Le strategie quantitative sono sempre state guidate dai dati e dalla tecnologia, e l’IA costituisce l’ultimo capitolo di questa evoluzione. È importante chiarire che l’IA negli investimenti non rappresenta una novità assoluta. Le tecniche di ML e NLP sono oggetto di studio e applicazione nelle nostre strategie da decenni.
Ad essere cambiata è l’ampiezza di ciò che queste tecniche di IA possono fare e la varietà di dati che possono gestire. Anziché sostituire i metodi quantitativi collaudati, l’IA li sta potenziando. È come passare da una cassetta di attrezzi manuali a una strumentazione elettrica: il lavoro è lo stesso ma puntiamo a svolgerlo più velocemente e in modo più efficace.
Apprendimento automatico o machine learning (ML)
Ad esempio, l’apprendimento automatico o machine learning (ML) può scoprire modelli complessi nei dati, comprese relazioni non lineari e interazioni sottili che possono sfuggire ai modelli tradizionali. Questo ci permette di affinare i segnali esistenti o di scoprire nuove fonti di alfa. Illustriamo con un caso concreto: integrando un tradizionale indicatore di inversione con i dati sul sentiment delle notizie, il nostro team quantistico ha migliorato la capacità di identificare i titoli propensi a recuperare dopo una reazione eccessiva. L’analisi ML può anche raggruppare titoli simili in base a caratteristiche condivise, come la catena di fornitura o l’uso della tecnologia, aggiungendo profondità alla gestione del rischio. Questi approfondimenti analitici rendono i modelli quantitativi più adatti ai mercati in rapida evoluzione di oggi.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
La capacità dell’IA di interpretare il linguaggio è progredita rapidamente, passando dal semplice conteggio delle parole a modelli linguistici di grandi dimensioni in grado di comprendere sfumature, toni e intenzioni. Analizzando dati testuali come notizie, rapporti finanziari o recensioni dei dipendenti, e persino ascoltando il tono di voce durante le telefonate di presentazione dei risultati, le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) svelano dimensioni analitiche più profonde sul sentiment. Che si tratti di misurare la fiducia di un CEO, di rilevare sottili cambiamenti nell’umore dei clienti o di identificare gli attori chiave nella catena di fornitura di un’azienda, la NLP arricchisce la nostra comprensione dell’ecosistema aziendale. Questi segnali più ricchi confluiscono nei nostri modelli quantitativi, offrendo possibili vantaggi competitivi nella valutazione del sentiment dei mercati e della salute delle aziende.
Dati alternativi
L’universo dei dati alternativi - tipi di dati non convenzionali o non tradizionali che non sono stati utilizzati in passato per le decisioni di investimento - rende queste tecniche di IA possibili e sempre più essenziali. Senza pari per volume, varietà e velocità di generazione, i dati alternativi offrono una conoscenza in tempo reale sull’attività economica che spesso sfugge ai dati tradizionali. Ad esempio, i dati delle carte di credito possono segnalare i cambiamenti nella spesa dei consumatori, mentre i manifesti di spedizione possono tracciare i flussi commerciali globali.
Distinguere il segnale dal disturbo e trasformare il flusso continuo di dati alternativi in informazioni di investimento concrete significa combinare tecniche innovative di IA con ipotesi economiche fondate. L’integrazione dell’IA nei processi d’investimento offre agli investitori quant e fondamentali i vantaggi di una maggiore velocità, fonti d’informazione più ampie e una migliore elaborazione delle informazioni. Tuttavia, è anche necessario essere propositivi, chiari e trasparenti nell’utilizzo dell’IA all’interno dei nostri processi.
