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Come innovare il processo di investimento integrando l’IA
In un mondo che cambia, le tecnologie legate all’intelligenza artificiale posso offrire un supporto notevole non solo nell’automatizzazione ma anche nella generazione di idee di investimento e di insights che, combinati con altre metodologie, migliorano l’intero processo.
Le tecnologie legate all’intelligenza artificiale applicate al settore degli investimenti sono molto potenti; in particolare, possono essere utilizzate in varie fasi del processo, dalla generazione delle idee di investimento fino all’execution delle posizioni di portafoglio e successivi check finali. In ciascuna possono essere utilizzate tecnologie IA differenti. Non si tratta tanto di automazione del processo ma piuttosto di un suo potenziamento ed efficientamento. Ad esempio, nella generazione delle idee di investimento, gli insights generati dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale possono essere combinati con altre metodologie anche qualitative/discrezionali con risultati che migliorano l’intero processo.
I PRIMI PASSI
Una strategia di investimento basata su segnali generati dall’intelligenza artificiale è caratterizzata dalla capacità predittiva dei segnali. Le strategie possono essere di diversa natura, long-only, long/short, con tracking error controllato etc…Il primo passo è in ogni caso definire l’obiettivo della strategia e, in seconda battuta, utilizzare i segnali predittivi forniti dall’intelligenza artificiale nel modo più semplice possibile, rispettando comunque i vincoli dati dall’investitore. In questo i segnali
Fonte: Axyon AI. Classifiche delle prestazioni degli asset basate sull’AI per aiutare a identificare gli outperformer all’interno di un determinato universo di investimento e orizzonte temporale.
predittivi disponibili come ranking sono molto immediati da utilizzare per costruire strategie di investimento.
LE SFIDE
Una delle principali sfide che gli investitori tradizionali incontrano nell’implementare strategie di investimento basate su intelligenza artificiale è l’integrazione delle soluzioni di IA nei propri processi di investimento e di gestione del rischio, in modo da garantire la coerenza e la trasparenza delle decisioni di investimento prese dall’IA e il rispetto delle normative e delle politiche di investimento aziendali.
L’implementazione autonoma di tecnologie di intelligenza artificiale, inoltre, può comportare notevoli costi in termini di tempo e risorse. Gli investitori devono affrontare il problema della scelta delle tecnologie e delle metodologie di IA più adeguate per i propri obiettivi di investimento, tenendo conto delle specificità del mercato e delle proprie esigenze di performance, ed essere pronti ad investire in risorse qualificate e adottare processi di apprendimento automatico adeguati per sfruttarne appieno le potenzialità. L’intelligenza artificiale è un settore complesso e in rapida evoluzione, e per questo può essere difficile per gli investitori non esperti comprenderne le implicazioni e i rischi. C’è poi il rischio di sovraottimizzazione, ovvero la creazione di modelli di IA troppo specifici per un
determinato set di dati, che può portare a risultati non accurati quando vengono utilizzati in scenari mai visti prima. Si deve quindi prestare attenzione a questo problema e adottare tecniche di validazione adeguate per garantire che i modelli di IA siano in grado di funzionare in modo efficace una volta usciti dal “laboratorio”.
Infine, gli investitori devono gestire il rischio di obsolescenza delle tecnologie e il continuo sviluppo delle competenze e delle conoscenze necessarie per sfruttare appieno il potenziale dell’IA nell’investimento. Queste sfide richiedono un impegno costante anche in termini di costi e una continua formazione e aggiornamento delle competenze tecniche e delle conoscenze finanziarie per affrontare le sfide dell’investimento basato sull’IA. Anche per questo una soluzione che implica una partnership con strutture più flessibili e agili può essere vincente.
SPIEGABILITÀ DELL’IA
La spiegabilità dei modelli di intelligenza artificiale è un tema ampiamente dibattuto a livello accademico e industriale e recentemente sono state proposte diverse tecniche per affrontarlo. L’interpretability-by-design, ad esempio, si basa sull’idea che la spiegabilità dovrebbe essere una priorità nella progettazione degli algoritmi di IA, piuttosto che un problema da affrontare ex-post. D’altra parte, sono state messe a punto tecniche estremamente efficaci per identificare quali caratteristiche di un dato hanno contribuito maggiormente alla decisione presa da un modello di IA. Tuttavia, è importante affermare che la difficoltà nello spiegare il comportamento dei modelli di IA non deve necessariamente impedire il loro utilizzo in applicazioni reali, anche quando la posta in gioco è elevata. Da decenni si utilizzano cani opportunamente addestrati in attività di sicurezza, difesa e soccorso, senza che questi siano in grado di spiegare con precisione il proprio comportamento. Allo stesso modo, gli algoritmi di IA possono essere utilizzati per la costruzione di strategie di investimento quantitative anche quando il loro funzionamento interno non è perfettamente interpretabile agli occhi dell’investitore, a patto che producano risultati performanti, affidabili, coerenti, e generalizzabili in diversi scenari di mercato.
UNA STRATEGIA SOLIDA
Per valutare se una strategia di investimento basata sull’intelligenza artificiale sia sufficientemente robusta, ovvero capace di mantenere le prestazioni attese in condizioni anche avverse, è importante considerare alcuni fattori cruciali:
ciale deve essere basata su un modello matematico solido e supportato da evidenze scientifiche. 2.Performance: è importante valutare se la strategia è in grado di generare profitti consistenti e soddisfacenti in diverse condizioni di mercato. 3. Affidabilità: una strategia di investimento basata su IA deve essere affidabile e stabile, ovvero non deve presentare failure o malfunzionamenti che possano compromettere il portafoglio degli investitori. 4. Generalizzabilità: una strategia di investimento basata sull’intelligenza artificiale deve essere in grado di generalizzare, cioè di adattarsi a nuove situazioni o mercati.
