Il valore di Big Data e IA per la ricerca di opportunità e la gestione del rischio

I big data sono un alleato nella ricerca delle migliori opportunità sui mercati finanziari, aumentando il bagaglio di informazioni disponibili per gli investitori. I bilanci delle aziende sono fondamentali, ma rappresentano solo una parte del quadro. Grandi set di dati eterogenei consentono di osservare aspetti del comportamento aziendale, delle dinamiche di mercato e dell’attività economica che non sempre sono visibili attraverso il reporting tradizionale. E in questo contesto, l’intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale, assicurando analisi più efficienti. “Se utilizzate con attenzione, queste fonti di dati aiutano a identificare segnali progressivi che spiegano le differenze di performance tra aziende, settori e regioni”, sottolinea Loredana La Pace, Country Head Italy di Goldman Sachs Asset Management, che evidenzia la funziona di supporto dell’IA: “I progressi nelle tecniche di calcolo e di machine learning permettono di analizzare in modo più efficiente set di dati grandi e complessi. Allo stesso tempo, la disponibilità di dati sempre più articolati migliora la qualità e la solidità delle analisi quantitative”.

Il ruolo dei big data

La società di asset management utilizza i big data per testare le idee di investimento, isolare i segnali persistenti dal rumore di fondo e costruire processi ripetibili in grado di evolversi con il mutare dei mercati. Inoltre, sottolinea l’esperta, queste enormi quantità di dati favoriscono anche un approccio più dinamico alla gestione del rischio: “Le relazioni di mercato non sono statiche: le correlazioni cambiano, la leadership varia e spesso si verificano shock provenienti da fonti inaspettate. A tal fine, il nostro team impiega tecniche statistiche specifiche. Per la gestione del rischio, ciò include l’uso di framework di previsione avanzati che mirano a predire efficacemente la volatilità dei titoli a breve termine e le correlazioni a medio termine, andando oltre le misure di rischio puramente storiche. Questa disciplina è particolarmente rilevante in un contesto caratterizzato dal rapido progresso tecnologico e dai cambiamenti strutturali”.

Facendo leva sui big data, è possibile migliorare la costruzione dei portafogli e la loro gestione nel tempo. “Un approccio alimentato dai dati consente di analizzare i portafogli in modo più granulare, contribuendo a identificare rischi sovrapposti e concentrazioni involontarie che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Questo porta a una forma di diversificazione più precisa, basata sul comportamento effettivo dei rischi piuttosto che sulla loro classificazione”, continua La Pace, facendo notare che il valore dei big data va oltre la selezione dei titoli.

“Il processo di costruzione del portafoglio ha come obiettivo quello di trovare un equilibrio ideale tra il potenziale di alpha di un titolo, il suo rischio e i costi di negoziazione – osserva la Country Head Italy di Goldman Sachs Asset Management – Le tecniche di ottimizzazione vengono utilizzate per ricavare i pesi target del portafoglio, mentre i modelli statistici bayesiani combinano le view economiche di lungo periodo con i risultati dei test retrospettivi basati sui dati per la ponderazione dei fattori. In questo modo, l’attenzione al rischio è integrata direttamente nella costruzione del portafoglio”.

Prospettive dei mercati azionari

Come rileva La Pace, negli anni i mercati azionari sono diventati più complessi e meno omogenei: “Gli investimenti passivi sono aumentati, l’incertezza macroeconomica e geopolitica è cresciuta e i rendimenti dipendono sempre più da fattori specifici delle aziende piuttosto che dai movimenti generali del mercato”.

Per quanto riguarda il comparto tecnologico, gli investimenti legati allo sviluppo dell’intelligenza artificiale interessano l’intero ecosistema, compresi i semiconduttori, le infrastrutture dati, la cybersecurity e i sistemi energetici necessari a sostenere la crescente domanda di potenza di calcolo. “Questi settori sono spesso meno saturi e più sensibili ai fondamentali rispetto alle grandi platform company. I risultati dipendono sempre più dai modelli di business, dai bilanci e dall’esecuzione”, sottolinea La Pace.

Inoltre, l’impatto dell’IA sui titoli tecnologici è sempre più differenziato. “Dopo la fase iniziale, trainata dall’entusiasmo legato a scala e leadership, si sta passando a un contesto più difficile da soddisfare, in cui i mercati sono progressivamente più concentrati sulla capacità di esecuzione, sull’allocazione disciplinata del capitale e sulla stabilità degli utili nel tempo”, fa notare l’esperta, osservando che “le società in grado di implementare questa tecnologia per migliorare l’efficienza, consolidare le relazioni con i clienti o rafforzare il potere di determinazione dei prezzi stanno iniziando a contraddistinguersi. In molti casi, non si tratta tanto di innovazione eclatante, quanto piuttosto di quanto l’IA sia ben integrata nelle piattaforme e nei flussi di lavoro esistenti. Ne consegue un divario crescente tra le aziende capaci di trasformare gli investimenti in rendimenti tangibili e quelle che non ci riescono”.

L’intelligenza artificiale è un motore di crescita nel lungo periodo, ma è aumentata anche l’attenzione sui possibili rischi: “La spesa per l’IA è ad alta intensità di capitale, in particolare tra gli hyperscaler, e l’entità degli investimenti ha portato a un maggiore controllo di cash flow e rendimenti. Nel settore software, l’IA ha introdotto sia una pressione in termini di concorrenza che di opportunità, anche se spesso i risultati in termini di ricavi a breve termine sono inferiori alle aspettative”.

A livello geografico, invece, le opportunità di investimento nell’azionario si stanno distribuendo più uniformemente tra le diverse regioni, spiega la Country Head Italy di Goldman Sachs Asset Management. “Gli Stati Uniti restano centrali per l’innovazione, in particolare nell’ambito dell’IA, ma i rischi di concentrazione risultano elevati e le valutazioni in alcune parti del mercato lasciano poco margine di errore”. Sull’altra sponda dell’Atlantico, il Vecchio Continente offre diversificazione e “un elevato grado di opportunità idiosincratiche”, legate a diverse politiche fiscali, composizione settoriale ed esposizione alla transizione energetica. Infine, spostandoci ancora più a Est, La Pace fa notare che “il Giappone continua a beneficiare delle riforme strutturali e del miglioramento della condotta aziendale, mentre alcune aree dei mercati emergenti, in particolare in Asia, offrono un’esposizione a temi di crescita a lungo termine legati all’adozione tecnologica e alla domanda interna”.

In un mondo multipolare, cresce la rilevanza delle dinamiche regionali, con i rendimenti sempre più determinati dalle politiche locali, dalle strutture economiche e da fattori specifici delle singole società, sottolinea l’esperta. “Nel complesso, ciò rafforza la necessità di un approccio globale diversificato e gestito attivamente”.