Come gli asset manager possono andare oltre la rivoluzione digitale

di Fiona Frick*
L’innovazione nel campo della tecnologia finanziaria ha scatenato un vortice che promette di trasformare la catena di valore dell’asset management, dalla raccolta, all’investimento, alle attività operative. Questo vortice digitale offra numerose opportunità per gli asset manager ma comporta anche rischi. Se gli asset sono gestiti da macchine che interpretano i segnali nello stesso modo e consigliano gli stessi investimenti passivi, come possiamo evitare i cosiddetti crowded trade, cioè l’adozione delle stesse posizioni, e il rischio di un fuggi-fuggi dal mercato? È proprio su questo punto che gli esseri umani di talento si differenzieranno.
Riteniamo che la tecnologia sia da considerarsi uno strumento per dare maggior potere agli asset manager, a beneficio dei clienti. Così come gli atleti usano i video e le analisi dei dati per ottimizzare le prestazioni, possiamo immaginare un futuro in cui la nuova tecnologia permetta agli operatori dei mercati di effettuare analisi accurate e strutturate per offrire un risultato migliore ai clienti. Saranno ancora gli esseri umani a darle uno scopo e a prendere le decisioni fondamentali.
Il ritmo dell’evoluzione tecnologica sta aumentando. L’anno scorso, uno dei migliori giocatori di Go del mondo è stato battuto da AlphaGo, un programma di intelligenza artificiale debole sviluppato da DeepMind di Google. Un ulteriore progresso è stato compiuto a marzo quando un programma ha sgominato quattro giocatori di poker professionisti nel corso di un torneo di 20 giorni. I prossimi della lista a essere sconfitti saranno gli asset manager? Crediamo di no. L’intelligenza artificiale ha un ruolo fondamentale nel miglioramento dell’efficienza dei processi e della qualità del processo decisionale, ma gli investitori devono fare attenzione ad alcune insidie. Un problema che limita l’intelligenza artificiale in questa fase della sua evoluzione è la mancanza di trasparenza. È perfettamente possibile programmare un computer in modo che rilevi schemi sui mercati finanziari e valuti quali dati prevedono con maggior precisione i movimenti dei mercati. Il problema è che il processo di investimento rimane una scatola nera, con una certa chiarezza sulla decisione finale ma poca sul ragionamento che ha portato alla decisione. Per esempio, tra il 1981 e il 1993, la produzione di burro in Bangladesh è stata fortemente correlata all’Indice S&P 500. Un computer potrebbe identificare questo segnale e agire di conseguenza, ma senza un motivo fondamentale alla base di questa correlazione, potrebbe liquidare la posizione in qualsiasi momento. Un altro problema è la complessità dei mercati, in cui le decisioni possono essere interdipendenti e i movimenti dei valori mobiliari sono fortemente influenzati dalle emozioni dei partecipanti. A differenza della fisica, della biologia o della medicina, l’analisi dei mercati finanziari non è una scienza esatta ma è influenzata dal comportamento umano e questo limita il valore del riconoscimento degli schemi. Per questo motivo, la maggior parte degli asset manager utilizzano l’intelligenza artificiale per estrarre segnali di alfa a breve termine da strumenti liquidi e facilmente negoziabili come valute, materie prime e indici di mercato, dove la velocità di elaborazione e la capacità di rilevare schemi non facilmente individuabili con l’analisi tradizionale possono rappresentare un vantaggio. In Unigestion utilizziamo l’intelligenza artificiale per rafforzare la capacità di identificare e gestire i rischi nelle strategie di investimento. (riproduzione riservata)
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