Big Data e tecnologia al servizio della diversificazione di portafoglio

Investire in maniera bilanciata, per contenere il rischio da una parte e catturare le opportunità dall’altra, è una pratica ormai diffusa. Ma per farlo al meglio e con un occhio al futuro è necessario affidarsi anche alla tecnologia e all’analisi dei dati. Gli esperti di Lazar Fund Managers spiegano come

Nessuno ha la sfera magica che permetta di prevedere il futuro ed è per questo che diversificare un portafoglio è una delle regole base nel mondo degli investimenti. Attraverso settori, aree geografiche e asset class. Ma oggi, grazie all’innovazione tecnologica, è possibile farlo in maniera più appropriata e approfondita, guardando anche al futuro. Una sorta di diversificazione 2.0. Secondo gli esperti di Lazard Fund Managers, è infatti possibile raggiungere un ulteriore livello: incorporare l’esposizione a classi di attività specifiche, o temi di investimento, per sfruttare lo sviluppo futuro dei mercati all’interno di un portafoglio bilanciato.

Questo tipo di investimento sta conoscendo già una vera esplosione. Secondo FactSet, le masse in gestione su fondi tematici sono aumentate del 45% negli ultimi tre anni. Non solo. Se nel 2021, solo il 28% dei portafogli degli investitori intervistati era strutturato su strategie tematiche, quella percentuale si prepara a salire fino al 42% entro il 2024.

Le nuove tecnologie e i big data

Negli investimenti, così come nella vita, talvolta ci sono delle zone d’ombra in cui è difficile anche solo capire cosa non è chiaro. Ed è proprio in momenti simili che analizzare i dati diventa fondamentale. Tuttavia quando si parla di mercato c’è il rischio di perdersi nell’enorme numero di dati a disposizione. In soccorso degli investitori ci sono le nuove tecnologie, come il machine learning, in grado di selezionare, analizzare i dati necessari, così da creare portafogli tematici targettizzati e differenziati in base alle singole esigenze e in breve tempo.

Rimane comunque fondamentale anche la ricerca guidata da gestori esperti. Le macchine di analisi, infatti, potrebbero prendere in considerazione dei cosiddetti “falsi positivi”, ovvero temi e idee che sembrano in linea con il portafoglio del cliente, ma in realtà non lo sono, o al contrario potrebbero omettere soluzioni importanti. Questo, ad esempio, potrebbe accadere con le IPO (Initial Public Offering), ovvero nel caso di società che si quotano per la prima volta e quindi non ancora inserite nei sistemi di analisi.

Insomma, le nuove tecnologie e algoritmi di gestione dei dati “possono dare accesso a tutti i dati, ma non hanno il tipo di discrezione umana e la capacità di valutare le prospettive future – sottolineano da Lazard Fund Managers – un’abilità essenziale per costruire portafogli con convinzione o includere le società migliori”. 

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