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Le opportunità di investimento delle azioni di intelligenza artificiale

Pianificazione patrimoniale, Mercati Finanziari

Investire in intelligenza artificiale: scopri la strategia migliore

17 set, 2021

Il Machine Learning è più diffuso nella realtà odierna di quanto potremmo immaginare: da AlphaGo, in grado di elaborare strategie basandosi sulle regole del gioco e simulando combinazioni, fino alle piattaforme di streaming più note o ai feed dei social media.

L’Intelligenza Artificiale è in grado di rilevare strutture significative all’interno di ampie basi di dati, prevedendo a partire da tali informazioni prodotti e servizi specifici.

Come si applica il Machine Learning al contesto degli investimenti finanziari? E come valorizzarne il potenziale?

 

Machine Learning: cos’è e come sta rivoluzionando i mercati finanziari

Il Machine Learning è una branca dell’Intelligenza Artificiale che elabora algoritmi e sistemi di apprendimento automatico fondati su osservazioni o modelli. Mondo statistico e mondo informatico cooperano per la sintesi di una nuova conoscenza, nata dalla correlazione di una mole considerevole di dati.

Il Machine Learning utilizza algoritmi di autoapprendimento, con finalità predittive o di classificazione, in contesti di difficile formalizzazione dei dati, in presenza di un numero elevato di variabili o in assenza di teoria.


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Proprio nel caso dei mercati finanziari, che non sono presieduti da alcuna legge matematica che ne regoli con esattezza l’andamento, gli strumenti di analisi mirano a individuare relazioni tra dati e informazioni anche apparentemente non correlati tra loro, e a trovare valide relazioni causa-effetto per proporre probabili soluzioni sul futuro andamento del mercato o dello strumento di interesse.

Tra le diverse strategie di gestione dei portafogli, 4Timing ricorre all’Intelligenza Artificiale che, attraverso gli algoritmi di Machine Learning, consente di guardare ai mercati in ottica innovativa e rivoluzionaria.

Individuare possibili relazioni causa-effetto tra le variabili di strumenti e mercati finanziari oggetto di analisi, consente di effettuare operazioni dinamiche di investimento, riducendo al minimo i fattori di rischio, come volatilità e massima oscillazione negativa.

Applicare alla ricerca dei mercati finanziari le tecnologie di Machine Learning più sofisticate equivale a garantire un approccio sistematico e scientifico, in cui vi sia una strutturazione trasparente e chiara dei passaggi effettuati che conduce – sulla base di evidenze empiriche raccolte nell’osservazione del mercato – alla formulazione di ipotesi e teorie verificabili.

L’obiettivo è stimare cross-relazioni ottimali tra i dati finanziari, in modo tale che queste costituiscano il giusto trade-off tra robustezza statistica dei risultati di analisi e complessità e variabilità computazionale.

 

Intelligenza Artificiale, vantaggi e sfide da affrontare nel settore del risparmio gestito

I vantaggi determinati dal ricorso all’Intelligenza Artificiale possono essere molteplici, in termini di personalizzazione e customizzazione, ma anche di qualità e funzionalità del servizio erogato, tanto da aumentarne il valore e la domanda.

PwC ha stimato il potenziale economico dell’AI da qui al 2030, guardando a 8 diversi settori commerciali, tra cui quello finanziario. In questo ambito specifico, i vantaggi per banche e Società di Intermediazione Mobiliare si concretizzano in soluzioni maggiormente personalizzate e olistiche per i propri clienti, in grado di adattarsi al mutare delle esigenze dei consumatori.

 

In che modo, però, conquistare la fiducia dei clienti?

Le nuove tecnologie sono spesso tacciate di essere delle black box, scatole nere al di fuori del pieno controllo dell’uomo, che ne arginerebbe invece gli effetti con la sua discrezionalità. Una convinzione che tocca i risparmiatori, ma da cui non sono esenti neppure gli operatori professionali.

SAP con la collaborazione di The European House–Ambrosetti ha intervistato oltre 500 grandi aziende italiane e multinazionali operanti in Italia. Tra queste, 4 su 5 ritengono l’AI un fattore importante o molto importante per il proprio business, ma il 51,2% dei business leader afferma che all’interno della propria azienda non c’è ancora chiarezza su come sfruttare nel migliore dei modi l’Intelligenza Artificiale.

I modelli di AI hanno un enorme potenziale per promuovere un approccio più obiettivo, efficiente e trasparente al processo decisionale derivante dai dati disponibili, in grado di evitare possibili errori e pregiudizi umani.

La stessa mancanza di supervisione umana può però parimenti condurre a una distorsione del sistema, se inficiato alla base da criteri non rappresentativi, incompleti oppure non corretti.

4Timing SIM da sempre sostiene la necessità di un connubio tra la persona – in grado di mettere in campo la propria competenza ed esperienza – e la macchina – valido supporto di implementazione e patente di solidità scientifica.

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La strada intrapresa vuole dunque affiancare un’opportuna ed affidabile strumentazione a un imprescindibile atteggiamento critico.

E che questa sia la direzione verso cui il settore finanziario si orienta per il futuro, lo conferma un altro studio PwC, secondo il quale l’84% dei CEO concorda sul fatto che le decisioni basate sull’Intelligenza Artificiale devono essere spiegabili per potere risultare affidabili, ovvero deve essere chiaramente definibile il modo in cui questi sistemi perseguono i risultati e la logica che li presiede.

L’industria del risparmio gestito sta intraprendendo un percorso di automatizzazione degli investimentitanto per la definizione di asset strategici quanto per la ricerca di relazioni statistiche, matematiche e comportamentali che possano anticipare i movimenti a breve termine dei mercati. L’interesse dei grandi colossi del mondo informatico e finanziario ne è la conferma.

Il futuro si evolve in questa direzione, dove gli algoritmi di estrazione di dati saranno sempre più sofisticati e l’uomo resterà determinante per indirizzare la ricerca e l’analisi. La chiave del successo è far sì che tecnologia ed essere umani si evolvano insieme, in una cooperazione che rispecchia la filosofia perseguita da 4Timing ormai da diversi anni.

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Siamo un intermediario finanziario italiano, specializzato nei servizi di consulenza su base indipendente e di gestione individuale di portafoglio. Siamo indipendenti perché i nostri principali clienti sono gli stessi azionisti, che ci hanno scelto per professionalità, competenza e trasparenza. Siamo una PMI innovativa perché, grazie a proprietà intellettuali registrate e protette e a continui investimenti in ricerca e sviluppo, da oltre 20 anni condividiamo con i nostri clienti uno sguardo verso il futuro e un know how gestionale fortemente personalizzabile. Abbiamo fornito una risposta efficace all'esigenza specifica di controllo del rischio e di trasmissione degli asset familiari alle generazioni successive.

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