Errori nella gestione del risparmio: come evitarli e investire meglio grazie al GAM Systematic

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Daniel Settembre di Daniel Settembre12 luglio 2017 | 15:07

Con l’aumentare dei Big Data e lo sviluppo crescente del machine learning, anche la gestione patrimoniale subisce il fascino dell’innovazione tecnologica. Proprio l’unione di questi due macro trend ha dato vita a GAM Systematic, una piattaforma che nasce dall’acquisizione nel 2016 di Cantab Capital Partners, di Cambridge, da parte di GAM, uno dei maggiori provider di prodotti UCITS alternativi in Europa.

Le specificità dell’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’uso di algoritmi sistematici nella diversificazione intelligente dei portafogli sono state appunto oggetto di approfondimento in un incontro organizzato da GAM e riservato a consulenti finanziari e bankers, al quale sono intervenuti esperti d’investimenti sistematici, Intelligenza Artificiale e psicologi.

L’annosa querelle se sia meglio dare ascolto a un algoritmo deterministico o a una persona fisica nelle decisioni finanziarie è stata arricchita dall’intervento di Paolo Legrenzi, professore Emerito di Psicologia presso Università Ca’ Foscari e curatore della rubrica settimanale “I Soldi in Testa” di GAM. “Gli algoritmi non hanno bias comportamentali – e cioè non sono soggetti a pregiudizi finanziari come l’avversione alle perdite o l’effetto gregge”, ha spiegato Legrenzi, “non si lasciano distrarre dalle emozioni e questo è un fattore positivo. L’evoluzione di millenni di storia ha prodotto una mente, quella umana, che non progettata per calcoli probabilistici, perché l’elemento falso non viene preso in considerazione.

Il tema di come le nuove frontiere dell’Intelligenza artificiale possano essere applicate nel campo degli investimenti è stato invece affrontato da Anthony Lawler, co-responsabile GAM Systematic di GAM. Si parla di “strategie sistematiche” quando il processo di investimento è governato da algoritmi complessi e testati che analizzano milioni di dati. Le decisioni di investimento di un processo sistematico sono assunte sotto regole formulate con chiarezza e trasparenza. Il processo è scevro dai bias cognitivi che insidiano le valutazioni umane, è ripetitivo, trasparente e, soprattutto, condotto sotto la stretta sorveglianza dell’uomo: l’obiettivo è quello di raggiungere rendimenti positivi in termini assoluti con una bassa correlazione con le asset class tradizionali.

“La scalabilità dei processi, la robustezza del risk management, la qualità dei segnali generata dagli algoritmi più recenti consentono ai gestori con solide competenze quantitative di generare valore nei portafogli, con costi decisamente contenuti”, ha continuato Anthony Lawler. “Computer e machine learning, opportunamente programmati, hanno il compito di trovare anche limitati margini di valore nella maggior parte dei titoli in universi di investimento che ne contengono migliaia. Ciò significa che non c’è bisogno di un nuovo team per ciascun nuovo mercato o classe di attivo che si pensa di valutare”.

GAM ha deciso così di offrire le sue gestioni sistematiche in veicoli UCITS, consentendo così a una moltitudine di risparmiatori l’accesso a strategie sofisticate. Si tratta di 3 prodotti: il GAM Systematic Alternative Risk Premia, il GAM Systemic Equity Market Neutral e il GAM Systemic Diversified Macro. “Gli investitori sono sempre più a loro agio con l’idea di strategie d’investimento automatizzate”, ha concluso Riccardo Cervellin, Amministratore Delegato di GAM (Italia) SGR. “A parte la loro scalabilità, le strategie quantitative hanno presentato negli ultimi anni risultati convincenti, ovvero performance relativamente superiori a quelle delle strategie più tradizionali, che in questi stessi anni hanno invece sofferto”.

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