PERCHÈ PASSARE DALLE STRATEGIE TRADIZIONALI A QUELLE BASATE SULL'IA La riflessione di Daniele Grassi, Ceo e Co-Founder di Axyon AI
20/07/2023 Redazione MondoAlternative
Le strategie di investimento quantitative hanno generato un volume di scambi pari a 370 miliardi di dollari a metà del 2022. Lo sottolinea Daniele Grassi, Ceo e Co-Founder di Axyon AI, secondo cui non c'è da stupirsi che Morgan Stanley le abbia descritte come un "bright spot" in un anno altrimenti noioso, caratterizzato dal fallimento delle strategie di investimento tradizionali a ottenere rendimenti, sulla scia dell'instabilità geopolitica ed economica globale.
Per Grassi, oggi gli investimenti quantitativi rappresentano un'alternativa unica alle strategie di investimento tradizionali, grazie ai potenti strumenti e algoritmi del machine learning: "Per fare un esempio, i progressi dell'intelligenza artificiale hanno reso possibile lo sviluppo di potenti strumenti di previsione del ranking di asset e performance basati sull'IA e permettono di prendere decisioni di investimento più efficienti rispetto ai metodi tradizionali. Questi strumenti utilizzano anche una notevole potenza di calcolo per elaborare rapidamente enormi volumi di dati e possono essere scalati verso l'alto o verso il basso. Attenuano, inoltre, le distorsioni ed eccellono nella gestione del rischio rispetto alle strategie di investimento tradizionali. Tali strategie basate sull'intelligenza artificiale stanno attirando l'attenzione degli investitori di tutto il mondo, portandoci ad analizzare le quattro ragioni principali che spingono verso questo approccio alternativo agli investimenti".

La possibilità di elaborare grandi volumi di dati
Grassi prosegue indicando come uno dei maggiori catalizzatori del passaggio dagli investimenti tradizionali a quelli quantitativi assistiti dall'IA sia l'elaborazione di grandi volumi di dati. "Gli strumenti d’investimento quantitativo assistiti dall'intelligenza artificiale utilizzano algoritmi sofisticati e una notevole potenza di calcolo per elaborare e analizzare insiemi di dati vasti e complessi. In questo modo si ottengono previsioni di enorme portata per cui sarebbe richiesto un tempo estremamente lungo perché possano essere scoperte con la sola logica umana. La capacità di elaborare elevati volumi di dati utilizzando sofisticati algoritmi di IA apre un mondo di possibilità per i gestori di portafogli. Ad esempio, possono utilizzare l'IA per individuare e sfruttare le inefficienze dei mercati, regolando dinamicamente il peso delle singole posizioni all’interno dei diversi asset. In questo modo si ottiene un'allocazione tattica multi asset alimentata dall'intelligenza artificiale che si regola automaticamente per migliorare la performance del portafoglio", spiega ancora il Ceo e Co-Founder di Axyon AI. 

Scalabilità
Secondo Grassi, per i gestori interessati all'investimento quantitativo su scala, è giunto il momento di sfruttare la potenza dell'IA: "I modelli di investimento quantitativo basati sull'intelligenza artificiale possono essere adattati a più asset class, aree geografiche o portafogli. Ciò si traduce in decisioni di investimento su larga scala più coerenti ed efficienti rispetto agli investimenti tradizionali. Ciò detto, la ricerca evidenzia che gli investimenti quantitativi assistiti dall'IA sono scalabili solo se il modello è costruito per adattarsi a high-performance computing (HPC) e opera su un'architettura di sistema flessibile. I gestori patrimoniali alla ricerca di soluzioni di investimento quantitativo alimentate dall'IA su larga scala dovrebbero quindi prendere in considerazione le aziende con una solida storia di sviluppo dell'IA e dell'HPC".

Elevata velocità di calcolo
Perché accontentarsi di investimento caratterizzato da un passo “lento” quando è possibile capitalizzare le opportunità alla velocità della luce utilizzando modelli quantitativi altamente efficienti basati sull'intelligenza artificiale? Axyon AI mette in luce come questi modelli contengano più processori che lavorano in tandem per eseguire programmi complessi e generare intuizioni da diversi set di dati a una velocità impressionante. Utilizzano inoltre il machine learning per migliorare l'accuratezza delle previsioni future e rilevare le interruzioni dei fondamentali senza compromettere la velocità di calcolo. È per questo che secondo Axyon AI i modelli di previsione basati sull'intelligenza artificiale sono ideali in fasi di volatilità dei mercati, poiché possono prevederla in pochissimo tempo, identificando e adattando i cambiamenti improvvisi nelle preferenze degli investitori e nelle condizioni di mercato.

Miglioramento della gestione del rischio
Prosegue ancora Grassi: "Un approccio basato sull'intelligenza artificiale può anche eccellere nella riduzione dei rischi. Secondo l’IMF, gli strumenti di machine learning facilitano la predizione e la gestione dei rischi grazie all'accurata previsione di variabili macroeconomiche e finanziarie. I modelli di investimento quantitativo basati sull'intelligenza artificiale adottano un approccio simile: utilizzano modelli matematici e algoritmi di ottimizzazione per valutare i fattori di rischio, le opportunità di diversificazione e ottimizzare le allocazioni di portafoglio in base a obiettivi e vincoli predefiniti. Ciò contrasta nettamente con le strategie d’investimento quantitative tradizionali, che appaiono rigide di fronte alle mutevoli condizioni di mercato e suscettibili di pregiudizi".

Guardando al futuro
"Secondo Morgan Stanley, l'80% dei professionisti del settore degli investimenti ritiene che l'IA non sostituirà la supervisione umana. E in Axyon AI siamo d'accordo: il futuro degli investimenti non sta nel sostituirci con l'IA, ma nel modo in cui si utilizzano gli strumenti quantitativi predittivi generati dall'IA insieme alla nostra logica e intuizione", riflette ancora il Ceo e Co-Founder di Axyon AI, che infine conclude: "L'IA riduce al minimo i preconcetti e gli interventi umani, pur rimanendo dinamica di fronte ai cambiamenti delle condizioni di mercato. Con la continua evoluzione di questa tecnologia, non passerà molto tempo prima che si inizi a riscrivere la definizione di "investimento tradizionale" in modo da includere l'IA accanto all'uomo".
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