Machine Learning: cos'è e come sta cambiando il mercato azionario

Il “machine learning” o apprendimento automatico è una delle aree di innovazione più promettenti che le aziende di tutti i settori stanno cercando di esplorare. Stiamo parlando di mercati che vanno dal settore manifatturiero, dove la produzione additiva o la stampa 3D viene implementata per migliorare la produttività, al settore della robotica e dell’ingegneria meccanica dove le macchine stanno rapidamente imparando come imitare gli esseri umani.

Questo concetto di imitazione ha esteso il suo impatto sui mercati finanziari attraverso l’apprendimento automatico. Negli ultimi due decenni, i mercati sono diventati più dinamici, con il trading ad alta frequenza che sembra aver preso il posto del tradizionale trading basato sui cambi. I gestori di fondi hedge e gli operatori commerciali si stanno ora concentrando sullo sviluppo di programmi che assorbiranno le loro attività di trading giornaliere nel tentativo di aumentare i rendimenti.

I mercati stanno diventando sempre più imprevedibili e gli investitori stanno trovando difficile proteggere le proprie emozioni dall’intromettersi nel prendere decisioni di trading. Come tale, l’uso di Robo-Advisors è diventato ormai un posto comune tra gli hedge fund con i maggiori player del mercato a fare da apripista. Ad esempio, JPMorgan, che è una delle più grandi banche americane, ha già sviluppato un sistema basato sull’intelligenza artificiale per automatizzare tutte le loro attività di negoziazione sul mercato azionario. Quindi, come funzionano esattamente questi programmi di intelligenza artificiale negli stock?

L’apprendimento automatico è una delle molte applicazioni dell’intelligenza artificiale. Fornisce ai sistemi la possibilità di apprendere e migliorare dall’esperienza senza programmazione aggiuntiva. Questo concetto di programmazione si concentra su sistemi che possono accedere ai dati e prendere decisioni basate su tali dati.

I mercati azionari, d’altro canto, generano molti dati accessibili da vari canali, tra cui la borsa, i rapporti economici e i rapporti finanziari delle società, e persino portali di informazioni finanziarie specifiche della regione. I programmi di IA trading accedono a questi dati, identificano le correlazioni commerciali, analizzano le tendenze del mercato e quindi prendono decisioni di trading basandosi sui risultati.

E grazie all’applicazione di tecniche di machine learning, questi programmi possono migliorare le loro prestazioni nel tempo man mano che acquisiscono esperienza. Questo è ciò che li rende una scommessa intelligente per gli investitori del mercato azionario che cercano di eliminare le emozioni dall’equazione.

Per catturare un mercato più ampio, gli sviluppatori hanno ideato anche sistemi di trading algoritmico che possono essere utilizzati da più operatori. Questo riguarda i singoli operatori che hanno poca conoscenza dell’intelligenza artificiale e della programmazione per computer. Significa che piattaforme di intermediazione senza commissioni possono portare sul mercato più operatori commerciali che altrimenti si sarebbero rannicchiati a causa della mancanza di conoscenze specifiche.

Ad esempio, i trader possono ora utilizzare Quantopian, un sistema di trading algoritmico integrato in Robinhood lo scorso anno per negoziare azioni sul sito senza pagare commissioni. Questa capacità ha consentito alla piattaforma di brokeraggio di guadagnare oltre due milioni di utenti in meno di quattro anni con transazioni superiori agli 80 miliardi di dollari.

Non c’è dubbio che gli sviluppatori di sistemi di trading basati sull’intelligenza artificiale stanno facendo grandi passi avanti verso il raggiungimento dei loro obiettivi e questo ha letteralmente cambiato il modo in cui percepiamo il mercato azionario. Non è più un gioco per esperti o istituzioni. I commercianti al dettaglio ora sembrano determinati a sfruttare l’impatto dell’IA nel commercio.

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