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Gli hedge fund che utilizzano capacità di intelligenza artificiale hanno mostrato un vantaggio competitivo rispetto agli investitori che non utilizzavano l’AI

Gli hedge fund che utilizzano l’intelligenza artificiale stanno sovraperformando
Secondo una nuova ricerca, gli hedge fund che utilizzano capacità di intelligenza artificiale hanno mostrato un vantaggio competitivo rispetto agli investitori che non utilizzavano l’IA. La pandemia di coronavirus ha dato prova parziale dell’efficacia dell’applicazione dell’intelligenza artificiale come strumento predittivo nella gestione dei fondi; svela l’ultimo numero di The Cerulli Edge ― Global Edition .

Un esame da parte di Cerulli Associates degli asset under management (AUM) di vari fondi e dei nuovi flussi netti di fondi abilitati AI domiciliati in Europa dal 2013 all’aprile di quest’anno rivela una crescita sostanziale del patrimonio gestito dal 2016 al 2019. Il rendimento aggregato di AI-led Durante questo periodo gli hedge fund erano quasi tre volte superiori a quelli dell’hedge fund complessivo: 33,9% rispetto al 12,1%.

Nonostante ciò, i nuovi flussi netti degli hedge fund basati sull’intelligenza artificiale sono diminuiti leggermente lo scorso anno, prima di diminuire drasticamente a metà gennaio e aprile. Tuttavia, la ricerca di Cerulli dice che i fondi azionari attivi europei guidati dall’intelligenza artificiale sono aumentati a un ritmo più rapido rispetto agli altri fondi azionari attivi da gennaio ad aprile di quest’anno e hanno presentato un calo meno pronunciato a marzo.

AI vs umani per la gestione degli investimenti

Anche i grandi fondi di investimento in tutto il mondo hanno iniziato a utilizzare ampiamente l’intelligenza artificiale per gestire i fondi e aumentare i loro processi e capacità. Gli agenti di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico possono elaborare i dati in modi che gli esseri umani fondamentalmente non possono. Non dovrebbe sorprendere nessuno che un giorno queste macchine saranno onnipresenti sia nella gestione del portafoglio che nell’industria.

Ma la sfida dell’utilizzo del machine learning è che il suo valore predittivo è buono quanto i dati storici che hai. Sebbene possa trovare modelli e intuizioni predittive nei dati storici, potrebbe essere una sfida in situazioni volatili come le rare pandemie globali.

In gran parte si tratta di identificare le tendenze cicliche nel mercato. Se un evento non si è verificato nel recente passato, la tecnologia non sarà altrettanto efficace. Ci sono milioni di cose che accadono sul mercato ogni giorno e l’AI consente alle società di investimento di misurare tutti i dati utilizzando modelli di ML e creare intuizioni utili per i clienti.

Gli hedge fund quantitativi utilizzano da anni algoritmi per prendere decisioni commerciali. Gli algoritmi, tuttavia, non sono stati in grado di funzionare con la volatilità dei mercati finanziari poiché sono stati utilizzati in modelli statici e quindi hanno prodotto cattivi rendimenti.

La maggior parte degli algoritmi ML impiegati nel settore finanziario sono supervisionati e il modello impara a riconoscere i modelli analizzando i punti di dati storici forniti . Poiché la pandemia e il blocco globale sono una situazione nuova e imprevedibile, è difficile per i modelli adattarsi dinamicamente ai numerosi scenari, descrive Cerulli.

Ovviamente, fino a quando la turbolenza causata dalla pandemia non sarà terminata, è improbabile che si traggano giudizi definitivi sull’efficacia dell’IA durante il periodo. Il rapporto rileva che con la formazione, la capacità dei modelli di prevedere nuovi cambiamenti dinamici rimane impegnativa per due ragioni principali:

La breve e frammentata storia dei dati finanziari: solo gli ultimi decenni possono funzionare come esempio di formazione. Gran parte della storia umana (come le nuove pandemie) è sconosciuta agli algoritmi.
La natura caotica dei mercati finanziari: in tali scenari i modelli potrebbero non funzionare come previsto.
Nuovi fondi speculativi che utilizzano modelli di IA autonomi


È qui che, secondo Cerulli, entrano in scena i modelli di intelligenza artificiale “pura” – modelli autosufficienti che non richiedono programmazione umana. Questi modelli, a differenza dei quant pre-AI, si adattano alle mutevoli condizioni di mercato con un’autonomia significativamente maggiore in quanto non si basano su una componente umana.

Secondo Justina Deveikyte, direttore associato di Cerulli, l’intelligenza artificiale ha finalmente avuto un impatto sul mondo degli investimenti e ha sovraperformato altri investimenti. “Ci sono stati a lungo dubbi sulla capacità dell’IA di rispondere a eventi inaspettati, come la pandemia COVID-19. Ma ora c’è la sensazione che la tecnologia sia progredita al punto in cui è adeguatamente in grado di adattarsi a scenari imprevisti grazie alla quantità in continua espansione di dati di mercato disponibili “.

Il nuovo modello di intelligenza artificiale può aggiornarsi automaticamente man mano che raccoglie nuovi dati, senza necessità di supervisione umana: questo potrebbe essere un vantaggio particolarmente pertinente in un mercato incerto. Molti di questi sistemi di intelligenza artificiale scavano attraverso vari social media per valutare il sentimento del mercato su una particolare risorsa o sicurezza. Alcuni hedge fund utilizzano persino tecnologie che scansionano le parole chiave negli articoli di notizie per aiutare a prevedere qualsiasi aumento e diminuzione nei mercati finanziari.

Ad esempio, l’hedge fund Project One è stato creato per generare performance e fornire solidità verso mercati volatili a causa di eventi imprevisti. Secondo Project One, il loro sistema utilizza un modello di intelligenza artificiale con apprendimento alfa che continua ad adattarsi e ad aggiornarsi senza il coinvolgimento umano per la raccolta e l’elaborazione manuale dei dati.

Durante la fase di test, Project One afferma di utilizzare il suo algoritmo di fondo di mercato AI “alpha-learning” proprietario e di ottenere un rendimento del 160%, che è stato consegnato in tre mesi, segnalando svantaggi limitati. A differenza di molti altri sistemi di intelligenza artificiale di hedge fund, Project One analizza, progetta e utilizza volumi di dati sulle attività di mercato dirette e periferiche ed effettua ordini in tempo reale senza interazione umana.

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