By Daniele Grassi, CEO & Co-Founder at Axyon AI
I gestori degli investimenti possono esaminare i dati in maniera più efficiente, ricevere approfondimenti tempestivi e utilizzare le allocazioni dei modelli suggeriti per generare alfa e massimizzare il potenziale dei loro portafogli durante i periodi di incertezza economica,
La crisi bancaria negli Stati Uniti, l’acquisizione d’emergenza di Credit Suisse operata da UBS, hanno messo in evidenza le sfide che possono sorgere nella gestione dei portafogli d’investimento in fasi di volatilità dei mercati finanziari. Regolarmente, gli asset manager sono alla ricerca di strumenti utili al perfezionamento delle proprie strategie, in grado di supportarli nella fase di decisionale di investimento e di affrontare con efficacia periodi di incertezza dei rendimenti. L’ascesa della tecnologia basata sull’intelligenza artificiale ha fatto sì che i gestori di fondi abbiano ora accesso a strumenti potenti che possono essere utilizzati per prendere decisioni di portafoglio efficienti e in linea con le complesse dinamiche di mercato.
Per i professionisti della gestione patrimoniale, l’informazione e i dati si sono sempre rivelati fondamentali per l’allocazione degli investimenti. Mentre in passato i dati strutturati erano il fulcro di queste strategie “tradizionali”, attualmente essi vengono considerati come un bene facilmente accessibile. La gestione dei portafogli ha quindi iniziato a svilupparsi sui big data, grandi quantità di dati grezzi non strutturati o semistrutturati, che promettono di fornire un nuovo vantaggio informativo agli investitori. Necessariamente l’impiego di risorse così ingenti e diversificate ha richiesto l’implementazione di nuovi sistemi basati sull’AI che permettessero in primo luogo di organizzare e decifrare i dati raccolti e, secondariamente, che ciò avvenisse in un’ottica di risparmio di tempo e costi.
Alla luce di ciò, negli ultimi anni la tecnologia che si basa sull’AI è diventata molto popolare tra i gestori grazie alla sua capacità di generare alpha in condizioni di mercato non favorevoli. I risultati ottenuti in termini di intuizioni predittive, strumenti di ottimizzazione del portafoglio e di gestione del rischio, confermano l’efficacia dei modelli basati sull’AI ed evidenziano tale tecnologia come un elemento da tenere sempre più in considerazione.
L’AI manifesta una capacità superiore nell’identificazione di modelli non lineari all’interno dei dataset (come i fondamentali, gli indicatori tecnici e macroeconomici), e nella valutazione di come questi modelli si sono sviluppati nel tempo e come interagiscono fra loro, sfruttando il loro potenziale per prevedere i rendimenti futuri.
La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale utilizza algoritmi di apprendimento automatico in grado di analizzare i dati storici e di identificare i modelli AI per indicare ai gestori di portafogli i potenziali cambiamenti del mercato, in modo da poter agire di conseguenza. Utilizzando i dati storici di mercato, questi modelli generano segnali predittivi che possono essere utilizzati per informare il processo decisionale.
Il sistema che utilizzo, ad esempio, nei primi due mesi dell’anno corrente ha fornito interessanti alert sul settore bancario, compresi avvisi di potenziali rischi, processando dati macroeconomici e valutando l’andamento del prezzo delle azioni. In particolare, ha potuto fornire previsioni riguardanti un rendimento al di sotto delle aspettative che avrebbe interessato il sistema bancario per i due mesi successivi portandolo a registrare una performance peggiore in confronto a quella di altri settori.
Ciò suggerisce che l’AI può rilevare più precocemente le interruzioni dei modelli di lunga data e le dissonanze tra i prezzi di mercato e i dati fondamentali e macroeconomici, fornendo ai gestori preziose indicazioni su come ridurre al minimo i rischi e prendere in tempo decisioni più efficaci per le loro strategie quantitative e discrezionali.
Dalle medesime valutazioni, i modelli elaborati hanno reso possibile la realizzazione di una classifica settoriale che vede al primo posto il Consumer Staples, i cui dati fondamentali emergono come fattore trainante per il settore. A seguire, il settore Health Care e quello degli Industrial registrano performance positive seppur influenzati e frenati da un contesto macroeconomico incerto.
La classifica si completa con il settore del Communication Services che, nonostante sia colpito da un quadro macroeconomico poco favorevole, risulta mitigato da un livello di volatilità correlato a prestazioni positive.
Tali evidenze suggeriscono che l’AI può fornire ai gestori preziose indicazioni, anche in termini di inflazione e tassi di interesse, l’AI permette di ridurre al minimo i rischi e consente immediate ed efficaci decisioni inerenti alle strategie quantitative e discrezionali impiegate.
Oltre che in virtù delle capacità di analisi avanzate, la tecnologia AI può essere utilizzata dagli asset manager per automatizzare compiti specifici, concedendo loro di dedicarsi maggiormente ad aspetti più significativi della gestione del portafoglio.
Le valutazioni del rischio e il ribilanciamento del portafoglio possono richiedere molto tempo e alti livelli di competenza; con i modelli basati sull’AI, tuttavia, i gestori di portafogli possono risparmiare una quantità considerevole di tempo e ridurre gli errori per queste attività che rimangono critiche, in particolare durante quei periodi di volatilità che richiedono un maggiore controllo e attenzione da parte dei gestori.
Inoltre, l’intelligenza artificiale è in grado di fornire segnali che garantiscano una visione più accurata delle condizioni di mercato, analizzando un’ampia gamma di fonti di dati per fornire ai gestori patrimoniali informazioni aggiuntive sulle tendenze del mercato e sul sentiment degli investitori. Per reagire rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato, è essenziale che i gestori patrimoniali siano ben equipaggiati con segnali alimentati dall’AI, in grado di rilevare le variazioni dei dati e di rispondere in tempo reale ai cambiamenti di tendenza, come ad esempio i problemi bancari in corso in Europa e negli Stati Uniti.
È inconfutabile che con l’AI i gestori degli investimenti possano esaminare i dati in maniera più efficiente, ricevere approfondimenti tempestivi e utilizzare le allocazioni dei modelli suggeriti dall’AI per generare alfa e massimizzare il potenziale dei loro portafogli durante i periodi di incertezza economica. Soprattutto in questi periodi di volatilità, si tratta di un’area che i professionisti della gestione patrimoniale dovrebbero sicuramente tenere in considerazione.