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Sport e finanza

Calciomercato e Covid: l'analisi finanziaria di Moneyfarm dei principali colpi della sessione invernale

Torna Moneyfarm Score, un modello predittivo del valore del calciatore, attraverso cui Moneyfarm analizza i più importanti trasferimenti del calciomercato italiano ed europeo

Giovanni Daprà, cofunder e ceo di Moneyfarm

Giovanni Daprà, cofunder e ceo di Moneyfarm

Non è certo un mistero che uno degli ambiti più colpiti dalla pandemia sia stato quello dello sport, fra cui il calcio. Stadi chiusi, una ripresa complicata e anche il calciomercato, lo scorso anno, si è chiuso sottotono. Nel 2020, nel gioco professionale maschile, sono stati completati un totale di 17.077 trasferimenti internazionali, con un calo del 5,4% rispetto al 2019. Il primo anno a registrare un segno meno dal 2010 (fonte Global Transfer Market Report 2020 di FIFA). Una flessione che si è confermata anche in questa sessione invernale e che Moneyfarm, società di gestione del risparmio con approccio digitale, ha analizzato attraverso il Moneyfarm Score, un modello predittivo che permette di stimare il valore di ogni calciatore e confrontarlo con le condizioni economiche dello scambio e del contratto.

Come consulenti finanziari in Moneyfarm siamo abituati a utilizzare numeri e algoritmi per valutare ogni possibile mossa sui mercati finanziari, perché non applicare le stesse logiche agli acquisti del calciomercato? Moneyfarm Score offre un modello ad hoc per dare un voto ai colpi di mercato delle squadre di Serie A. Un esperimento portato avanti con successo nella scorsa sessione estiva e che vuole offrire ai tifosi una lettura più scientifica degli acquisti della propria squadra del cuore, provando a fare luce su alcuni degli aspetti finanziari ed economici legati al calciomercato.

Nonostante la flessione generale in fatto di compravendite, l’Italia si conferma ancora uno dei Paesi più attivi (fonte Global Transfer Market Report 2020 di FIFA): le società italiane sono al sesto posto assoluto nel mondo per ingressi (431, pag. 20 fig 32), al settimo per uscite (494, pag. 21 fig.34) ma al secondo per valore di investimenti, pari a 731 milioni di dollari, che comunque resta meno della metà del record segnato dai club della Football Association, con 1,62 miliardi di dollari. In questa fase, tuttavia, alla luce delle ultime mosse, è evidente che debba ancora ristabilirsi un meccanismo di fiducia: mentre nel mercato finanziario le Banche Centrali hanno sostenuto il settore con iniezioni di liquidità, lo stesso non è accaduto nel mondo del calcio, causando una sorta di stallo che solo il tempo potrà rimettere in moto. Proprio per questo motivo i trasferimenti fuori contratto sono stati di gran lunga l'attività più comune e su cui il Moneyfarm Score si è concentrato in questa sessione. Ma quali sono stati i primi, importanti colpi di questa stagione? Impossibile non citare Mario Mandzukic. L'attaccante croato, non più giovanissimo e svincolato ormai da parecchi mesi, potrebbe essere l’asso nella manica scelto dai rossoneri per provare a vincere lo scudetto; la valutazione Moneyfarm è di 3,5. Sul fronte romano, spazio a El Shaarawy, il 28enne savonese di origini egiziane torna nella Capitale con un contratto di due anni e mezzo senza costi di cartellino: valutazione di 3,2.

Come funziona il Moneyfarm Score

Il Moneyfarm Score viene elaborato, basandosi su parametri quantitativi, tramite un modello sviluppato grazie ad alcune delle metodologie e tecnologie che Moneyfarm è solita usare per la gestione degli asset finanziari. Il punteggio mira a offrire una valutazione relativa del colpo di mercato, cioè parametrata a quanto speso dal club e non solo al valore assoluto del giocatore. Ad esempio: se prendo un giocatore parametro 0 lo score sarà nettamente più alto che prendendo lo stesso giocatore pagato 30 milioni. Così un giocatore di buon livello comprato a molto poco potrebbe ottenere lo score più alto di un top player pagato a pieno prezzo. Moneyfarm costruisce il punteggio attraverso la valutazione di alcuni dati statistici dei calciatori e modelli di regressione (sviluppati regredendo statistiche come, per esempio, i gol, l'età, il team di provenienza, i trofei vinti, le presenze in Champions League, il risalto mediatico del calciatore) stimando così il fair value del calciatore. Questo valore viene poi parametrato al costo dello stipendio e al costo del cartellino così da ottenere il punteggio. Moneyfarm ha quindi applicato al calcio le modalità simili a quelle con cui valuta i migliori asset finanziari da inserire nel portafoglio dei propri clienti. Il team di gestione Moneyfarm, infatti, ha sviluppato dei software e degli algoritmi che aiutano a prevedere le prospettive di rischio e rendimento di ogni asset.

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