Algoritmi sistematici e intelligenza artificiale sono gli elementi su cui GAM ha costruito una nuova strategia di diversificazione dei portafogli.
Un team e acquisizioni per l’investimento sistematico
L’expertise in questo campo proviene da una serie di acquisizioni avviate lo scorso anno, tra cui la società Cantab Capital Partners, di Cambridge, che hanno permesso a GAM di creare la piattaforma Systematic, che permette di costruire portafogli attraverso tool di machine learning capaci di analizzare un grande flusso di dati, i big data.
Come funziona l’investimento sistematico
Grazie alla piattaforma, la società ha creato tre strategie: Diversified Macro, Alternative Risk Premia ed Equity Market Neutral. L’investimento sistematico studiato da GAM si basa su regole precise, che permettono di sfuggire ai bias cognitivi, utilizza segnali di investimento basati sui prezzi oltre che sui fondamentali per ottenere maggiore diversificazione, segue un approccio al risk management di qualità e, punto cruciale, si appoggia su un software proprietario di machine learning per l’analisi dei big data. Certo, gli investimenti sistematici non sono una panacea alla volatilità del mercato, ma sono una alternativa che offre più efficienza, come ha sottolineato Anthony Lawler, Co-Responsabile GAM Systematic di GAM.
Machine learning negli ordini
Il machine learning si applica bene anche al mondo del trading. GAM monitora più di 100 mercati ed è un algoritmo ad avvisare in caso di opportunità di acquisto o vendita di un titolo o un prodotto di investimento. Condotta una analisi approfondita, l’algoritmo si occupa della esecuzione dell’ordine: un investimento rapido, che permette di ridurre i costi di transazione in un mondo di bassi rendimenti.
Le sperimentazioni in corso
Il team GAM Systematic sta inoltre sperimentando l’utilizzo del Natural Language Processing (NLP) associato all’intelligenza artificiale nella sua continua ricerca, così da migliorare ulteriormente il servizio. Come afferma Lawler, è in corso un progetto di lungo periodo, ma qualche idea innovativa è già stata presentata: tra queste, monitorare grazie ai big data le spedizioni marittime per conoscere ad esempio come procede la consegna di materie prime, quali il greggio, e prevedere gli eventuali impatti che potrebbero influenzare l'andamento del mercato e dei prezzi.
