Strategie d’investimento e Intelligenza Artificiale: un binomio possibile?

VB - Strategie d’investimento e Intelligenza Artificiale un binomio possibile

Inserire le parole “intelligenza artificiale” e “mercati finanziari” nella stessa frase può essere complesso. Qui in Virtual B siamo piuttosto scettici sulla capacità di qualunque algoritmo (o persona) di generare in modo regolare “alfa” dalla gestione di portafoglio: sono i numeri a dirlo. Basta scorrere le statistiche di S&P Dow Jones sulla capacità di “battere il mercato” dei gestori attivi ed emerge come negli ultimi 5 anni solo il 20% dei gestori attivi è riuscito a far meglio del mercato di riferimento. Ed è uno dei migliori risultati dell’ultimo decennio.

Quindi, è difficile.

Ed è assai improbabile che un algoritmo di Machine Learning diventi un imbattibile generatore di “alfa”, perché il problema non sta negli algoritmi o nelle persone che si occupano di gestione, ma nella natura dei mercati finanziari, largamente imprevedibili. Ma, anche lasciando da parte nuove e non troppo probabili strategie vincenti, restano molte cose utili da fare. In questo post ne vediamo una: la replica di strategie d’investimento.

 

Replica di una strategia d’investimento

Si tratta di partire dalla serie storiche delle performance di una strategia d’investimento, il target (che può essere un portafoglio, un fondo comune, un indice di mercato) e di utilizzare degli altri strumenti finanziari molto liquidi e poco costosi (ad esempio Futures o ETF,) per costruire un portafoglio le cui performance saranno auspicabilmente molto vicine a quelle del target. Il compito di effettuare la replica può essere tranquillamente affidato a un algoritmo di Machine Learning, vi sono varie tecniche possibili.

Un algoritmo di replica di una strategia è po’ come la farina 00 in cucina: appare umile ma può servire a molte cose estremamente utili.

Vediamo qualche esempio:

  • replicare un portafoglio illiquido con strumenti finanziari liquidi come Futures o ETF;
  • un caso speciale del precedente è la replica di un portafoglio di hedge fund, o di un indice di hedge fund (i primi tentativi furono fatti una quindicina di anni fa, poi furono uccisi dalla crisi del 2008 – che fu un disastro per la maggioranza degli hedge fund – ma ora sta tornando di gran moda);
  • tradurre un grande portafoglio in una Gestione Patrimoniale relativamente piccola, con relativamente pochi titoli, creando economie di scala nella gestione;
  • creare una replica trasparente di investimenti che non lo sono, per capirne meglio i rischi principali;
  • effettuare index tracking con replica fisica (cioè evitando di usare derivati “over the counter”), ma con un numero limitato di titoli – e quindi senza la necessità di avere grandi masse in gestione;
  • dare ordine e sistematizzare una strategia discrezionale, replicandone i tratti fondamentali, creando una sorta di pilota automatico che supporta il team di gestione nelle sue decisioni.

 

Se quest’ultimo spunto vi può sembrare vagamente arcano, sappiate che un nostro cliente ci ha proprio incaricati di individuare un algoritmo di replica di una strategia proprietaria di tipo “long-short market neutral”. Le informazioni per fare il training dell’algoritmo erano i segnali di buy/sell e un bel po’ di variabili finanziarie chiave in grado di descrivere il mercato, giorno per giorno.

Compito dell’algoritmo era imparare dalle azioni del trader e, essere in grado di identificare in quali condizioni dare un segnale di acquisto, oppure un segnale di vendita, oppure raccomandare l’immobilità. Creando un sistema di “lettura delle condizioni di mercato” e anche una sorta di pilota automatico.

Se ci pensate: non banale. Eppure l’algoritmo è riuscito a ricreare una parte significativa dei segnali corretti, arrivando a generare da solo circa il 50% della performance complessiva della strategia originaria, che in cinque anni produceva un rendimento superiore al 10% annuo (cioè oltre il 5% annuo, il che non è male, per una strategia market neutral, non legata alla direzione del mercato, e quindi a bassa volatilità).

 

Advance: una soluzione Plug & Play

Ora, questo è il tipico progetto nel quale Advance – la joint venture che vede unire le forze di Virtual B, Fintech District e un manipolo di docenti del Politecnico di Milano – potrebbe darvi una mano.

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