Interviu cu George Marcu, MBA, CFA, MQF

Într-o lume financiară din ce în ce mai mult influențată de date, algoritmi și piețe interconectate, modul în care sunt cercetate și testate ideile de investiții se schimbă. Abordările tradiționale, bazate în principal pe intuiție sau pe analiza izolată a piețelor, sunt din ce în ce mai des puse sub semnul întrebării de metode mai sistematice, fundamentate pe dovezi.

În acest context am stat de vorbă cu George Marcu, co-fondator al Petanque Partners, o firmă de cercetare în domeniul investițiilor cu legături în New York. După absolvirea, în 2023, a Darden School of Business din cadrul University of Virginia, Marcu a ales să nu urmeze traseul obișnuit către consultanță sau finanțe instituționale. În schimb, și-a propus să construiască o platformă de cercetare care îmbină tranzacționarea sistematică, analiza fundamentală și managementul riscului financiar, cu un accent deosebit pe piețele lichide și pe economia inteligenței artificiale.

Money.ro a realizat acest interviu pentru a explora modul în care o nouă generație de cercetători abordează procesul decizional în investiții: de ce încep cu opțiunile și nu cu acțiunile, cum decid când o strategie este suficient de robustă pentru a fi implementată în piață și de ce unele dintre cele mai valoroase rezultate ale cercetării provin din strategiile pe care aleg în mod deliberat să le abandoneze. Discuția oferă, totodată, o perspectivă asupra unei ambiții pe termen lung: crearea unui cadru de analiză care conectează informațiile provenite din piețele de acțiuni, dobânzi, credit, valute și alte clase de active, în loc să le studieze separat.


Î: Ce ați făcut după absolvirea programului Darden?

George Marcu: În 2023 am co-fondat Petanque Partners. În linii mari, activitatea noastră se situează la intersecția dintre cercetarea investițională, tranzacționarea sistematică și analiza riscului. Mi-am dorit să preiau o parte dintre conceptele pe care le-am studiat la Darden și să le combin cu experiența mea anterioară în domeniul finanțelor și al tranzacțiilor, într-un cadru mult mai orientat către investiții.

Activitatea noastră s-a dezvoltat în mai multe direcții. Una dintre ele este cercetarea sistematică în domeniul investițiilor, în special strategiile pe termen scurt cu opțiuni pe ETF-uri larg tranzacționate și foarte lichide. O altă direcție este cercetarea fundamentală, în special în jurul sectorului tehnologic și al lanțului de aprovizionare al industriei inteligenței artificiale. De asemenea, am lucrat la proiecte de risc financiar care au implicat finanțarea comerțului internațional, riscul valutar și analiza calității creditului.

Elementul comun al tuturor acestor activități este procesul decizional în condiții de incertitudine: transformarea unui volum foarte mare de informații financiare într-o decizie disciplinată de investiții sau de management al riscului.


Î: De ce ați ales să începeți cu opțiunile, în loc să construiți pur și simplu un portofoliu de acțiuni?

George Marcu: Opțiunile te obligă să fii foarte precis. Nu este suficient să spui că piața va crește sau va scădea. Trebuie să te gândești la momentul în care estimezi că va avea loc mișcarea, la amplitudinea acesteia, la capitalul pe care ești dispus să îl riști, la ceea ce se întâmplă dacă te înșeli și la momentul în care ar trebui să închizi poziția.

Am ales SPY ca piață inițială deoarece este extrem de lichidă, intens tranzacționată și strâns legată de multe dintre temele care ne interesează, în special tehnologia și inteligența artificială. Din acest motiv reprezintă un laborator foarte bun. Există suficientă activitate pentru a testa ideile în condiții realiste, iar problema inițială este în același timp suficient de restrânsă pentru a putea fi analizată în profunzime.

În prezent ne concentrăm asupra strategiilor direcționale, care utilizează opțiuni pentru a exprima o opinie privind consolidarea sau slăbirea unei tendințe de piață.


Î: Ce urmărește concret cercetarea atunci când decide dacă o tendință de piață este relevantă?

George Marcu: Pornim de la informații de piață relativ intuitive — preț, tendință, volatilitate și activitatea de tranzacționare — iar apoi ne întrebăm dacă aceste măsuri diferite spun aceeași poveste.

De exemplu, mediile mobile pot ajuta la identificarea direcției și persistenței unei tendințe, în timp ce Benzile Bollinger arată cât de mult s-a îndepărtat prețul față de intervalul său recent de variație. Volumul tranzacțiilor adaugă un nivel suplimentar de informație: o mișcare a prețului însoțită de o activitate de tranzacționare mai intensă poate transmite un mesaj diferit față de aceeași mișcare produsă pe un volum foarte redus.

Acestea sunt doar exemple simple și nu reprezintă strategia în sine. În practică, analizăm simultan numeroși indicatori și testăm dacă aceștia conțin informații utile în diferite medii de piață. Ideea nu este ca un singur indicator să îți spună când să cumperi sau să vinzi. Scopul este construirea unui ansamblu coerent de dovezi, iar apoi evaluarea gradului de încredere pe care îl merită aceste dovezi.

Acest lucru influențează și modul în care deschidem o poziție. Nu alocăm neapărat întreaga expunere din primul moment. Putem iniția o poziție parțială și o putem mări doar dacă informațiile ulterioare consolidează ipoteza inițială. Astfel, nivelul de convingere se poate dezvolta în timp, în loc să fie presupus încă de la început.



Î: Inteligența artificială este menționată în mod proeminent în activitatea companiei. Ce rol joacă ea, în realitate?

George Marcu: Eu privesc inteligența artificială ca pe un instrument, nu ca pe o filozofie investițională.

Obiectivul nu este să spunem: „Folosim inteligență artificială, deci strategia trebuie să funcționeze.” Obiectivul este să procesăm informațiile, să identificăm relațiile dintre ele și să actualizăm deciziile mai eficient decât ar fi posibil prin analiză manuală.

Piețele financiare generează un volum extraordinar de informații — prețuri, opțiuni, rate ale dobânzilor, cursuri valutare, mărfuri, rezultate financiare ale companiilor, poziționarea investitorilor și date economice. Unele relații sunt evidente, iar altele sunt mult mai subtile. Metodele de învățare automată (machine learning) pot ajuta la identificarea informațiilor care contează, la evaluarea modului în care importanța acestora se modifică în timp și la determinarea faptului dacă mai multe semnale se confirmă reciproc sau, dimpotrivă, se contrazic.

Totuși, logica investițională trebuie să fie întotdeauna pe primul loc: un model mai complex nu înseamnă automat și o investiție mai bună.


Î: Cum decideți dacă o idee de tranzacționare funcționează?

George Marcu: Încercăm din răsputeri să demonstrăm că nu funcționează. Acesta este unul dintre cele mai importante lucruri pe care le-am învățat până acum. Poți realiza un test istoric care arată extrem de atractiv și, cu toate acestea, să nu ai o strategie investițională viabilă pe termen lung.

Inițial am dedicat foarte mult timp analizării strategiilor bazate pe încasarea primei opțiunilor (option premium). Unele variante produceau rezultate istorice spectaculoase la prima vedere. Însă, pe măsură ce am extins testele, am inclus costuri realiste de tranzacționare, am analizat comportamentul strategiilor în diferite condiții de piață și am aplicat standarde de evaluare mai riguroase, dovezile nu au mai fost suficient de solide pentru a justifica implementarea lor în practică.

Prin urmare, am schimbat direcția. Ceea ce a rămas s-a dovedit mult mai valoros: infrastructura de date de piață, cadrul de management al riscului, procesul de testare și o înțelegere mult mai profundă a ceea ce trebuie să realizeze o strategie pentru a merita capital. Cercetarea actuală este concentrată mai ales asupra oportunităților direcționale, unde pierderea potențială poate fi definită încă de la început.


Î: Așadar, abandonarea unei strategii nu este considerată un eșec?

George Marcu: Bineînțeles că nu. Dimpotrivă.

Dacă procesul tău de cercetare nu îți spune niciodată să renunți la ceva, atunci eu aș avea motive să mă îndoiesc de acel proces.

Piețele conțin cantități uriașe de informații istorice, ceea ce înseamnă că este surprinzător de ușor să găsești ceva care pare să fi funcționat în trecut. Provocarea reală este să stabilești dacă ai descoperit o relație economică autentică sau doar o coincidență atractivă.

Pentru mine, obiectivul nu este să apăr o idee doar pentru că am investit deja șase luni de muncă în ea. Obiectivul este să găsesc ceva care merită să primească alocare de capital.


Î: Petanque desfășoară și cercetare fundamentală. Cum se îmbină aceasta cu tranzacționarea sistematică?

George Marcu: Nu consider că cele două abordări se află în contradicție.

De exemplu, am analizat economia inteligenței artificiale ca pe un lanț valoric complet, și nu doar ca pe un grup de acțiuni din sectorul tehnologic. Acesta include producătorii de semiconductori, infrastructura de cloud și centre de date, datele utilizate pentru antrenare, modelele fundamentale (foundation models), precum și aplicațiile construite pe baza acestora.

Cercetarea fundamentală încearcă să răspundă la întrebări precum: unde se creează valoarea, cine investește capital, cine încasează aceste investiții, unde cresc cheltuielile de capital și în ce zone mecanismele economice pot fi înțelese greșit.

Cercetarea sistematică, în schimb, urmărește să determine dacă aceste evoluții pot fi observate în piețele financiare și integrate într-un proces decizional repetabil.

În cele din urmă, mi-aș dori ca aceste două perspective să comunice între ele într-o măsură mult mai mare.

Î: Descrieți piețele ca fiind interconectate. Cum ar schimba acest lucru modul în care este realizată cercetarea investițională?

George Marcu: Ideea pe termen lung este că piețele financiare nu ar trebui studiate ca niște compartimente izolate.

O mișcare a piețelor de acțiuni poate conține informații despre piața de credit. Modificările ratelor dobânzilor pot influența valutele, sectorul imobiliar și evaluările acțiunilor. Prețurile materiilor prime pot influența așteptările privind inflația, marjele companiilor și politica monetară. Capitalul se deplasează permanent prin sistemul financiar, iar aceste mișcări lasă adesea urme în mai multe piețe.

Ceea ce ne dorim în cele din urmă este un cadru comun de cercetare care să poată colecta aceste semnale diferite, să le compare și să facă informațiile relevante disponibile pe parcursul întregului proces investițional.

Astfel, în loc ca o strategie bazată pe acțiuni să analizeze doar informații despre acțiuni, aceasta ar putea înțelege și ce se întâmplă pe piețele de dobânzi, credit, valute, mărfuri sau volatilitate atunci când aceste piețe sunt relevante pentru decizia respectivă.

Partea esențială este fluxul de informații: datele provin din surse diferite, sunt analizate într-un cadru comun de cercetare, iar concluziile rezultate pot apoi să susțină tranzacționarea, construirea portofoliilor și managementul riscului.

Ambiția este de a crea un context mai bun în jurul fiecărei decizii individuale de investiții, în loc de a trata fiecare piață separat.


Î: Ce înseamnă, în cele din urmă, succesul pentru Petanque Partners?

George Marcu: Pe termen scurt, succesul înseamnă să producem cercetare investițională care rezistă unor teste serioase și să construim un proces care poate fi repetat.

Pe termen lung, ambiția este să creăm o platformă investițională în care informațiile provenite din toate piețele să fie tratate ca o resursă comună, iar metodele sistematice să contribuie la reducerea prejudecăților umane care pot fi evitate.

Dar cred că ordinea etapelor este importantă. Mai întâi ai nevoie de dovezi. Apoi ai nevoie de un istoric demonstrabil de rezultate (track record). Abia după aceea câștigi dreptul de a scala.

Noi încă construim această primă fundație.