Intelligenza Artificiale la Nuova Scienza dei Mercati Finanziari

Investitori moderni sia istituzionali che privati hanno più che mai bisogno di sistemi di supporto che li aiutino a digerire le grandi quantità di informazioni, a capire e integrare i cambiamenti nelle dinamiche dei mercati finanziari e prendere decisioni sui loro investimenti. Sistemi quantitativi come quelli sviluppati dalla startup I Know First, che registrano le regole matematiche individuate nei movimenti storici di investimenti e usano queste regole per prevederne i movimenti futuri, sono perfetti per questo scopo. Basati sui metodi empirici dell’intelligenza artificiale, questi algoritmi predittivi integrando ricerca academica e nuove tecnologie, portano un approccio scientifico e efficace al mondo degli investimenti per monitorare i propri portafogli, verificare le ricerche su investimenti, reagire più velocemente a opportunità presenti nei mercati e ultimamente creare veri e propri portafogli algoritmici completamente determinati dal sistema predittivo.

 

I Mercati Finanziari e la Scienza dei Sistemi Complessi

Dr. Lipa Roitman, co-fondatore di I Know First e matematico dell’Università di Novosibirsk, Russia e del Weizmann Institute, Israele con più di 35 anni di esperienza di ricerca nello studio di processi complessi e nella creazione di modelli informatici, ritiene che i mercati a causa della psicologia del trading sono sistemi che manifestano sia caratteristiche di processi organizzati che componenti casuali. Fare previsioni per questi tipi di sistemi è certamente possibile, ma con certi limiti di precisione. Traders reagiscono diversamente a nuove informazioni e percorrono strategie diverse che possono risultare in movimenti poco prevedibili a breve periodo. Inoltre periodi di instabilità possono essere fortemente influenzati da piccole perturbazioni o shock che alterano il processo in modo imprevedibile. Invece analisi su orizzonti temporali più lunghi offrono più chiarezza e stabilità sul valore di investimenti. Su questi periodi si può osservare che i prezzi degli asset trattati passano da un livello all’altro attraverso l’alternanza di diversi regimi – feedback positivo, negativo e casualità, l’interazione dei quali produce un cosiddetto ‘equilibrio dinamico’: l’identificazione di questi regimi è la chiave per prevedere con successo i movimenti degli investimentiInoltre individuare regolarità nei movimenti di un solo asset può sembrare difficile e ambiguo e anche gli analisti certamente tentano di trovare correlazioni nei movimenti di una serie di investimenti, ma comunque non riescono ad incorporare tutte le variabili pertinenti. Una scansione di tutti i processi collegati ai cambiamenti di valore di un asset, dunque un aumento della ‘dimensionalità’ del problema, può invece rivelare regolarità ben definite invisibili se l’asset è analizzato in un vacuo.

 

Intelligenza Artificiale: Modelli che si Adattano a Processi in Continua Evoluzione

I mercati finanziari sono processi governati da regole in continua evoluzione oltre le teorie stabilite e pertanto non possono essere sufficientemente spiegati e predetti dai modelli statici tradizionali. Persino i migliori investitori professionisti sono sopraffatti dalle sempre evolventi dinamiche delle borse e dall’incessante flusso di dati che richiedono il continuo sviluppo di nuove teorie ed il regolare aggiornamento dei modelli che provano a spiegare e prevedere gli effetti sugli investimenti. Questo bisogno trova la sua risposta nell’intelligenza artificiale, una famiglia di modelli empirici (cioè basati su dati) con l’abilità di rappresentare ed imparare le più complesse relazioni fra input e output. Questi modelli fatti di strati virtuali ingeriscono e incorporano il ‘big data’ usando sofisticati algoritmi di auto apprendimento per determinarne le strutture e regolarità sottostanti. Ogni nuovo dato preso passa attraverso le serie di strati generando una previsione. La previsione viene confrontata con quanto accaduto in realtà e le regole del modello aggiustate per incorporare anche quest’ultima nuova informazione. Usando tutti gli asset per generare previsioni, il modello scopre così le intricate relazioni fra i vari investimenti. Questo sistema apprende da solo e perciò vive e la formula che ne risulta, come il processo che segue, è in continua evoluzione: non appena vengono aggiunte nuove informazioni una migliore teoria viene trovata.

 

Il Sistema di I Know First

Il sistema di I Know First integra la ricerca del Dr. Roitman e del suo team con i più moderni metodi dell’intelligenza artificiale. Applicando tecniche di reti neuronali multilivello, deep learning, algoritmi genetici e apprendimento automatico il sistema esamina sistematicamente ogni giorno i movimenti paralleli di oltre 3000 asset finanziari negli ultimi 15 anni per individuare relazioni e regolarità tra tutti gli investimenti contemporaneamente creando un complesso modello dei mercati finanziari globali. L’obiettivo di tale analisi è quello di riconoscere il regime in cui un asset si trova correntemente, per quale orizzonte temporale e quanto questo regime è identificabile. Per gli investimenti che il sistema ritiene in regimi identificabili (o prevedibili) vengono dunque generate previsioni. L’algoritmo ingerisce ogni giorno i dati più aggiornati e si evolve con essi, adattandosi a nuovi contesti del mercato e ha abbastanza esperienza e intelligenza per fare previsioni in circostanze mai osservate prima. Questo processo gli consente di generare un regolare flusso di previsioni per investimenti finanziari continuamente adattate alle incessantemente evolventi dinamiche delle borse mondiali.

La Performance dei Portafogli Algoritmici

I Know First fornisce le sue previsioni sia a clienti istituzionali che ricevono ampio accesso alle prognosi e a completi portafogli algoritmici determinati e rivalutati dall’intelligenza artificiale giornalmente, sia a investitori privati o trader semi-professionisti che cercano spunti per gli asset su cui puntare, offrendo una ampia fascia di applicazioni. Nel grafico sottostante sono rappresentate le rendite di due portafogli di I Know First (uno per titoli e uno per ETF) basati esclusivamente sui segnali algoritmici che da agosto 2015 a settembre 2017 hanno registrato rendite del 48,5% e 28,9% contro quella del benchmark, l’SPDR SPY ETF (ETF che traccia la performance dell’indice S&P 500), del 22,7%. Con rispettivi Sharpe Ratio di 1,5 e 1,2, Alpha del 14% e 5%, Beta di 0,68 e 0,72 e periodi di ribilanciamento medi di 20 e 5 giorni i portafogli algoritmici offrono performance molto convincenti.

Le previsioni dell’intelligenza si prestano alla costruzione di innumerevoli altre strategie, prestazioni delle quali sono presentate in vari articoli: sistemi di rotazione dei settori, strategie di day trading e portafogli smart-beta.

L’Intelligenza Artificiale il Futuro dell’Industria Finanziaria

Il ruolo dell’intelligenza artificiale nel settore dell’investimento sta aumentando e diventerà uno standard d’industria, sia come sistema di supporto decisionale e di monitoraggio che per la creazione di vere e proprie strategie. Algoritmi che possono analizzare contemporaneamente l’andamento di vari investimenti e generare previsioni obiettive e quantificabili stanno diventando sempre più comuni tra investitori per ottimizzare i rendimenti e attenuare il rischio. Inoltre sempre più compiti vengono insegnati e lasciati all’algoritmo risultando ultimamente in interi portafogli algoritmici selezionati e gestiti esclusivamente in base alle decisioni del sistema con sola supervisione dell’analista. Le competenze, esperienze e ricerche del Dr. Roitman e del suo team di R&D posizionano I Know First all’avanguardia in questo campo e il continuo investimento nel perfezionamento dell’algoritmo promettono alla società un ruolo sempre più importante nel mondo degli investimenti, sia per investitori istituzionali che cercano sistemi di monitoraggio dei loro molti investimenti e nuove fonti di alpha e che hanno interesse a gestire i loro fondi o ETF con sistemi algoritmici automatizzati, sia per privati che cercano segnali per individuare opportunità nel mercato e che possono usufruire di queste previsioni allo stato d’arte basate su metodi scientifici.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato su https://www.proiezionidiborsa.it/ il 15 NOVEMBRE 2017.

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