A cura di Hendrik Leber, fondatore e Managing Director di ACATIS
L’intelligenza artificiale sta trasformando la gestione degli investimenti, ma questa tecnologia è ancora ben lontana dal poter sostituire gli investitori esperti. In questa intervista, Hendrik Leber, fondatore e Managing Director di ACATIS, spiega perché i modelli di intelligenza artificiale si sono dimostrati particolarmente efficaci nelle fasi di ribasso e di ripresa dei mercati, su quali fronti i regolatori devono ancora recuperare terreno, e perché il rischio più grande per l’IA nella finanza non sia tanto una performance deludente, quanto il fenomeno dell’overfitting. La conclusione: l’IA sta diventando uno strumento indispensabile per gli investitori, ma non è ancora in grado di sostituire il giudizio umano.
In quali contesti di mercato storici la gestione di portafoglio basata sull’intelligenza artificiale ha dimostrato di superare i modelli quantitativi tradizionali?
L’esperienza pratica con la gestione di portafoglio basata sull’intelligenza artificiale è ancora relativamente limitata. Tuttavia, le nostre osservazioni suggeriscono che i modelli di intelligenza artificiale tendono a ottenere risultati particolarmente positivi durante le fasi di ribasso del mercato e nelle successive fasi di ripresa. Sembrano infatti più robusti rispetto alle strategie orientate agli indici, registrando in genere cali di valore meno marcati e recuperando più rapidamente nuovi massimi di rendimento una volta che le condizioni di mercato migliorano.
L’attuale quadro normativo è sufficiente a garantire trasparenza e responsabilità nei modelli di investimento basati sull’intelligenza artificiale?
No. A mio avviso, la gestione del portafoglio basata sull’intelligenza artificiale richiederà un nuovo quadro normativo.
Dal punto di vista dell’autorità di regolamentazione, le aree chiave su cui concentrarsi dovrebbero comprendere:
- Documentazione completa dei modelli, delle procedure di test e della governance delle pubblicazioni.
- Un rigoroso controllo di qualità di tutti i dati di input e dei parametri dei modelli.
- Convalida e governance continua sia dei modelli che dei parametri utilizzati in ambienti operativi.
- Piena riproducibilità dei risultati dei modelli e delle decisioni di investimento.
- Misure di tutela adeguate contro comportamenti irregolari o indesiderati dei modelli.
Man mano che l’IA si integrerà sempre più profondamente nei processi di investimento, trasparenza, stabilità e responsabilità assumeranno un’importanza sempre maggiore.
Cosa può realisticamente ottenere l’IA nella gestione del portafoglio e dove si colloca il suo limite?
Al momento, il contributo dell’IA alla gestione del portafoglio rimane più evolutivo che rivoluzionario.
È altamente efficace nel raccogliere, elaborare e strutturare enormi quantità di informazioni. L’IA è in grado di individuare idee di investimento significative in un ampio universo di società e di selezionare in modo efficiente titoli potenzialmente interessanti. La tecnologia attuale consente inoltre la costruzione di portafogli generalmente stabili, diversificati e solidi.
L’IA è persino in grado di individuare opportunità particolarmente allettanti che gli investitori umani potrebbero trascurare.
Il suo limite principale, tuttavia, è la natura limitata e spesso confusa dei dati dei mercati finanziari.
Ciò costituisce un rischio costante di overfitting, ovvero che i modelli si allineino eccessivamente a modelli storici che potrebbero non ripetersi in futuro. Per questo motivo, l’esperienza, il buon senso e la supervisione umana rimangono elementi essenziali per un investimento di successo.