L’argomento dell’intelligenza artificiale viene ormai sistematicamente utilizzato in ogni ambito dell’economia e della finanza, essendo salito alla ribalta quest’anno con la premessa di rivoluzionare le attività industriali. Questa nuova tecnologia è in grado di imitare il linguaggio degli esseri umani e potrebbe quindi sostituire il lavoro dell’uomo in molte mansioni, come ad esempio scrivere e comprendere testi, effettuare previsioni sulla base del trattamento di un’enorme quantità di dati, ecc.
Ma sarà in grado di prevedere con relativa precisione quale sarà l’andamento dei mercati finanziari? Bisogna premettere intanto che in finanza, l’IA viene già utilizzata sotto due forme: quella generativa, che è relativa alla tecnologia di base dei chatbot come ChatGPT di OpenAI; quella predittiva, sfruttata nel trading quantistico, dove vengono elaborate grandi quantità di dati per costruire strategie di investimento.
IA generativa e predittiva: ecco come vengono usate in finanza
Entrando nel dettaglio delle due tipologie di intelligenza artificiale che vengono utilizzata in finanza, si rilevano alcuni aspetti interessanti, ma allo stesso tempo controversi. L’IA generativa mette a disposizione dei professionisti finanziari gli strumenti per analizzare le dichiarazioni degli utili, effettuare le trascrizioni dei documenti e rilevare segnali di trading e rischi potenziali con una velocità fulminea. La tecnologia è in grado di analizzare e rendere più accurati i contesti, laddove in precedenza vi era l’esigenza di input specifici per innescare tutto il processo di iterazione. Attualmente gli hedge fund stanno sperimentando ChatGPT per ricerche e report, mentre le banche stanno implementando chatbot basati sul linguaggio LLM.
L’aspetto controverso dell’IA generativa è che alcuni ruoli lavorativi come quello di analisi dei dati e creazione di report rischiano di essere messi in disparte. In compenso però sono aumentate le richieste per altre tipologie di lavoro legate all’IA come applicazione alla finanza. Inoltre, anche quei lavoratori più a rischio potrebbero essere addestrati per utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale con lo scopo di essere più produttivi.
Per quanto riguarda l’IA predittiva, essa punta a fare previsioni sulla direzione che può prendere il prezzo di un titolo, basandosi su modelli che elaborano una gigantesca quantità di dati. I modelli quantitativi cercano di catturare la complessità dei mercati, osservando rapidamente come i titoli si muovono nel tempo e come le diverse variabili interagiscono tra di loro. In questo ambito, l’IA viene sfruttata per combinare segnali di trading, determinare il rischio e prendere delle decisioni accurate se entrare o meno a mercato.
L’intelligenza artificiale può sostituire i trader e battere il mercato?
La domanda è se un approccio tutto basato sull’intelligenza artificiale in finanza possa davvero anticipare i movimenti dei titoli e far meglio rispetto a un approccio dove il cervello umano ha la predominanza. Razionalmente sembra molto improbabile che i modelli IA riescano a prevedere tutto. Ogni giorno vi sono oscillazioni nei mercati finanziari che sono guidate da troppi fattori, oltre al fatto che i mercati vengono assoggettati a continui cambiamenti anche dal punto di vista normativo. Questo significa che i segnali di risposta di una macchina possono essere diversi a seconda del periodo che si osserva. In altri termini, una strategia costruita sull’intelligenza artificiale potrebbe essere vincente oggi, ma non esserlo più domani.
Se si prendono a riferimento alcuni fondi modellati sull’IA negli ultimi anni, si hanno dei risultati molto indicativi. Ad esempio, l’indice Eurekahedge degli hedge fund AI ha sottoperformato l’universo più ampio di circa 9 punti percentuali negli ultimi cinque anni e l’ETF AI Powered Equity è rimasto indietro rispetto all’indice S&P 500 di circa 50 punti percentuali nello stesso periodo. Questo significa che ancora non siamo di fronte a una scienza perfetta e che la crescita non può che essere graduale.
