Gentili lettori ,
il tema dei processi decisionali in materia di investimenti non poteva trascurare un aspetto che si sta facendo rapidamente largo nella società contemporanea : il supporto offerto dai sistemi di AI (Artificial Intelligence , oppure AGI , Artificial General Intelligence) che sono ormai fruibili da tutti in modo semplice ed immediato .
Ma cosa dobbiamo intendere per AI ?
Lo scopo di aver messo in atto questi sistemi, secondo il disclaimer del più famoso fornitore di quei servizi , è il beneficio dell’umanità intera , attraverso l’utilizzo di strumenti caratterizzati da alto grado di autonomia che funzionino meglio della mente umana (“outperform humans” , si legge) e possano supportare i processi decisionali nei settori a più alto valore aggiunto (“at most economically valuable work”) , contribuendo così al progresso ; curando al contempo che i benefici siano effettivamente per tutti e non portino ad una eccessiva concentrazione di potere (“unduly concentrate power”) o rischino di danneggiare l’umanità .
Come è strutturato un sistema di IA ( Intelligenza Artificiale) ?
Con l’obiettivo di migliorare , l’AI parte dal funzionamento del nostro cervello con una rete di neuroni collegati tra loro che permettano , sulla base delle informazioni trasmesse , di compiere azioni in modo efficiente ed equilibrato .
Si parte quindi da una messe di dati raccolti , nel caso “naturale/umano” , attraverso i processi di apprendimento e le esperienze quotidiane , mentre nel caso dei sistemi artificiali tali dati vengono riuniti per categorie (“clusters”) ed immessi nei database , per venire elaborati elettronicamente nei processi di “machine learning” (ML) , e fornire il necessario supporto informativo , suggerendo le azioni più appropriate .
Facciamo un esempio!
Se la vostra autovettura è dotata di un sistema TDS , vuol dire che durante la marcia riconosce i segnali stradali , segnalando al guidatore , ad esempio, il superamento di un limite di velocità o avvisandolo di un potenziale pericolo di quel tratto di strada .
Applicando il concetto ai mercati finanziari , significa che quando si verificano determinati andamenti , il sistema è in grado di riconoscere se sono indicatori di fasi crescenti o meno .
Il Deep Learning
Poi esiste anche il “Deep learning” , step successivo all’ML , che si differenzia dal primo perché lavora su dati “grezzi” , non classificati preventivamente , e quindi deve essere capace di estrarre le caratteristiche dai dati in modo autonomo.
Rifacendoci all’esempio precedente , se un sistema TDS di tipo particolarmente evoluto incontrasse per la prima volta un segnale di forma triangolare non inserito in memoria , sarebbe in grado di capire che si tratta di un segnale di pericolo e nella prossima circostanza in cui lo incontrerà potrà segnalarlo in modo adeguato : cioè , “autoapprende” le nozioni di base .
Applicando il concetto ai mercati finanziari , significa che il sistema è in grado di imparare se degli andamenti , anche mai verificati prima , sono indicatori di fasi crescenti o meno.
Questo processo richiede ovviamente una enorme messe di dati per i confronti del caso e così le informazioni , per essere ritenute affidabili , innescano un processo di “controllo” volto a risolvere quello che in gergo tecnico si chiama “problema di eliminazione del gradiente” , cioè la macchina deve organizzare i dati in modo da ridurre le possibilità di errore , richiedendo una elevatissima capacità di calcolo dei suoi processori .
Intelligenza Artificiale e processi decisionali
Per quello che ci riguarda più direttamente , ci domandiamo allora se tali sistemi possano esse di valido ausilio nelle nostre scelte di investimento .
Una prima risposta ci viene direttamente fornita nel disclaimer di un sistema di IA fornito da una delle più importanti società tecnologiche mondiali , che avverte l’utente di
NON ricorrere al sistema di IA per consigli di tipo legale , medico o finanziario , essendo NON sostituibile la figura di un consulente “umano” esperto nella materia!
e se lo dicono loro , non abbiamo motivo di dubitarne .
Ma si sa, l’uomo è curioso , e consapevoli della natura solo informativa (come ribadito nell’apposito disclaimer) delle risposte alle nostre domande , abbiamo provato a porre tre quesiti ai due più famosi programmi di questo tipo :
- Qual è l’asset allocation ideale per un investitore che abbia una ampia prospettiva temporale?
- Cosa deve fare se i risultati del portafoglio vengono ritenuti non in linea con il mercato e i suoi obiettivi? e infine
- Quali requisiti dovrebbe avere un consulente professionale ?
Ebbene , i due diversi sistemi hanno risposto in modo pressochè analogo , evidenziando i punti importanti e gli errori da evitare e, se commessi, come porvi rimedio :
- diversificazione degli asset , capacità di traguardare oltre i momenti di difficoltà dei mercati , controllo costante e periodico dell’allineamento del portafoglio ai propri obiettivi e necessità . Così come costante è il riferimento alla
- necessità di affiancarsi all’esperienza di chi può aiutarci nel compito : una figura che deve unire ad un approfondito background di conoscenze specifiche la capacità di relazionarsi in modo efficace con il cliente , comprendendo le sue esigenze ed aiutandolo a raggiungere gli obietti che si è prefissato nel suo esclusivo interesse , senza cioè conflitti di natura commerciale , inevitabilmente connaturati ad una rete di vendita tradizionale .
Riportiamo , per ognuno dei due sistemi “interrogati” , una curiosità :
- nella risposta del primo si legge che bisogna ribilanciare periodicamente il portafoglio , vendendo quella parte di asset che ha sovraperformato rispetto agli obiettivi ed acquistando con il ricavato quelle componenti che , perdendo valore , sono scesi al di sotto quelle percentuali ideali definite strategicamente .
- Il secondo sistema indica delle ripartizioni “ideali” degli asset tra azioni ed obbligazioni , decrescenti a seconda dell’età : un investitore giovane può pensare ad una parte di azionario del 60% , che decresce fino al 40% per un portafoglio di un ultrasessantenne .
In generale non è una cattiva idea , il problema è che i mercati non guardano la data di nascita sulla carta d’identità degli investitori , quindi l’asset allocation forse dovrebbe essere modificata guardando anche alle prospettive dei mercati e non solo all’età anagrafica , perché sono le prime che in definitiva con le loro oscillazioni decidono il rendimento , mentre la seconda evolve (ahinoi) secondo un ritmo ben definito e costante .
Evidentemente chi ha programmato quei sistemi conosceva la materia (guai se no!) , e nel fornire i dati necessari al loro funzionamento e a fornirci le risposte ai nostri quesiti ne ha giustamente delimitato la competenza : essere di aiuto alla conoscenza per contribuire alla formazione di quel corredo di nozioni che ogni investitore dovrebbe annoverare tra i suoi asset “mentali” prima che , e oltre che, finanziari .
Poi decidere il da farsi , per loro stessa ammissione , è cosa ben diversa .
Di questo secondo step abbiamo parlato diffusamente nei due precedenti report , del come evitare gli errori più frequenti che ogni investitore , in modo consapevole o meno , commette.
Se l’IA ci consente di raccogliere più informazioni che considereremo utili per la formazione dei nostri processi decisionali , ben venga ; poi interviene la mente umana e l’esperienza di chi sa che , in materia di finanza , non si smette mai di imparare : un “learning” quotidiano su cui poter contare .
Andamento dei principali indici e mercati e commento
La chiave di lettura dell’andamento dei mercati in settimana è legata soprattutto all’andamento dei tassi di interesse e ai rendimenti obbligazionari ad essi collegati.
Quello sul Treasury Usa decennale, salito stabilmente sopra il 4,50% fa il paio con la debacle dell’Oro , tornato sotto i 1900 Dollari l’oncia : ricordiamo che il metallo giallo è considerato alla stregua di una obbligazione “zero coupon” , e quindi molto sensibile all’andamento dei rendimenti .
Però ragionando in termini di rischio il comparto high-yield obbligazionario si è comportato meglio (-0,41%) di quello investment-grade (-1,76%) , così come tra gli indici azionari il Nasdaq ha fatto meglio dell’S&P500.
La motivazione è che si ritiene (almeno per ora) che il maggior costo del denaro non avrà conseguenze in termini di recessione, ma tutt’al più determinerà un “soft-landing” , quindi senza conseguenze particolari per gli asset più volatili .
Infatti se guardiamo ai rendimenti dei diversi strumenti del reddito fisso , mentre l’investment-grade è ai massimi (come il comparto governativo) , l’high-yield non ha raggiunto i picchi registrati in precedenti (2015,2018,2020) fasi “risk-off” del mercato :
Anche a livello settoriale troviamo conforto.
Il comparto bancario negli indici azionari sale sia in Europa ( +0,84%) che negli Usa ( +0,82%) , in quanto settore che beneficia da tassi più alti che si traducono in spread più elevati tra costo della raccolta e utile da impieghi.
Le utilities invece registrano la peggiore performance (in Europa -3,71% in Usa -6,89% ), perché i loro flussi di incasso vengono attualizzati ad un tasso maggiore e quindi il loro valore , il prezzo in borsa diminuisce . Se fosse prevalso lo scenario recessivo , il carattere difensivo delle utilities avrebbe prevalso sulle altre considerazioni ; mentre le banche avrebbero dovuto iniziare a mettere in conto i maggiori rischi di insolvenza legati a quello scenario .
Rilevanti anche i movimenti sul mercato dei cambi , al di là di quello che indica la performance settimanale pura e semplice ; il cambio tra Euro e Dollaro ha segnato il minimo degli ultimi mesi poco sotto 1,05 , riflettendo anche le incertezze del mercato sugli sviluppi del possibile (al momento in cui scriviamo) “shutdown” del Bilancio Usa , e facendo leva sulla sua maggiore attrattività in termini di rendimento . Differenziale che è destinato a durare ancora un po’ , visto che entro fine anno gli operatori si attendono un ulteriore rialzo dei tassi da parte della FED ; salvo ovviamente novità sul fronte macro , come ad esempio i dati sul mercato del lavoro statunitense che, come da tradizione, vengono resi noti la prima settimana di ogni mese .
Concludendo
L’analisi di scenario proiettata in un’ottica temporale più lunga verte essenzialmente sul timing delle politiche monetarie e sul confronto di esse con le dinamiche macroeconomiche : la corsa forsennata al rialzo dei tassi troverà una pausa , che traspare già nelle più recenti decisioni di alcune banche centrali .
Se nel frattempo le economie non ne saranno state troppo danneggiate , e questo lo sapremo dopo la fine dei rialzi ( per esempio, tipicamente l’inflazione rientra 12-18 mesi dopo ) , ci troveremo alla fine del prossimo anno, secondo le previsioni ,in una situazione di costo del denaro in discesa e PIL globali in risalita dagli asfittici andamenti degli ultimi trimestri.
A ben vedere , un “environment” ideale per i mercati di rischio , particolarmente gli azionari e unitamente alla reazione all’andamento negativo delle borse nel 2022 , quando lo scenario era l’esatto opposto (tassi in crescita ed economie che rallentavano dopo la ripresa post-Covid) , probabilmente queste previsioni sono alla base della performance dei listini nel 2023 che, come sempre accade, si muovono sulle attese e non sullo status quo .
***** RIPORTIAMO LA NOTIZIA APPENA GIUNTA , 1/10/2023 ora 09:00 : IL SENATO USA HA VOTATO A MAGGIORANZA EVITANDO IL RISCHIO “SHUTDOWN” .
La sintesi della situazione , come solito , è riassunta di seguito dal nostro indicatore ; in riferimento a venerdì 29/9 segna un valore di 55 , in leggero recupero rispetto a sette giorni prima e oggi orientato tra neutrale e positivo , per via delle aspettative leggermente migliorate sul tema inflazione e sul pericolo di recessione.
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