L'intelligenza artificiale viene impiegata negli ambiti più diversi, e il trading è uno di questi. Circa metà dei ricavi del mercato azionario cash arriva ormai da transazioni elettroniche. La maggior parte delle società, hedge fund compresi, usa analisi basate sull'IA per generare idee di investimento e costruire portafogli.
L'IA semplifica l'analisi dei dati e l'esecuzione degli ordini al miglior prezzo possibile. Gli analisti riescono ad anticipare i mercati con maggiore precisione, mentre trader e borse limitano il rischio in modo molto più efficiente, a fronte di rendimenti più alti.
Il trading guidato dall'IA solleva nuove domande
Per quanto l'IA venga presentata come la soluzione definitiva per la tecnologia di trading, restano dubbi su ciò che può realmente fare. Sui prezzi di mercato le si chiede una previsione, ma quei prezzi sono per natura casuali. Il mercato è talmente mutevole che i prezzi risultano impossibili da prevedere. Di conseguenza le previsioni basate sul machine learning non sono particolarmente accurate e, da sole, possono non bastare per il trading automatico.
Per questo i trader si sono orientati verso tattiche quantitative come l'arbitraggio e il trading ad alta frequenza, che poggiano su una serie di comportamenti e bias prevedibili.
Quanto rendono i migliori algoritmi di trading azionario?
Nel trading algoritmico si definiscono condizioni precise — prezzo, contesto di mercato — e quando queste si verificano un programma opera automaticamente, ad alta velocità e su grandi volumi.
A eseguire l'operazione è un programma perché è più efficiente e più rapido di una persona. Può farlo con una frequenza e una velocità impossibili da replicare manualmente.
Come condizioni preimpostate si possono usare il timing, il prezzo, la quantità o qualsiasi altra circostanza di mercato. Il trading algoritmico ha inoltre aumentato l'efficienza perché elimina il rischio che le emozioni influenzino l'operazione: rende il mercato più liquido e il trading più metodico.
Rispetto al trading manuale tradizionale, i migliori algoritmi azionari sono più redditizi. Sul mercato esistono numerosi sistemi di trading automatico, ciascuno con il proprio prezzo. Nel calcolo dei rendimenti non dimenticare l'inflazione, che si attesta di norma intorno al 2 % l'anno.
È difficile conoscere tutti i dettagli di un algoritmo profittevole, perché chi ne sviluppa uno se lo tiene per sé. È esattamente il motivo per cui le grandi società di investimento quantitativo custodiscono i loro algoritmi come un segreto industriale. E per quanto stabili, la maggior parte delle piattaforme ad alte prestazioni non mantiene a lungo la propria posizione, perché nuovi concorrenti entrano sul mercato di continuo.
Gran parte degli algoritmi di trading non offre rendimenti enormi: punta a guadagni piccoli ma costanti che, scalati e amplificati con il margine, generano un ritorno ragionevole.
Qual è la differenza tra trading con IA e trading algoritmico?
Nel trading algoritmico un programma esegue un'operazione seguendo una serie di istruzioni. Il machine learning, invece, serve a monitorare, studiare e valutare condizioni di mercato, pattern di negoziazione e dati per prevedere cosa succederà.
Le condizioni da soddisfare nel trading algoritmico le stabilisce una persona. L'intelligenza artificiale definisce da sola le condizioni, dopo aver esaminato e valutato un gran numero di criteri.
Come si usa il machine learning nella finanza?
Il machine learning viene applicato in tempo reale per individuare pattern di negoziazione complessi su molti mercati. Grazie alla velocità e alla capacità di elaborare grandi moli di dati fornisce aggiornamenti istantanei. Ecco perché è così diffuso a Wall Street e in tutti gli Stati Uniti.
Il settore bancario usa questa tecnologia per analizzare conversioni e dati finanziari. Diventa così semplice filtrare in tempo reale note rilevanti e volumi enormi di informazioni, ricavandone letture di mercato.
Alcune società usano sistemi di IA per elaborare i dati e assegnare un rating ai titoli. Applicano l'IA al riconoscimento di pattern e alla previsione dei prezzi per proporre ogni giorno i titoli migliori, e costruiscono i portafogli con algoritmi di IA.
Il machine learning ha aiutato le società finanziarie a sviluppare metodi di trading algoritmico, risolvendo diversi problemi di investimento. Ha reso possibile analizzare i dati senza bisogno di competenze interne.
Epoque, per esempio, ha un sistema di IA che lavora in tre fasi: nella prima le operazioni potenziali vengono osservate e analizzate, nella seconda si formano gli ordini, nella terza gli ordini attivi vengono eseguiti e il machine learning monitora la performance.
Le società di investimento hanno usato il machine learning anche per mettere a punto tecniche come l'asset allocation intelligente per il deep learning e la previsione dei singoli asset in portafoglio.
Con il machine learning è stato realizzato perfino un sistema di trading azionario completamente autonomo, che non richiede aggiornamenti né modifiche.
Come iniziare con il trading algoritmico usando il machine learning?
Per cominciare, devi saper programmare se vuoi fare trading algoritmico con il machine learning.
Una volta padroneggiato il codice, puoi passare alle tecniche di machine learning come classificazione, clustering e regressione.
Quando machine learning e trading algoritmico si combinano, sei tu a dare le istruzioni al computer e il machine learning le aggiorna in base alle condizioni di mercato. Anche con le reti neurali in funzione, il machine learning elimina la necessità di sorvegliare le condizioni per impostarle per il trading algoritmico.
Gli algoritmi di machine learning sono quindi la risposta del trading. Pur non essendo precisissimi, risultano piuttosto affidabili nel generare previsioni sulle oscillazioni dei prezzi azionari.
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