Big data e analytics entrano nel cuore pulsante dell’industria del risparmio gestito per mettere a disposizione dei gestori nuovi e innovativi strumenti previsionali
Nelle miniere di carbone i minatori usavano portare un canarino che li avvertiva in cas di esalazioni di gas venefici. Nel 2018 mondo è cambiato e il termine miniera viene associato con più immediatezza all’enorme molte di dati e informazioni che la società produce ogni giorno mentre il canarino ora si chiama Twitter. Non ha dimenticato però il suo ruolo di campanello di allarme e può tornare utile a chi investe per segnalare quando l’umore.
“Twitter costituisce una fonte di dati robusta e ad alta frequenza, che consente di tracciare i movimenti delle opinioni e dei sentimenti di un’ampia società civile online”
ha spiegato il professor Massimo Warglien, del dipartimento di management dell’Università Ca’ Foscari nel corso della presentazione di una ricerca condotta dal Laboratorio di economia sperimentale Gam Ca’ Foscari (Les Gam).
“Lo studio del Les Gam evidenzia una volta di più quanto sia decisiva la capacità di estrarre e raffinare il nuovo petrolio, cioè i Big Data, per supportare le scelte di gestione con modelli innovativi fino a ieri neppure immaginabili”
ha aggiunto l’amministratore delegato di Gam in Italia, Riccardo Cervellin.
Incertezza su Twitter fa rima con volatilità
La ricerca del Les Gam ha aggregato e misurato massivi dati raccolti su Twitter utilizzando la parola chiave “incertezza” (uncertainty in inglese ndr) e le sue declinazioni, su diverse aree geografiche e tipologie di incertezza. In base ai dati raccolti è stato costruito un indice relativo al 2016, anno caratterizzato da molte fonti di incertezza tra cui il referendum sulla Brexit e l’elezioni di Donald Trump.
L’“Indice Twitter dell’Incertezza” è stato utilizzato per predire gli indici di volatilità delle borse inglese e americana (VFTSE e VIX rispettivamente). Lo studio mostra che l’incertezza nella società civile, misurata attraverso l’indice, consente di prevedere con un anticipo di uno o due giorni e con alto grado di accuratezza (79% e 84% per il mercato Usa e inglese, rispettivamente) il segno della volatilità implicita nei mercati azionari. È stata inoltre ricostruita una mappa delle vie di contagio fra mercati, incertezza politica e opinioni della società civile in UK e USA. Infine, è stato possibile esplorare in maggior dettaglio alcune dinamiche di propagazione internazionale dell’incertezza”.
Gam Systematic
Il risultato ottenuto dal Les Gam è solo uno tra i tanti possibili mediante utilizzo e analisi di big data.
“Al giorno d’oggi abbiamo a disposizione più dati che mai. L’intelligenza umana – spiega Anthony Lawler, co-responsabile delle strategie Gam Systematic – per quanto elevata incontra un limite insormontabile nella sua capacità di calcolo e nei tempi di elaborazione delle informazioni. Questi non sono limiti per i manager sistematici, che utilizzano computer superveloci in grado di elaborare milioni di dati e cercarvi valore, utilizzando tecniche di apprendimento automatico (machine learning) come la lettura di testi di notizie in tempo reale in tutte le pubblicazioni a livello globale. Nelle strategie Gam Systematic gestiamo gli investimenti con regole solide, ben studiate e ripetibili. Sono trasparenti e, soprattutto, evitano i pregiudizi cognitivi insiti nella nostra natura umana”.
