Ormai avviati nel terzo decennio del Ventunesimo secolo, non si può rimanere ignari di fronte all’avanzare della digitalizzazione nei più disparati ambiti quotidiani e lavorativi, tesa a sostituire la mente umana perché in grado di emularla e, al contempo, velocizzando i suoi processi esecutivi e slegandoli dalle sue debolezze psicologiche ed emozionali.

La necessità di una visione il più possibile razionale ha spinto ovviamente anche uno dei settori più all’avanguardia del pianeta, quello finanziario, a investire nello sviluppo di tecnologie in grado di fare analisi di enormi quantità di dati e agire di conseguenza, ovvero quelle dell’AI (Artificial Intelligence).

Un’intelligenza artificiale è un connubio hardware software con la capacità di elaborare in tempi brevissimi una mole (se pur inevitabilmente limitata) di informazioni ma, appunto, “con intelligenza”.

In ambito finanziario, il suo compito è dunque quello di risolvere un problema ottenendo il miglior risultato prevedibile, in base ai dati posseduti e messi a disposizione.

Naturalmente, una AI è il frutto di uno studio e di una programmazione meticolosa, ma umana, perciò l’ampiezza della sua operatività non può che essere misurata. Nel corso degli anni, però, le grandi potenze economiche mondiali hanno destinato massicci fondi per la ricerca e lo sviluppo di tali tecnologie. Il tutto già dagli anni ’80, e proseguendo nelle decadi successive, durante le quali prese forma l’idea di utilizzo del computer, oggi ormai scontato.

Un modello molto importante, imprescindibile base su cui è stata costruita la quasi totalità dei software intelligenti, è quello del machine learning; secondo i suoi ideatori, McCullogh e Pitts (nel 1943), il cervello umano produce da sé segnali che possono essere codificati come digitali e binari. Il processo strutturale di machine learning può quindi essere riassunto in alcuni fondamentali step:

  • Individuazione del problema;
  • Individuazione della fonte esatta dei dati;
  • Definizione di un modello di esecuzione;
  • Definizione di un algoritmo per la trattazione e l’ottimizzazione delle informazioni;
  • Definizione di un sistema di validazione e di prova.

Le prime AI erano basilari, essenziali, “se-allora”; ma la loro evoluzione le ha rese sempre più complesse, avvicinandole a un’abilità d’analisi molto prossima a quella dell’essere umano.

A tal proposito si può citare la tecnica del deep learning, che può essere inteso come una sorta di campo di ricerca avanzato del machine learning. Esso non è che l’insieme di tecniche di approccio ai dati non a livello totalitario, ma “a strati”.

Questo significa che la massa di informazioni non viene analizzata nel suo insieme, ma suddivisa per categorie secondo varie caratteristiche e criteri, e l’Intelligenza artificiale opera risolvendo un livello alla volta, affinché l’informazione venga elaborata in maniera sempre più completa; esattamente come accade nel cervello umano, anch’esso suddiviso in aree e settori specializzati. Ciò, da un punto di vista finanziario, permette di affrontare complessi casi statistici e trarne la conclusione più corretta e verosimile possibile.

L’applicazione delle tecnologie citate si sposa perfettamente con l’ambito finanziario; parliamo di:

  • Trading algoritmico, ovvero un sistema di transazioni automatizzato, che sfrutta le migliori opportunità basandosi su una specifica e oculata strategia;
  • Composizione e ottimizzazione dei portafogli;
  • Validazione di modelli di investimento;
  • Verifica delle operazioni di trading;
  • Consulenza robotizzata;
  • Analisi dell’impatto sui mercati;
  • Valutazioni bancarie standard;
  • Efficacia delle regolamentazioni;
  • Analisi del trading dei concorrenti, per valutare al meglio la propria posizione.

Oggigiorno, circa tre quarti delle operazioni di mercato sono effettuate da computer e intelligenze artificiali. Grazie ad essi, è possibile meccanizzare i processi di trading, massimizzando i profitti e minimizzando le perdite, ottimizzando le proprie posizioni e rendendole molto più fruttuose. Se ne parla in modo approfondito anche sul sito specializzato in trading, toptrading.org.

Questo anche grazie alla spersonalizzazione che caratterizza i suddetti sistemi: una delle principali problematiche legate al mondo della finanza è proprio la sopraffazione delle forti emozioni che emergono durante le attività nel mercato.

Tali sistemi riescono talvolta anche a far “rinsavire” l’operatore o il trader, dandogli una visione chiara, trasparente e obiettiva della situazione e permettendogli dunque di prendere decisioni con maggior lucidità e razionalità.

Sistemi in grado di dare tali benefici sono, ad esempio, il signal processing, che filtra i dati per cancellare gli elementi di disturbo e monitora le linee di sviluppo di un mercato; il news reader, che impara a leggere i principali fenomeni sociali e politici in grado di condizionare i mercati; il pattern recognition, un algoritmo che reagisce quando si palesano delle circostanze che possono portare a immediati guadagni.

Un algoritmo è uno schema sistematico di calcolo, basato in questo caso sulla matematica finanziaria, ovvero quella branca della matematica che studia i problemi concernenti la finanza e in generale le operazioni legate a investimenti economici. Di algoritmi, in particolare, ve ne sono numerosissimi, in grado di attuare i più disparati processi.

Si può dunque affermare che la quantità di strumenti e software finanziari attualmente esistente permette a chi opera in tale ambito di scegliere quello che meglio si adatta alle proprie esigenze, migliorando così la propria esperienza e le proprie prestazioni sul mercato.

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