L’intelligenza artificiale per investire in borsa è un trend da monitorare con attenzione: che applicazioni ha? È il futuro della finanza?
Sempre più attori finanziari utilizzano l’intelligenza artificiale per investire in borsa: l’integrazione di sistemi e algoritmi basati su IA nella gestione del portafoglio e nel trading è una tendenza che merita di essere approfondita. In questo articolo troverai tutti i dettagli relativi all’implementazione dell’intelligenza artificiale negli investimenti. Buona lettura!
Perché investire con l’intelligenza artificiale?
Come ha dimostrato lo psicologo ed economista Herbert Simon, l’individuo non prende mai decisioni totalmente razionali perché possiede una razionalità limitata da numerosi fattori: la quantità di informazioni che ha a disposizione, i limiti cognitivi della sua mente e il tempo a disposizione non consentono un processo decisionale pienamente razionale e imparziale. Nel mondo della finanza poi, dove le decisioni dei singoli hanno un peso notevole, la fretta e l’emotività spesso influenzano le operazioni di acquisto e di vendita. Ti sarà capitato di comprare in preda alla FOMO o di vendere perché il mercato crollava? L’intelligenza artificiale in questo senso aiuta a mitigare il fattore umano poiché per definizione non presenta quei limiti strutturali che Simon attribuiva alla nostra mente.
Come vedremo, l’intelligenza artificiale può essere un aiuto fondamentale per gli operatori finanziari in vari modi, dall’elaborazione di enormi moli di dati alla gestione del rischio, dalla composizione del portafoglio alla automazione del trading. Naturalmente, non è tutto oro quel che luccica: come vedremo più avanti nell’articolo, una strategia di investimento non può essere totalmente fondata sull’IA. Ma andiamo per gradi.
Come utilizzare l’IA per investire in borsa?
Integrare l’intelligenza artificiale negli investimenti significa avvalersi di una tecnologia che mette insieme l’analisi finanziaria e la data science col machine learning. Ciò vuol dire utilizzare un sistema capace di esaminare un numero sterminato di dati finanziari e quindi di individuare pattern e correlazioni ricorrenti. L’intelligenza artificiale, infatti, è in grado di analizzare ed elaborare tanto i dati quantitativi come bilanci, movimenti dei prezzi e volumi di scambio, quanto i dati qualitativi, come immagini, testi e sentiment sui social media.
In questo modo, riesce a delineare un quadro complessivo più ampio e fornire una panoramica più completa. L’intelligenza artificiale permette anche di esaminare centinaia di aziende quotate in tempo reale, tramite software finanziari specifici come AlphaSense, Kensho o Watson di IBM. Chiaramente, i primi a sfruttare questa innovazione sono stati i colossi della finanza come hedge fund o società di asset management, ma al giorno d’oggi investire in borsa con l’intelligenza artificiale non è più un’esclusiva dei grandi player, più avanti vedremo come. Ma quindi, come si applica l’IA nella finanza?
Intelligenza artificiale e investimenti: i casi d’uso
Come abbiamo anticipato, l’intelligenza artificiale ha un impatto concreto sulle strategie finanziarie, dal momento che facilita e ottimizza processi che altrimenti richiederebbero un tempo considerevole, oltre a ridurre l’impatto della fretta e delle emozioni nel processo di decision making. Prendiamo ora in esame funzionalità specifiche che rendono la sinergia tra l’intelligenza artificiale e investimenti interessante:
Analisi predittiva e previsione dei prezzi
Quando si parla di investimenti con intelligenza artificiale, questa è una delle funzioni più ricercate. I sistemi di IA, come abbiamo anticipato, sono in grado di analizzare grandi volumi di dati quantitativi e qualitativi – dall’analisi fondamentale delle aziende ai post sui social – e riescono ad individuare pattern complessi che potrebbero sfuggire all’occhio umano o agli algoritmi statistici tradizionali. L’obiettivo è naturalmente quello di identificare correlazioni che possano indicare possibili movimenti futuri di prezzo. Nonostante la ricerca accademica abbia dimostrato l’accuratezza di questi sistemi nel predire gli scenari economici, l’intrinseca imprevedibilità dei mercati resta una variabile da considerare nelle analisi e nella presa di decisioni.
Trading Algoritmico e High-Frequency Trading (HFT)
L’intelligenza artificiale, grazie alla sua capacità di elaborare e processare miliardi di informazioni in frazioni di secondo, viene utilizzata per lo sviluppo e l’esecuzione di strategie di trading algoritmico. Il trading algoritmico, noto anche come algo trading, è un tipo di trading che utilizza gli algoritmi per operare automaticamente in base a regole predefinite: gli algoritmi di IA possono essere addestrati per questo scopo ed eseguire operazioni finanziarie in modo ottimizzato, privilegiando l’efficienza e massimizzando la velocità.
L’High Frequency Trading (HFT), o trading ad alta frequenza, si basa allo stesso modo su algoritmi, ma sfrutta la potenza di calcolo dell’IA per effettuare operazioni a una velocità impressionante – sotto il millesimo di secondo – per capitalizzare al massimo le micro-inefficienze di mercato come l’arbitraggio. Dal momento che per operare in questo modo servono elevate quantità di liquidità e sistemi altamente efficienti (e molto costosi), questa tecnica di trading è utilizzata quasi esclusivamente dai grandi player finanziari, come hedge fund e banche di investimento.
Analisi del sentiment
L’emotività dei mercati è cosa nota e l’intelligenza artificiale per investire può essere veramente utile perché è in grado di fornire una sintesi del sentiment degli investitori tramite l’analisi testuale. La differenza fondamentale con gli algoritmi tradizionali di classificazione delle news riguarda proprio l’analisi profonda del contenuto: se i primi si limitano ad analisi binaria “Si/No” o “Positivo/Negativo”, l’intelligenza artificiale va in profondità e indaga su elementi di contesto come il “perché” o il “quando”, offrendo indicazioni più accurate.
Ottimizzazione del portafoglio e gestione del rischio
Investire con l’intelligenza artificiale significa anche applicare i sistemi di IA nella costruzione e nella gestione dei portafogli di investimento. Gli algoritmi di IA sono in grado di processare dati storici allo scopo di individuare asset che potrebbero rendere bene in specifiche condizioni di mercato. Una volta composto il portafoglio, i sistemi di IA possono anche monitorarlo e tracciarne le performance, suggerendo o effettuando bilanciamenti in modo dinamico a seconda degli obiettivi o delle condizioni di mercato.
Anche la gestione del rischio, definita come un processo attraverso cui si misura il rischio per sviluppare strategie per contenerlo o ridurlo, potrebbe avvalersi delle funzionalità dell’intelligenza artificiale: coi sistemi IA è possibile progettare modelli di rischio sofisticati che includono variabili macroeconomiche avverse, come potenziali conflitti tra paesi, e vulnerabilità del portafoglio, come l’eccessiva esposizione a determinati settori. Una volta individuate le criticità, la stessa IA può suggerire strategie di contenimento e riduzione di questi fattori di rischio.
Estrazione di dati sintetici:
Grazie alla velocità di calcolo e al machine learning, l’intelligenza artificiale può creare scenari di mercato verosimili aggregando dati storici – come la bolla dot-com o la crisi del 2008 – a dati sintetici, generando modelli o portafogli ottimizzati per determinate situazioni. Un esempio: se nel 2021 avessimo chiesto a un’IA una panoramica sulle reazioni del mercato successive a un’ipotetica invasione russa dell’Ucraina (avvenuta poi nel 2022), molto probabilmente avrebbe previsto l’impennata dei prezzi delle materie prime e dell’energia, creando una strategia ad hoc.
Anche i retail possono investire in borsa con l’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni sono nati diversi strumenti e piattaforme basati sull’intelligenza artificiale che hanno reso questa tecnologia accessibile anche al mercato retail, degli investitori individuali. Tra questi, troviamo:
- Robo-Advisor basati sull’IA: piattaforme di investimento automatizzate che utilizzano algoritmi per creare e gestire portafogli strutturati su questionari che riflettono le preferenze dell’investitore retail (rischio, orizzonte temporale, obiettivi). I vantaggi di questi strumenti riguardano soprattutto i costi di gestione e il capitale d’accesso, solitamente di molto inferiori rispetto alla media. Tuttavia, l’eccessiva responsabilità affidata agli algoritmi potrebbe risultare controproducente in situazioni di alta volatilità. Nello specifico, oscillazioni ampie dei prezzi potrebbero “far saltare” i criteri che gestiscono l’operatività dei Robo-advisor e indurli in errore.
- Piattaforme di trading con IA integrata: molte piattaforme di trading hanno iniziato ad implementare funzionalità connesse all’intelligenza artificiale per investire in modo più efficiente. TrendSpider è una delle più popolari e integra analisi tecnica automatizzata e strumenti per progettare e testare strategie algoritmiche senza codice. Altri tool riguardano la generazione di segnali di trading in tempo reale o l’utilizzo del trading algoritmico.
- ETF gestiti da IA: si tratta di ETF costruiti e gestiti da algoritmi di IA. Integrano le funzioni precedentemente esposte di ottimizzazione del portafoglio e gestione del rischio, consentendo agli investitori individuali di approfittare delle potenzialità dell’intelligenza artificiale per investire in borsa. Un esempio è l’Amplify AI Powered Equity ETF (AIEQ) che analizza milioni di dati attraverso Watson di IBM.
- Analisi di sentiment e mercato con IA generativa: i chatbot che utilizziamo quotidianamente come ChatGPT possono fungere da aggregatori di notizie finanziarie ma anche da strumenti per approfondire la conoscenza della materia. Naturalmente, è necessario un fact-checking che verifichi la correttezza delle informazioni, che possono essere decontestualizzate o non aggiornate.
Non solo finanza tradizionale: IA e criptovalute
Intelligenza artificiale e criptovalute sono due mondi che hanno moltissime cose in comune e corrispondono a due delle innovazioni tecnologiche più importanti e impattanti di questi tempi. Esiste proprio un settore specifico nell’universo crypto che si dedica all’integrazione della IA con la blockchain e che prende il nome di Crypto AI. Queste criptovalute, come Render (RNDR), The Graph (GRT) e Near (NEAR), mirano a decentralizzare i servizi di intelligenza artificiale, a garantire l’autenticità delle informazioni grazie alla trasparenza della blockchain e ad aumentare la potenza di calcolo e di archiviazione dei dati. Se ti interessa l’argomento, in questo articolo trovi tutti i dettagli.
Usare l’intelligenza umana se si investe con IA
Gli strumenti che abbiamo appena visto hanno un alto potenziale nel mondo della finanza, tradizionale e decentralizzata. Tuttavia, è importante informarsi e ragionare sui vantaggi e, a maggior ragione, sugli svantaggi che derivano dall’investire con l’intelligenza artificiale: molto spesso, quando una tecnologia disruptive come l’IA entra così prepotentemente nelle nostre vite, si corre il rischio di lasciarsi affascinare e cadere nelle trappole di chi sfrutta l’hype che ha origine da novità così impattanti. Infatti, al boom dell’IA è seguito il boom delle frodi sull’IA: l’americana SEC ci comunica che proliferano piattaforme di trading non registrate – quindi illegali – o piattaforme scam che utilizzano la stessa intelligenza artificiale per rendersi più credibili. Queste ultime, ad esempio, sfruttano l’IA per creare video deepfake o finte telefonate di persone autorevoli con l’obiettivo di spingere la potenziale vittima a cadere nella frode, o anche per progettare siti realistici e produrre contenuti pubblicitari allo scopo di aumentare il prestigio della piattaforma. È necessario ricordarsi di essere umani e utilizzare la nostra intelligenza per evitare situazioni spiacevoli. Dedica tempo a studiare i progetti, prenditi un momento per decidere e non lasciarti influenzare dalla FOMO!
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