L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando sempre più settori, e il mondo degli investimenti non fa eccezione.
Negli ultimi mesi, l’avvento di Chat GPT ha portato un’ondata di interesse per l’uso dell’AI anche nel settore finanziario e de. gli investimenti, che prima era molto meno ricettivo.
Molti colossi del settore hanno fatto la loro prima mossa: Euronext per esempio ha lanciato un indice tematico utilizzando algoritmi di Natural Language Processing (Elaborazione del Linguaggio Naturale).
Del resto, si stanno tutti rendendo conto che l’Intelligenza Artificiale è diventata uno strumento prezioso per gli investitori, grazie alla sua capacità di elaborare grandi quantità di dati, identificare trend emergenti e fare previsioni sempre più accurate.
Di fatto, l’AI sta rimodellando il panorama degli investimenti fornendo agli investitori strumenti avanzati per l’analisi dei dati, la gestione del rischio, il trading automatizzato e l’ottimizzazione del portafoglio.
Uno dei vantaggi più importanti dell’applicazione dell’AI negli investimenti è la sua imbattibile abilità nell’analizzare enormi volumi di dati e ricavarne insight significativi.
Gli algoritmi AI possono elaborare in modo efficiente dati strutturati e non strutturati, come rendiconti finanziari, articoli su notizie di settore, il sentiment sui social media e altri indicatori economici. Analizzando i dati storici e le informazioni in tempo reale, i modelli AI identificano pattern e tendenze invisibili all’occhio umano.
Il caso Euronext: Artificial Intelligence Index
A differenza degli investitori istituzionali, le decisioni degli investitori retail sono guidate dalla classificazione tematica o dai trend, e non più dalla distinzione settore o paese.
In questo senso, l’Intelligenza Artificiale può aiutare a identificare automaticamente le tendenze più rilevanti e le aziende focalizzate su questi specifici temi.
Questo è il cuore del nuovo indice tematico di Euronext, che utilizza algoritmi NLP per analizzare i dati pubblici disponibili sul web.
Grazie alla partnership con SESAMm, l’Euronext Artificial Intelligence Index seleziona le 100 aziende con il punteggio più alto, attive in ambito Intelligenza artificiale, Riconoscimento vocale, Visione artificiale, Linguistica informatica, Machine Learning, Computer audition, Robotics, Discovery, Planning, Creation.
SESAMm sfrutta l’analisi di oltre 20 miliardi di articoli per produrre insight accurati e indicatori utili a migliorare il processo decisionale di investimento in varie classi di attività (azioni, reddito fisso, alternative, criptovalute) e temi (investimenti tematici).
Il passo successivo: l’approccio FinScience per l’Analisi Tematica
FinScience ha dedicato i suoi sforzi allo sviluppo di una solida metodologia proprietaria per l’analisi tematica.
FinScience ha lavorato all’impostazione e all’implementazione dell’analisi dei dati tematici pertinenti, che aiuterà a creare una nuova generazione di prodotti tematici.
Negli ultimi 5 anni, FinScience ha acquisito una competenza specifica nell’individuare e comprendere vari temi (più di 70+), oltre a stabilire connessioni tra le azioni e questi temi.
Questo impegno per l’analisi tematica ha trasformato FinScience nel fornitore ufficiale di dati tematici per Nasdaq Data Link.
Come funziona
Definizione del quadro tematico
Utilizzando tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale, FinScience ha eseguito analisi approfondite per identificare microtemi rilevanti tra oltre 1000 sottotemi.
Il processo include lo screening di temi di tendenza, temi attivi e inattivi e la ricerca di nuovi temi.
Sulla base dei microtemi individuati, attraverso algoritmi di similarità e conoscenze specialistiche, FinScience li collega tra loro e definisce un elenco sintetico di 70-80 macrotemi.
Esaminando le relazioni e le somiglianze tra le company incluse, FinScience identifica temi simili e li raggruppa in 20-30 gruppi, esaminando la correlazione/somiglianza tra i temi in base e le aziende che ne fanno parte.
Monitoraggio quadro tematico
Fornendo metriche proprietarie sui temi, FinScience consente agli investitori di prendere decisioni informate in merito agli investimenti tematici.
Queste metriche includono:
- Hype: che indica l’entusiasmo a breve termine e aiuta a identificare i temi performanti catturando le tendenze del mercato.
- Robustezza: che valuta la stabilità e la resistenza di un tema nel tempo, aiuta gli investitori a identificare i temi con un potenziale di crescita sostenibile piuttosto che quelli guidati da uno slancio temporaneo.
- Algoritmo di Somiglianza/Correlazione: che identifica similarità e correlazione tra temi, creando prodotti di investimento diversificati o costruendo cluster tematici.
Tutto questo consente una comprensione completa delle dinamiche di mercato, identificando sia lo slancio a breve termine che la coerenza a lungo termine, facilitando al contempo la diversificazione del portafoglio attraverso un’analisi di correlazione.
Selezione titoli
Ogni mese FinScience utilizza metriche proprietarie e analisi delle relazioni tra i diversi elementi per definire un elenco completo di titoli associati a temi specifici. Tale processo prevede l’esclusione delle società con esposizione negativa o residua su ciascun tema.
Due metriche chiave utilizzate in questa analisi:
- La metrica Theme-Company Exposure Rate, che quantifica l’aderenza di un’azienda a un tema o un argomento specifico
- La metrica Theme-Company News Sentiment, che misura le percezioni degli utenti riguardo sia all’azienda che al tema
