Intelligenza artificiale e big data per evitare errori negli investimenti

GAM punta lo sguardo sul futuro e illustra la piattaforma GAM Systematic, nata dopo l’acquisizione nel 2016 di Cantab Capital Partners, che annovera strategie Diversified Macro, Alternative Risk Premia ed Equity Market Neutral,

Al centro dell’appuntamento organizzato da GAM sono state, appunto, le specificità dell’applicazione dell’intelligenza artificiale e dell’uso di algoritmi sistematici nella diversificazione intelligente dei portafogli. “L’analisi dei Big Data – ha spiegato nell’apertura dei lavori Riccardo Cervellin, Amministratore delegato di GAM (Italia) SGR - consente di conoscere le preferenze del pubblico e orientare le offerte commerciali e politiche e permette di raccogliere segnali di secondo ordine che concorrono alla migliore comprensione dello scenario: è questa la novità delle gestioni sistematiche, algoritmi complessi disegnati per selezionare i segnali e prendere decisioni coerenti”.

“Oggi assistiamo ad una produzione immensa di dati –ha aggiunto Luca Altieri, Direttore Marketing Comunicazione e Citizenship di IBM Italia - che costituiscono un valore inestimabile per le imprese. In un mercato sempre più dinamico e competitivo una delle principali sfide per le aziende è quella di identificare quali sono i dati strategici da selezionare e gli strumenti più adeguati per comprenderli e analizzarli”.

Il tema di come le nuove frontiere dell’Intelligenza artificiale possano essere applicate nel campo degli investimenti è stato affrontato da Anthony Lawler, co-responsabile GAM Systematic di GAM. Parliamo 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 affermato Anthony Lawler.

GAM offre le sue gestioni sistematiche in veicoli UCITS, consentendo così a una moltitudine di risparmiatori l’accesso a strategie sofisticate. “Gli investitori sono sempre più a loro agio con l’idea di strategie d’investimento automatizzate – ha aggiunto Cervellin - 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”. “Gli algoritmi non hanno bias comportamentali - ha spiegato Paolo Legrenzi, Curatore della Rubrica settimanale “I Soldi in Testa” di GAM e professore Emerito di Psicologia presso Università Ca’ Foscari - non si lasciano distrarre dalle emozioni e questo è un fattore positivo”