Il potere predittivo dei rendimenti attesi del Singer-Terhaar: aggiustamento degli indicatori tecnici standard per prendere decisioni finanziarie.

This thesis develops a systematic trading strategy that integrates Relative Strength Index (RSI) with intervals of expected returns obtained through the Singer-Terhaar model. This strategy is applied to the sectors of the S&P 500, using Technology sector as a primary case study. Expected returns are estimated through the Singer-Terhaar model, which adjusts for market integration and segmentation to produce most robust equilibrium risk premiums. The expected returns intervals obtained through this model enhance the reliability of RSI signals by addressing the limitations of a pure momentum-based approach. By balancing short-term price movements with long-term fundamental valuation, this method provides more actionable and informed trading insights. Beyond the trading strategy itself, the thesis investigates the evolving nature of the Technology sector. Over the past two decades, tech stocks have increasingly exhibited characteristics of both Quality and Momentum factors, a shift that has implications for their performance across different macroeconomic environments. In particular, drawing from the findings in ”The Best Strategies for Inflationary Times”, this study tests the significance of the RSI-adjusted strategy as a predictive tool for identifying periods of rising inflation expectations. The decision to focus on the Technology sector s supported by prior research indicating that Quality and Momentum are the two strongest hedging factors during inflationary periods. Since Technology stocks increasingly embody these characteristics, their excess returns under the RSI-adjusted framework may provide insights into inflation trends. Empirical results confirm that RSI-adjusted trading strategy outperforms standard RSI- based approaches in terms of risk-adjusted returns. Additionally, the findings suggest that technology sector dynamics can serve as a forward-looking indicators for macroeconomic shifts, particularly in inflationary regimes. This research contributes to systematic investing, macro-driven trading strategies, and risk based asset allocation by integrating momentum with fundamentals expected returns mod- els, offering a more structured approach to trading and macroeconomic forecasting.

Questa tesi sviluppa una strategia di trading sistematica che integra il Relative Strenght Index (RSI) con gli intervalli dei rendimenti attesi ottenuti tramite il modello Singer-Terhaar. La strategia viene applicata ai settori dell’S&P 500, utilizzando il settore tecnologico come caso di studio principale. I rendimenti attesi sono stimati attraverso il modello Singer-Terhaar, il quale tiene conto del grado di integrazione e segmentazione dei mercati per ottenere premi al rischio di equilibrio più solidi. Gli intervalli dei rendimenti attesi ottenuti tramite questo modello rafforzano l’affidabilità dei segnali RSI, mitigando le limitazioni di un approccio pura- mente basato sul momentum. Combinando i movimenti di prezzo di breve periodo con valutazioni fondamentali di lungo termine, questa metodologia fornisce segnali di trading più informati. Oltre alla strategia di trading, la tesi analizza l’evoluzione della natura del settore tecno- logico. Negli ultimi vent’anni, le azioni tech hanno mostrato sempre di più caratteristiche tipiche dei fattori Quality e Momentum, un cambiamento che ha importanti implicazioni per la loro performance in diversi contesti macroeconomici. In particolare, partendo dai risultati del paper ”The Best Strategies for Inflationary Times”, questo studio testa la sig- nificativita` della strategia RSI-adjusted come strumento predittivo per identificare periodi di aumento delle aspettative inflazionistiche. La scelta di concentrarsi sul settore tecno- logico e` supportata da studi precedenti che indicano come Quality e Momentum siano i due fattori più efficaci per coprirsi dall’inflazione. Poiché le azioni tecnologiche incarnano sempre più queste caratteristiche, i loro rendimenti in eccesso all’interno del framework RSI-adjusted possono fornire indicazioni sulle tendenze inflazionistiche. I risultati empirici confermano che la strategia RSI-adjusted offre rendimenti aggiustati per il rischio superiori rispetto agli approcci tradizionali basati esclusivamente sul RSI. Inoltre, i risultati suggeriscono che la dinamica del settore tecnologico può fungere da indicatore anticipatore per i cambiamenti macroeconomici, in particolare nei regimi inflazionistici. Questa ricerca contribuisce all’evoluzione dell’investimento sistemico, delle strategie di trading macro-driven e dell’allocazione degli asset basata sul rischio, integrando il momentum con modelli fondamentali per calcolare i rendimenti attesi. In questo modo offre un approccio più strutturato alle strategie di trading e alle previsioni macroeconomiche.