FinTech company del gruppo Datrix
  • 12 Febbraio 2021

Non bastano più i soli dati finanziari tradizionali per decidere gli investimenti

Non bastano più i soli dati finanziari tradizionali per decidere gli investimenti

Non bastano più i soli dati finanziari tradizionali per decidere gli investimenti 1024 683 FinScience

di Alessio Garzonio

Il caso GameStop rappresenta una sorpresa solo per chi ha adottato la strategia “struzzo” e quindi ha ignorato il processo di innovazione e democratizzazione che ha impattato il mondo degli investimenti negli ultimi anni. La forza dei piccoli investitori, che si esprime, condivide informazioni e si organizza su piattaforme social, è presente ed influenza sempre più il mercato ed ora è chiaro che nessuno si può più permettere di ignorarla. Anche in questi giorni, oramai superata l’attenzione sul titolo Gamestop, i movimenti degli investitori retail stanno continuando ad avere un impatto forte sul mercato, come dimostra la crescita dei titoli legati alla cannabis, all’argento o la cavalcata delle criptovalute.

L’ultimo anno e il Covid hanno portato sicuramente ad un’accelerazione grazie alla crescita di interesse per il trading online (registrata da una recente analisi ByTek sulle ricerche effettuate su Google), a sua volta spinta dalla diffusione di piattaforme a zero commissioni (RobinHood in America o Etoro in Italia), dal tempo liberatosi nei periodi di lockdown e dal raggiungimento dell’indipendenza finanziaria dei nativi digitali e millennials. 

Questo cambiamento come tutti i processi innovativi ha delle implicazioni essenziali per chi opera sul mercato ed in questo caso la principale evidenza è che i dati tradizionali non sono più sufficienti per valutare e selezionare gli investimenti.

I dati finanziari tradizionali, che per anni sono stati al centro delle valutazioni degli istituti d’investimento di qualsiasi tipo, ora rappresentano solo una visione parziale, una foto a metà della realtà. Il caso GameStop è l’evidenza di come i dati tradizionali (che hanno indotto molti hedge funds a shortare il titolo) mostrano degli evidenti limiti nel comprendere il mercato ed intercettare prontamente rischi e opportunità (analizzando le discussioni sul social network Reddit si potevano intercettare le prese di posizioni retail sul titolo già qualche settimana prima).

I principali limiti dei dati tradizionali sono appunto l’incapacità di intercettare l’opinione degli investitori retail, la poca reattività in un mondo che cambia e che non aspetta i dati trimestrali e l’incapacità di individuare quelle sfumature e segnali deboli che, se colti, possono impattare il mercato (pensate ai post di Elon Musk).

A sopperire a queste mancanze contribuiscono i dati alternativi, ovvero tutti quei dati provenienti da ambienti digitali, quali motori di ricerca, forum, social, blog, opinioni e recensioni dei consumatori finali, piattaforme di e-commerce, mappe e così via. Si tratta di dati prevalentemente non strutturati, ossia in origine testi, immagini, video, con una frequenza di aggiornamento nettamente maggiore rispetto ai dati tradizionali. Il processo per estrarre e pesare informazioni utili da questi dati è ovviamente molto complesso data la quantità veramente big, la necessità di collegarli ad un’entità finanziaria e di eliminare l’inevitabile rumore, nonché le fake news. Si può fare solo attraverso l’utilizzo di tecniche di Intelligenza Artificiale (Natural Language Processing, Sentiment Analysis, Entity recognition) capaci di convertire la quantità di dati in qualità informativa.

L’utilizzo dei dati alternativi fornisce dunque un vantaggio competitivo a chi opera sul mercato ma è necessario anche avere le capacità di tradurli in metriche azionabili. FinScience, azienda italiana parte del gruppo Datrix fondato da ex Google con il contributo attivo di azionisti provenienti dall’investment banking, opera in questo campo dal 2017 e ha sviluppato una soluzione basata sull’artificial intelligence in grado di scandagliare il mondo digitale alla ricerca di dati alternativi di valore per il mondo degli investimenti. FinScience raccoglie giornalmente dati da diversi organi d’informazione (siti di news, blog, forum) ma anche dal vasto mondo dei social network come Twitter, Reddit o Stocktwits (social media verticale per il mondo degli investimenti) e li trasforma in metriche di popolarità e sentiment ed è in grado di evidenziare segnali deboli di rischio o opportunità associati ai titoli quotati. 

ALTERNATIVE DATA INTELLIGENCE DI FINSCIENCE

Ma neppure i dati alternativi sono da soli sufficienti per decidere gli investimenti. I risultati migliori si ottengono con un approccio di Data Integration, capace di unire alla rappresentazione parziale fornita dai dati tradizionali le valutazioni e analisi provenienti dal mondo digitale e dai dati alternativi. Questa attività FinScience la offre attraverso una piattaforma disponibile sia per investitori istituzionali che privati. Nell’ultimo anno FinScience ha pubblicato diverse selezioni di titoli basate su quest’integrazione applicata a trend ed eventi ad elevato impatto sul mercato. Alcuni esempi sono la stock selection relativa alla Green Economy (+294% in un anno circa), ai business impattati dal 5G (+60% circa) o la selezione di titoli associati a Biden (+130% da luglio 2020 a gennaio 2021). Tutte le selezioni FinScience hanno registrato performance superiori agli indici generali e settoriali di mercato. Le selezioni vengono aggiornate semestralmente così da eliminare titoli con popolarità e sentiment in calo e inserirne di nuovi correlati a sotto-trend emergenti. Come nel caso delle selezione MedTech che ha visto l’ingresso della società Nanthealth distintasi ai primi di dicembre per picchi di interesse associati a notizie molto positive che nei giorni successivi si sono trasformati in picchi di prezzo (+126% in una giornata) e volume.

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