Se il trading lo fa l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale è in grado di fare trading? Algoritmi avanzati e analisi predittiva stanno ridefinendo il modo in cui vengono prese le decisioni di investimenti rivoluzionando, di fatto, i mercati finanziari. L'obiettivo è migliorare efficienza, precisione e gestione del rischio, tuttavia, anche in questo caso, è bene sottolineare un aspetto incontrovertibile (almeno si spera lo sia): la supervisione umana resta fondamentale, per evitare distorsioni di mercato e garantire un uso etico, trasparente e regolamentato della tecnologia.

AI e finanza
Entrando nei meccanismi di un mondo ai più sconosciuto, ovvero quello della finanza, si scopre che uno dei settori in cui l'intelligenza artificiale sta avendo un impatto più evidente è il trading algoritmico, che oggi rappresenta oltre il 70% delle transazioni nei mercati azionari globali. I modelli, in questo ambito, vengono utilizzati per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e prendere decisioni di acquisto o vendita con una velocità inaccessibile agli operatori umani.

Più nel dettaglio, i modelli di AI possono analizzare enormi volumi di dati storici per prevedere i movimenti del mercato, mentre l’analisi in tempo reale del “sentiment” misura l’influenza che le notizie e i social media hanno sui prezzi delle materie prime. Non solo. Consente, inoltre, un monitoraggio 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con la possibilità di eseguire le operazioni nei momenti migliori e ridurre i costi operativi grazie all’automazione. Gli algoritmi non si limitano a leggere i dati finanziari, ma analizzano anche le notizie, i social media e i comunicati aziendali per identificare segnali di mercato. Questa tecnica, nota come sentiment analysis, permette di anticipare i movimenti dei mercati valutando il tono delle notizie e delle conversazioni online.

«L'intelligenza artificiale è già utilizzata da tempo in ambito finanziario - premette Federico Ferrari, trader parmigiano che dopo un'esperienza a Londra e in seguito a Lugano, opera a Milano in un gruppo bancario europeo -. Inizialmente erano sistemi interni che permettevano di utilizzare dati in tempo reale e di ottimizzare algoritmi di trading, mentre attualmente esistono versioni più sofisticate che permettono di incorporare non solo i numeri, ossia i valori reali, diffusi sistematicamente dalle realtà prese in esame, ma anche gli annunci sui social, che oggi sono fondamentali all'interno delle analisi, in grado di spostare i mercati. Basta pensare a come vengono utilizzati negli Stati Uniti con la nuova presidenza. Oggi è, dunque, evidente quanto i social siano in grado di indirizzare il “sentiment” degli investitori retail, che in certi segmenti del mercato possono avere un ruolo decisivo».

Commodities
A differenza delle azioni, dove il trading ruota attorno a strumenti che sono ormai standardizzati, quello sulle materie prime comporta una complessa interazione di contratti spot e futures, intricate relazioni tra asset diversi e dinamiche di mercato altamente volatili. Questa complessità, aggravata da un’ingente serie di dati disordinati, fa sì che l’AI rappresenti uno strumento assai utile per i trader. I mercati delle commodity differiscono fondamentalmente dai mercati azionari per struttura e comportamento. Mentre i trader azionari hanno a che fare con dati semplici – prezzo delle azioni, volumi di scambio e indici di mercato – i trader di materie prime devono confrontarsi con fonti di dati fra le più disparate, spesso incomplete o incoerenti: i flussi di dati pubblici e privati, che includono statistiche sulla produzione e sul consumo, le previsioni meteorologiche, gli eventi geopolitici: tutti questi devono essere armonizzati per ottenere informazioni utili. A differenza dei titoli azionari, il trading sulle materie prime può presentare improvvisi picchi di prezzo, eventi negativi e squilibri tra domanda e offerta.
«Quella delle commodities é una della asset class che necessita la valutazione di diversi fattori – conferma Ferrari -. Ad esempio, quando si riesce a incorporare i modelli di commodities con i modelli che riguardano il meteo si ottiene una migliore potenza predittiva di calcolo. A questo si aggiungono gli avvenimenti geopolitici e anche in questo caso i media e i social hanno un ruolo importante nel definire l'andamento a breve. Così come i posizionamenti a lungo termine per i fornitori di determinate materie prime o anche per i desk di grandi banche impegnati in operazioni di hedging».

Il ruolo del trader
«L'intelligenza artificiale è sicuramente importante, ma nel momento in cui si autoalimenta, ovvero quando le si dà l'opportunità di fare trading sul mercato e iniziare a mettere in campo ciò che ha imparato, serve un controllo sui sistemi - tiene a sottolineare Ferrari -. Chi verifica deve essere un esperto informatico, ma anche uno con competenze nel trading. Non si può perdere la conoscenza a livello di variabili economiche che guidano l'andamento del prezzo perché, nel momento in cui qualcosa si muove in modo totalmente irrazionale e l'intelligenza artificiale non è in grado di capire l'anomalia, il rischio è quello di andare ad eccentuare movimenti di mercato influenzati unicamente da parametri tecnici».
Il ruolo dei trader? «Diventa più complicato - ammette Ferrari -. Da anni questa figura è sempre più chiamata ad avere competenze informatiche che vanno comunque sempre bilanciate con quelle che sono le classiche competenze economico finanziarie. Di fatto il trader si sta trasformando sempre di più in un risk manager più che in un operatore con libertà di gestione. Resta fermo il fatto che non potrà essere sostituito dalle macchine. Oggi le banche sono sempre più regolamentate dal punto di vista del rischio e la gestione deve comunque fare capo a una persona. Se si attribuisce il rischio all'intelligenza artificiale chi ne risponde effettivamente? E' questa la domanda più importante di tutte. Sarà una convivenza con la tecnologia, per ottenere maggiore efficienza, con un set up che non può essere modificato. Il trader, ribadisco, ha l'esperienza per interpretare l'andamento dei mercati anche passando attraverso situazioni di crisi».

Strumenti a disposizione
Tra i grandi fondi di investimento c'è chi utilizza la piattaforma Aladdin, un sistema AI in grado di elaborare milioni di scenari di rischio e valutare il “sentiment” del mercato per ottimizzare le decisioni di investimento.
Anche JP Morgan si avvale di modelli AI per monitorare le anomalie nei mercati e prevedere scenari di stress finanziario. In questo scenario sono attivi anche i robo-advisors, piattaforme di investimento automatizzate che sfruttano algoritmi AI per creare e gestire portafogli personalizzati. Esiste, inoltre, un robo-advisor ibrido che combina AI e consulenza umana, gestendo oltre 230 miliardi di dollari in asset.

Nonostante i benefici, l’uso dell’AI nei mercati finanziari solleva preoccupazioni su trasparenza, manipolazione di mercato e stabilità sistemica. Gli algoritmi, se non regolamentati, potrebbero amplificare la volatilità e creare bolle speculative difficili da controllare. Le autorità, come la Sec negli Stati Uniti e l’Esma in Europa, stanno lavorando per stabilire regole che garantiscano un uso etico dell’AI nel settore finanziario. Tuttavia, la regolamentazione fatica a tenere il passo con l’innovazione tecnologica. L’equilibrio tra innovazione e regolamentazione sarà la chiave per un futuro finanziario sostenibile e trasparente.

Il trading «fai da te»
Il «fai da te» va sempre maneggiato con cura, soprattutto in ambito finanziario.
Numerose piattaforme web millantano risultati garantiti attraverso l’applicazione dell’AI al trading. Risultati che molto spesso, invece, si rivelano vere e proprie fregature, soprattutto per gli investitori alle prime armi.
«Come sempre in questi casi si viene a sapere del caso di un trader “fai da te” che ha guadagnato qualche milione di euro e non delle migliaia di persone che hanno perso ingenti quantità di denaro - mette in guardia Ferrari -. Ci si fa attrarre da grandi storie di successo ma occorre la massima attenzione. L'intelligenza artificiale non può essere un arma per facili guadagni. Banalmente tutti finiranno per utilizzarla, ma la storia si ripeterà anche se a disposizione ci sono strumenti più sofisticati: chi è più rapido riuscirà a essere il caso su un milione, tutti gli altri pagheranno il prezzo».
Molte piattaforme, al contrario, sostengono che l’AI presenta numerosi vantaggi. Prima di tutto perché elimina l’aspetto emozionale nel processo decisionale, in secondo luogo perché è in grado di elaborare molte più informazioni di un essere umano. Occhio, però. Se i dati elaborati sono sbagliati non c’è freddezza che possa mettere al riparo il portafoglio.

Federico Ferrari
Trader parmigiano di un grande gruppo europeo con esperienze maturate nel Regno Unito e in Svizzera.