’obbligazionario governativo: il rischio non è stato eliminato, viene solo contabilizzato più tardi.
La Volatilità di un Portafoglio è un problema…
Hai mai sentito parlare di Volatility Drag?
📌La Volatilità è che ciò che fa divergere la media aritmetica dalla media geometrica dei rendimenti (sto parlando del CAGR)
📌La Volatilità penalizza l’Interesse Composto
📌La Volatilità aumenta il drawdown medio e i tempi di recupero
📌La Volatilità amplifica l’incertezza di qualunque proiezione andrai ad effettuare su quel Portafoglio
…ma se pensi di controllare la Volatilità del tuo Portafoglio inserendo un fondo di Private Credit, se fuori strada (come ti ho spiegato nell’articolo)
Dai un’occhiata a questo video: nella seconda parte vedrai alcune idee per controllare la Volatilità di un Portafoglio👇
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Questa volta il lavoro inizia dalla costruzione del portafoglio, per finire con l’impiego di strategie con le Opzioni per fare smoothing e diminuire la Volatilità del rendimento
Non puoi controllare la Volatilità dei mercati
Ma puoi imparare a controllare la Volatilità del tuo Portafoglio
Luca Giusti
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