Le strategie basate sull’intelligenza artificiale vengono sempre più applicate nella gestione degli investimenti e del portafoglio. I loro contesti, utilità e risultati variano ampiamente, così come le loro implicazioni etiche. Tuttavia, per una tecnologia che secondo molti trasformerà la gestione degli investimenti, l’intelligenza artificiale rimane una scatola nera per molti professionisti degli investimenti.
Per fare un po’ di chiarezza sulla questione, ci siamo concentrati su uno specifico modello di trading di titoli AI ed abbiamo esplorato cosa potrebbe portare in termini di benefici e costi associati ai rischi. Utilizzando i dati proprietari forniti da AI Traders, un modello di trading AI gestito dal nostro collega Ashok Margam e dal suo team, abbiamo analizzato le sue decisioni e le prestazioni complessive dal 2019 al 2022.
L’intelligenza artificiale dei trader ha poche restrizioni sulle posizioni di mercato che richiede: può sia acquistare che vendere e capovolgere posizioni in qualsiasi momento della giornata. Tuttavia, alla chiusura di ogni giorno, è completamente fuori dal mercato, quindi le sue posizioni non vengono mantenute dall’oggi al domani.
Quindi, come si è comportata la strategia in diversi periodi di tempo, stili di trading e ambienti di volatilità? E cosa può dirci questo su come l’IA può essere applicata in modo più ampio nella gestione degli investimenti?
L’IA dei Trader ha sovraperformato il suo benchmark, l’S&P 500, durante il triennio di analisi. Sebbene la strategia fosse neutra per quanto riguarda l’acquisto rispetto alla vendita, la sua versione beta nell’intervallo di tempo era statisticamente pari a zero.
Modello AI Traders rispetto alla curva azionaria mensile S&P 500 (investimento di $ 10.000)
L’intelligenza artificiale dei trader ha approfittato di momenti di forte inclinazione per ottenere questi risultati. Mentre l’S&P 500 aveva uno skew negativo, o forte coda sinistra, il modello AI mostrava il contrario: uno skew destro, o forte coda destra, il che significa che l’IA dei trader ha avuto alcuni giorni in cui ha generato rendimenti molto alti .
| modello di intelligenza artificiale | Standard & Poor’s 500 | |||
| Significare | 0.00111881 | Significare | 0.00064048 | |
| norma di sviluppo. | 0.005669 | norma di sviluppo. | 0.01450605 | |
| curtosi | 11.1665 | curtosi | 13.1015929 | |
| deviazione | 1.59167732 | deviazione | -0,62582387 |
Allora dov’era il modello di maggior successo? Era meglio andare long o short? Nei giorni di alta o bassa volatilità? Scegli i giorni giusti per uscire dal mercato?
Per quanto riguarda l’ultima domanda, i trader AI hanno effettivamente evitato di fare trading nei giorni ad alto rendimento. Puoi anticipare eventi premium ad alto rischio e scegliere di non prendere posizione nella direzione in cui andrà il mercato.
L’intelligenza artificiale per i trader ha ottenuto risultati migliori in base all’adeguamento del mercato durante la vendita. Ha guadagnato in media lo 0,13% nei suoi giorni brevi, mentre il mercato ha perso lo 0,52%. Quindi il modello ha funzionato meglio nel prevedere i giorni più bassi rispetto ai giorni più alti. Questo pattern si riflette anche nei mercati ribassisti, dove l’intelligenza artificiale dei trader ha prodotto una sovraperformance rispetto ai mercati rialzisti.
| Rendimento medio del modello AI | Rendimento medio dello Standard & Poor’s 500 | |
| Quando il modulo è attivo | 0,1517% | -0,0201% |
| quando il modello è seduto | 0% | 0,8584% |
| Quando la forma è lunga | 0,1786% | 0,6615% |
| Quando la forma è breve | 0,1334% | -0,5215% |
| Quando la forma è lunga e breve in un giorno |
0,1517% | -0,0201% |
| Nei giorni di alta volatilità | 0,1313% | -0,0577% |
| Nei giorni di bassa volatilità | 0,0916% | 0,1915% |
| Nei mercati emergenti (YoY) | 17,0924% | 46,6875% |
| Nei mercati ribassisti (annuale) | 20,5598% | -23,0757% |
| nei mercati rialzisti | 0,0678% | 0,1853% |
| nei mercati ribassisti | 0,0816% | -0,0916% |
Infine, il modello AI si è comportato meglio nei giorni di alta volatilità, sovraperformando l’S&P 500 in media dello 0,19% al giorno mentre ha sottoperformato nei giorni di bassa volatilità.
Rapporto di rendimento del modello AI rispetto alla variazione percentuale del VIX
In generale, i risultati dell’intelligenza artificiale mostrano ai trader come può funzionare un particolare modello di trading azionario basato sull’intelligenza artificiale. Naturalmente, difficilmente può fungere da proxy per le applicazioni di intelligenza artificiale negli investimenti in generale. Tuttavia, era meglio anticipare i giorni di ribasso piuttosto che i giorni di rialzo, avere successo quando la volatilità era alta ed evitare di fare trading tutti insieme prima che i grandi eventi in movimento del mercato diventassero punti dati importanti. In effetti, accennano all’enorme potenziale dell’IA per trasformare la gestione degli investimenti.
Per ulteriori informazioni su questo argomento, non perdere “Ethics and Artificial Intelligence in Investment Management: A Framework for Professionals”, di Rodriy Preece, CFA.
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Derek Horstmeyer
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