Nel mondo della gestione patrimoniale e dei mercati finanziari sta emergendo un nuovo paradigma di investimento quantitativo che sfrutta pienamente le potenzialità dell’intelligenza artificiale (AI), una fase evolutiva spesso indicata come “Quant 2.0” dal team di professionisti di Pictet Asset Management. Questa transizione non si limita a un semplice utilizzo di algoritmi avanzati, ma rappresenta un approfondimento strutturale del processo decisionale di investimento, in cui l’AI non è più un ausilio marginale, ma diventa parte integrante del framework che guida la costruzione, l’ottimizzazione e la gestione dei portafogli.
Tradizionalmente, gli approcci quantitativi al mercato finanziario si sono basati su modelli matematici e statistici relativamente rigidi, concepiti per analizzare un insieme limitato di fattori di mercato e generare segnali di investimento attraverso l’identificazione di inefficienze temporanee nei prezzi, come il cosiddetto mispricing. Questi modelli, pur essendo progressivamente evoluti dal semplice trading basato su un singolo fattore fino a sistemi multifattoriali più sofisticati, presentavano comunque limiti intrinseci: erano in grado di catturare solo relazioni lineari o semplificate tra variabili finanziarie e tendevano ad affidarsi a insiemi di dati relativamente ristretti e ben strutturati.
L’avvento dell’AI applicata all’investimento quantitativo ridefinisce radicalmente questo quadro. Oggi la potenza computazionale disponibile, la diffusione del cloud computing e gli strumenti open source hanno abbassato le barriere tecniche all’adozione di sistemi basati su machine learning (ML) avanzato, una sottocategoria dell’AI che consente di analizzare enormi quantità di dati con capacità predittive sofisticate. I modelli di Quant 2.0 integrano non soltanto dati tradizionali di mercato — come prezzi storici e bilanci societari — ma anche una vasta gamma di segnali non lineari e ad alta frequenza, tratti da fonti eterogenee quali analisi degli analisti, notizie di mercato, reazioni degli investitori e perfino segnali comportamentali. Queste reti neurali profonde riescono a identificare relazioni complesse e non ovvie tra variabili apparentemente distanti, consentendo di prevedere condizioni di mercato con un grado di dettaglio e precisione prima inaccessibile.
In questo contesto, strategie come la Quest AI-Driven di Pictet, esposte in recenti comunicazioni istituzionali, mirano a operare non solo per replicare il profilo di rischio dei mercati di riferimento, ma anche per generare una componente strutturale di alpha — ovvero rendimento addizionale rispetto al benchmark — attraverso un processo di stock picking potenziato dall’efficienza dei modelli di AI. Il concetto di tracking error qui resta contenuto in modo da preservare la similarità con gli indici di mercato, ma l’analisi sofisticata fornita dall’AI permette di andare oltre la mera replicazione, evidenziando segnali di performance che emergono solo nell’ambito dell’interazione complessa di molteplici variabili.
Dal punto di vista operativo, la capacità dell’AI di cogliere associazioni non lineari — al di là dei limiti delle analisi statistiche tradizionali — consente ai gestori di affrontare scenari di mercato dinamici e difficili da modellare con tecniche classiche. Ad esempio, un modello non lineare addestrato su grandi dataset storici può riconoscere quando un evento come l’upgrade di un titolo da parte di un analista è realmente predittivo di una performance futura superiore, oppure può segnalare situazioni come short squeeze potenziali in presenza di forti posizioni short da parte degli hedge fund. Queste relazioni, che sono molto più complesse da identificare con un approccio lineare, emergono naturalmente quando l’AI considera simultaneamente centinaia o migliaia di segnali, contribuendo a una visione di mercato più granulare e tempestiva.
L’integrazione dell’AI nei processi di investimento non elimina il ruolo dell’esperienza umana, ma lo trasforma. Nel modello Quant 2.0, decisioni strategiche quali definizione dei parametri d’investimento, gestione del rischio e supervisione dei modelli restano affidate ai team di gestori, che collaborano con l’AI per interpretare i segnali generati dai modelli e per tradurli in decisioni operative coerenti con gli obiettivi degli investitori. Questo approccio human-in-the-loop evita che l’AI operi come una “scatola nera” autonoma, mantenendo la trasparenza e la capacità di controllo umano sul processo decisionale, un aspetto considerato fondamentale anche per la resilienza operativa e la governance dei sistemi d’investimento basati su AI.
L’uso dell’AI nelle strategie di investimento quantitativo ha già mostrato risultati concreti sul campo: prodotti come il fondo Pictet-Quest AI-Driven Global Equities, lanciato nel 2024, hanno evidenziato performance di sovraperformance rispetto ai benchmark di riferimento, pur mantenendo costi di gestione competitivi e un profilo di rischio in linea con le aspettative degli investitori. Questo dimostra come l’adozione di tecnologie avanzate non sia solo un esercizio teorico, ma possa avere impatti reali sulla performance complessiva dei portafogli.