Machine learning nella gestione dei portafogli
L’apprendimento automatico è un’applicazione dell’intelligenza artificiale che fornisce ai sistemi la capacità di apprendere e migliorare automaticamente dall’esperienza. Viene usato per diversi scopi e si adatta molto bene alle applicazioni nella finanza, in cui bisogna gestire un’elevatissima mole di dati.
Una volta programmati, i modelli di machine learning sono impostati affinché riescano ad imparare dall’esperienza, essi riescono a regolare automaticamente i parametri. Di norma più dati vengono introdotti e più risulteranno adeguati i parametri.
Usi dell’intelligenza artificiale nella finanza
Nel mondo della finanza gli algoritmi sono costruiti per calibrare un portafoglio finanziario, data la propensione al rischio dei clienti oppure per fare da consulenti finanziari a basso prezzo. Questi algoritmi prendono il nome di robot advisor e sono pensati per fornire servizi di gestione del portafoglio, che viene gestito in maniera automatica, al fine di avvicinare i clienti ai processi di investimento che, data l’elevata complessità, potrebbero scoraggiare molte persone. Vista la bassissima o nulla incidenza di capitale umano, questi processi richiedono costi molto bassi.
Il robot advisor, date informazioni come la situazione finanziaria del cliente, le sue esigenze di investimento e la propensione al rischio assegna i fondi a varie opzioni di investimento e utilizza gli algoritmi per monitorare e ri-equilibrare il portafogli. Il robot advisor cerca quindi le opzioni di investimento migliori date le richieste in termini di durata dell’investimento e rendimento richiesti dal cliente, riuscendo ad eliminare la componente emotiva nella gestione del denaro che anche i migliori trader hanno.
Applicazioni pratiche
Il caso più eclatante di hedge fund guidato dall’intelligenza artificiale è quello di Aidyia, con sede ad Hong Kong. Questo hedge fund compie operazioni di borsa in modo completamente autonomo, senza alcuna interferenza umana effettuando decine di migliaia di operazioni al giorno. Al lancio dell’hedge fund automatizzato Goertzel, founder e Ceo di Aidyia ha dichiarato: “Se morissimo tutti, continuerebbe a fare trading”. Nonostante l’utilizzo di algoritmi nel trading ad alta frequenza sia frequente ( Secondo l’edizione di luglio 2018 dell’Hedge Fund Sentiment Survey, oltre la metà dei gestori di hedge fund utilizza intelligenza artificiale e machine learning per prendere le decisioni di investimento) questo è il primo caso in assoluto di gestione di patrimoni completamente automatizzata.
È di successo il trading con l’IA?
Utilizzare gli algoritmi di machine learning semplifica il lavoro dei gestori di fondi eppure scrivere certi algoritmi è complesso e costoso, i benefici degli algoritmi di trading si riscontrano maggiormente su grandi quantità di patrimonio gestito come quelle in capo alle banche di investimento più che in capo ai privati. Il machine learning permette di abbattere i costi legati al capitale umano e sono privi della componente emotiva che può portare a scelte di investimento irrazionali. Secondo un rapporto di Value Walk, gli hedge fund di Machine Learning hanno già sovraperformato in modo significativo rispetto gli hedge fund tradizionali.
