L’intelligenza artificiale, “amica” dei gestori

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di Redazione 21 Gennaio 2022 | 10:07

Di seguito un intervento Francesca Campanelli (nella foto), chief commercial officer di Axyon AI che spiega perché l’intelligenza artificiale e il machine learning sono utili e finanche necessari nelle fasi più volatili dei mercati.

 

Sin dall’inizio della pandemia, l’economia globale ha vissuto una fase di elevata incertezza che si è riflettuto sull’andamento dei mercati finanziari. Nonostante da molti ci si aspetti che quello appena iniziato potrebbe essere un altro buon anno per i mercati azionari, dato che l’economia mondiale continua a riprendersi se pur lentamente dalla crisi, i timori sui recenti sviluppi della variante Omicron, unito ai messaggi poco chiari dati delle banche centrali, hanno dato origine a una maggiore instabilità. Per i gestori di fondi questa volatilità comporta significative sfide operative e sfide legate alla performance dei prodotti finanziari per via di un’ulteriore volatilità dovuta a possibili nuove varianti e sviluppi inaspettati. Quindi, come possono l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning aiutare gli investitori a prepararsi a questa evenienza e a dimostrare resilienza ai loro clienti?

Il ruolo determinante dell’AI per le società di asset management

L’AI e il machine learning, sostanzialmente, consentono ai gestori di fondi e patrimoni di guadagnare tempo prezioso per gestire il rischio dei portafogli e proteggere gli investimenti grazie al valore intrinseco dell’analisi predittiva. Possono anche aiutarle ad operare in condizioni difficili, rilevando le anomalie nel mercato e gli eventi estremi prima che si verifichi una crisi. Inoltre, implementando l’AI, i gestori di fondi e patrimoni possono sfruttare a loro vantaggio i dati e migliorare l’automazione dal front office al back office. Questo aumenta l’efficienza e la rapidità di risposta alle eventuali crisi.

Intelligenza artificiale vs. modelli tradizionali

Anche se nessuno può prevedere l’imprevedibile, le anomalie dei mercati sono spesso facilmente rilevabili dall’analisi dei dati attraverso sofisticate tecniche di deep learning. Molti investitori hanno perso la fiducia nei confronti degli asset manager che gestiscono con modelli quantitativi tradizionali, in quanto faticano a tenere il passo in condizioni di volatilità inattesa dei mercati. Ne consegue che i gestori di fondi devono trovare un modo per anticipare meglio il rischio con potenti analisi predittive dei mercati ed evitare così di perdere la fiducia degli investitori. Nel mondo di oggi, fare affidamento sui modelli quantitativi tradizionali di gestione del portafoglio quando si verifica una crisi di mercato del tutto nuova può portare facilmente a perdite. Pertanto, i gestori hanno bisogno di strumenti che possano tenere conto della volatilità e gestire le aspettative in maniera più accurata.

I modelli di portafoglio tradizionali sono costruiti intorno a forti supposizioni sul comportamento degli asset sottostanti, utilizzato l’ipotesi di distribuzione normale dei rendimenti su scale lineari. Di conseguenza, hanno difficoltà a far fronte alla massa di dati caotici conseguente ad alti livelli di volatilità. La capacità dei gestori di fondi di analizzare accuratamente e prevedere il futuro andamento del mercato e navigare attraverso la crisi si è rivelata notevolmente limitata specie nelle fasi acute della pandemia.

Gli avanzati sistemi basati sull’AI non hanno rivali, sia nella gestione del portafoglio sia in quella del rischio, per esempio individuando con facilità le anomalie nel mercato. I loro modelli possono gestire insiemi di dati enormi e in conflitto fra loro imparando dal passato la reale relazione tra le variabili. Inoltre, l’applicazione di analisi avanzate a questi insiemi di dati può anche fornire una visione in tempo reale dei rischi legati a questi shock per il mercato azionario.

A differenza dei modelli tradizionali, i sistemi AI sono completamente agnostici sui mercati e sui rischi associati, non contengono una visione del mondo. Possono essere addestrati a fornire un segnale di allarme quando riscontrano un’anomalia nella struttura dei dati che quindi potrebbe essere l’indicazione che un imminente evento imprevedibile sta per verificarsi. Questi modelli alimentati dall’AI possono essere utilizzati anche per leggere la realtà della situazione allo stato attuale, senza regole preordinate.

Rafforzando un modello contro i dati caotici, l’AI permette ai gestori di fondi di vedere schemi non lineari e complessi nei comportamenti degli asset che possono essere analizzati, e fare previsioni di mercato a un livello più elevato, non importa quanto mutevoli possano diventare le condizioni sottostanti.

Il punto di svolta: La pandemia come opportunità di cambiamento

La pandemia ha rappresentato e tuttora rappresenta un’opportunità per le nuove tecnologie di dimostrare i loro meriti e mostrare che l’AI e il machine learning possono offrire un modo migliore per utilizzare i dati e adattarsi rapidamente a un “new normal” in continua evoluzione. Grazie ai modelli che analizzano le potenziali ripercussioni di grandi eventi geopolitici, finanziari o ambientali, le società di gestione saranno meglio posizionate per adattarsi, riposizionarsi e superare gli ostacoli presentati dalla pandemia.

Abbiamo visto che gli investimenti nella tecnologia e nell’infrastruttura dei dati si stanno facendo strada nell’agenda degli asset manager, e l’AI e il machine learning non hanno ancora raggiunto la loro massima capacità di utilizzo. I progressi della tecnologia comporteranno un continuo miglioramento delle performance, e grazie alla ricchezza di dati già memorizzati nella maggior parte delle istituzioni finanziarie, c’è un grande potenziale per lavorare e costruire con successo a soluzioni nuove. Le aziende che tarderanno a sfruttare la superiore potenza analitica dell’AI si troveranno probabilmente in posizione svantaggiata rispetto alla concorrenza. L’implementazione di queste tecnologie innovative di apprendimento automatico sarà senza dubbio una potente soluzione al problema di soddisfare e superare le aspettative degli investitori di un rischio minore e di rendimenti più elevati.

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