Big Data e uomo: il gioco di squadra che ottimizza gli investimenti

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I Big Data potrebbero rivoluzionare il futuro degli investimenti, aiutando a prevedere i cicli economici, ma per farlo è necessario creare un vero lavoro di squadra (e di controllo) con gli esseri umani. Vontobel Asset Management spiega come

Dai televisori alle carte di credito, dai telefoni ai navigatori, passando anche per la finanza: i Big Data sono ovunque. Spesso non si è pienamente consapevoli di quanto questa tecnologia digitale influenzi la quotidianità. E anche nel settore finanziario i Big Data hanno un ruolo sempre maggiore andando a fornire informazioni affidabili e di elevata qualità. Ma quali sono i reali vantaggi dell’utilizzo di questa imponente mole di dati?

Come la ricerca di Saggi, M.K e Jain, S. ci ricorda, i Big Data consentono di memorizzare, elaborare e analizzare grandi volumi di dati a una velocità inimmaginabile e incomprensibile per l’uomo. Si tratta di un vero e proprio strumento che permette di migliorare il processo decisionale fornendo informazioni contestuali, affidabili e di alta qualità, tuttavia l’uomo rimane un attore fondamentale nel processo: “Le persone hanno la capacità unica di trarre conclusioni mediante il pensiero logico e di scartare errori che sembrano matematicamente corretti”, fattore che, come spiega Vontobel Asset Management, le macchine ancora non riescono a fare. Diventa quindi fondamentale capire come funziona l’interazione tra uomo e tecnologia, soprattutto nel processo di investimento e quali sono i possibili vantaggi dell’utilizzo dei Big Data.

Big Data, come seguire l’onda dell’economia

È proprio nel settore finanziario che i Big Data hanno un ampio raggio d’azione, che ancora non viene sfruttato al 100%. Gli esperti di Vontobel AM ritengono che “questo vale soprattutto per la previsione del ciclo economico, ritenuta fondamentale per il successo del market timing”. Riuscire a capire con anticipo la piega che prenderà il mercato, aiuta gli investitori ad agire con tempismo: per prendere decisioni efficaci è fondamentale ricevere informazioni tempestive e accurate.

Per rispondere a questa necessità, la banca svizzera ha sviluppato un nuovo modello, chiamato Wave: è un approccio che sfrutta i Big Data per identificare la fase attuale del ciclo economico di 50 paesi e fornisce poi informazioni sulla più probabile fase futura. Le fonti che vengono utilizzate derivano da oltre 1.200 indicatori macroeconomici rilevanti e dai prezzi degli asset più rappresentativi dello stato dell’economia in quel momento.
Nonostante esistano altri modelli di ciclo economico, questi utilizzano un numero minore di fattori chiave, “nel lungo termine è stato dimostrato che il modello Wave è mediamente più efficace nel prevedere e nell’anticipare i punti di svolta del ciclo economico, mantenendo un vantaggio di circa un mese”.

L’obiettivo ultimo di questo strumento è quello di ottimizzare il portafoglio: la previsione del ciclo economico e la presenza di dati storici su rendimento, volatilità e covarianza, dovrebbero indirizzare verso una ponderazione ottimale.

Lavoro di squadra tra uomo e macchina

Le macchine hanno, tuttavia, ancora dei limiti. La matrice delle preferenze generata dal modello Wave offre una stima tattica, che deve essere sfruttata prima della decisione finale, ma i risultati devono essere messi in discussione e l’uomo deve controllarli. Potrebbero capitare dei risultati che matematicamente possono sembrare perfetti, ma nella realtà rappresentano errori. Grazie alla flessibilità mentale e alla logica che lo contraddistingue, l’essere umano è in grado di identificare anche i fattori che alle macchine potrebbero sfuggire, come shock economici esterni che si verificano molto raramente.

In conclusione

I Big Data, come tutte le nuove tecnologie, rappresentano una grande opportunità per migliorare e semplificare la vita degli uomini, ma sono privi di valore se non ben gestiti ed organizzati. Essere umano e tecnologie sono complementari, se si riesce a combinarne i punti di forza andando a ottenere performance migliori.

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