28/04/17

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Investire Usando l’Intelligenza Artificiale: per Privati e Istituzionali

L’abbiamo sentito mille volte: viviamo nell’era della globalizzazione digitale e del ‘big data’. 
Fiumi di informazioni attraversano il pianeta in pochi millisecondi e influenzano il nostro modo di pensare e di vivere. Cosi anche nel mondo della finanza, dove l’accesso immediato alle banche dati mondiali ha reso il lavoro dell‘analista una scienza. 
Le correlazioni storiche tra i dati e gli andamenti economici vengono analizzate e sfruttate per determinare regolarità nei movimenti degli investimenti e dunque generare previsioni per il futuro. Tuttavia l’abbondanza e l’accessibilità di informazioni ha anche creato problemi. Da un lato la complessità delle dinamiche dei mercati e il fiume incessante di notizie travolge e confonde gli investitori. Dall’altro trovare interdipendenze casuali nel mare di dati usando modelli statistici complessi è diventato facile, ma trovare quelle causali che consentono di generare previsioni difficile. 
La soluzione a queste complessità arriva dall’intelligenza artificiale, una serie di sofisticati algoritmi che filtrano il ‘big data’ per determinarne le strutture sottostanti. 
Investire Usando l’Intelligenza Artificiale: per Privati e Istituzionali

Questi modelli esistono da vari decenni ma oggi, grazie ai continui sviluppi della potenza dei computer, si presentano come uno degli elementi centrali del settore tecnologico. Ogni giorno le reti neurali artificiali setacciano banche dati ed imparano a diagnosticare malattie, monitorare videocamere di sicurezza, interpretare lastre RX, scovare frodi bancarie e ovviamente a prevedere gli andamenti degli investimenti finanziari.
investimenti con intelligenza artificiale

I Know First, impresa nata nella “start up nation” Israele, è un rappresentante di questa innovativa metodologia. La società di Tel Aviv fornisce previsioni per titoli azionari, valute, indici e materie prime usando un avanzato algoritmo auto-imparante basato su reti neurali artificiali e algoritmi genetici. Sviluppato dal co-fondatore Dr. Lipa Roitman, matematico dell’Università di Novosibirsk, Russia con più di 35 anni di esperienza nella creazione di modelli informatici e ricerche sulla natura e il funzionamento dei sistemi caotici, l’algoritmo di I Know First come un analista, usa esempi dal passato per prevedere gli andamenti di investimenti futuri. A differenza dell’analista pero, l’algoritmo lo fa esaminando sistematicamente ogni giorno i movimenti paralleli di oltre 3.000 asset finanziari negli ultimi 15 anni (analizzando quotidianamente quindi più di 11.000.000 di dati), determinando le relazioni tra questi per creare un complesso modello delle interdipendenze tra i mercati finanziari globali. Questo processo gli consente di generare un regolare flusso di previsioni per investimenti finanziari continuamente adattate alle incessantemente evolventi dinamiche delle borse mondiali.
L’efficacia di questo metodo e mostrata nel grafico sottostante. 
Questo figura l’andamento di due portafogli azionari, scelti usando esclusivamente gli output dell’algoritmo di I Know First, che tra gennaio 2016 e febbraio 2017 hanno registrato rendite del 45,0% e 54,9%, decisamente superiori al 25,8% del benchmark SPY (ETF che traccia la performance dell’indice S&P 500) nello stesso periodo.
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I clienti di I Know First sono di due tipi. Istituzioni finanziare, banche e fondi di investimento, così come investitori privati alla ricerca di un sistema algoritmico avanzato di supporto nelle loro decisioni usano le previsioni per corroborare le loro analisi, come segnali di entrata ed uscita in investimenti già determinati o proprio come metodo per decidere su quali investimenti puntare. Invece istituzioni finanziarie che cercano sistemi esterni per amministrare i loro fondi ricevono vere e proprie strategie di trading basate sulle previsioni algoritmiche ed elaborate dal team di ricerca di Tel Aviv (come quelle mostrate sopra).

Il tipo di sistema di intelligenza artificiale sviluppato da I Know First rappresenta il futuro dell’industria finanziaria. Dal lato istituzionale banche e fondi possono, ancora più sistematicamente che in passato, monitorare la loro ampia gamma di investimenti, percepire rischi e sviluppare strategie che si adattino automaticamente ai continui mutamenti nei contesti del mercato. Dall’altro, grazie a piattaforme di trading per retail e segnali algoritmici (con prezzi accessibili) che come una schiera di analisti sintetizzano le informazioni provenienti dalle borse globali, anche investitori privati hanno a disposizione i mezzi per diventare efficaci attori nei mercati finanziari.



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