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Robot e corsi azionari. Prevedere il prevedibile è impossibile

17 Settembre 2018 · Teresa Scarale · 3 min

  • Ricchissimi in poche ore?

  • La semplicità nasconde insidie

I massicci investimenti in Intelligenza Artificiale aprono sempre nuovi scenari al mondo della finanza. Uno dei più appetibili è senza dubbio quello della prevedibilità dei corsi azionari, sogno di ogni wealth manager. Ma il paradosso è dietro l’angolo

La comodità di un robot con la sfera di cristallo. O no?

Si supponga che oggi una fantomatica azione Cherry costi 201 euro. Immaginando di avere in proprietà esclusiva un robot in grado di predire, col 100% di accuratezza, che entro la chiusura odierna la stessa azione varrà 205 euro, le conseguenze potrebbero non essere quelle rosee sperate. E il risultato sarebbe lo stesso anche ipotizzando più realisticamente che l’algoritmo non sia accurato al 100%, ma al 90% (il 10% di errore essendo giustificato da cambiamenti repentini nell’andamento delle azioni).

La simulazione

Scatenandosi a scambiare quante più azioni Cherry possibili durante la giornata, si potrebbe ottenere indubbiamente un certo profitto. Di sicuro, in mezzo alle decine di milioni di azioni scambiate ogni giorno, l’impatto sarebbe modesto. Ma anche il profitto dell’investitore “molto informato” lo sarebbe. in un’ottica di wealth managment, massimizzare il guadagno come se non ci fosse un domani vorrebbe allora dire vendere magari l’informazione (ottenuta grazie al bot) ai giganti mondiali dell’investimento.

Il primo effetto della previsione

Si immagini adesso che, grazie al bot appena acquistato, i trader scoprano che il prezzo delle azioni Cherry scenderà di 10 euro il giorno seguente. Procederanno allora ad una massiccia vendita dei titoli. Il mercato a questo punto sarà inondato da azioni il cui prezzo sarà calato sì di 10 euro, ma un giorno in anticipo rispetto alle previsioni del bot.

Intanto, il bot è sempre a disposizione dei trader, con le sue predizioni “accurate al 100%”. Gli operatori però saranno ora meno inclini a fidarsi di lui, visto che ha appena “sbagliato” una previsione.

Ma anche in caso di fiducia intatta nel confronti dell’algoritmo, questa potrebbe essere malriposta. Perché?

Il paradosso

Anche in questo caso l’azione sarebbe destinata a collassare comunque (o a gonfiarsi come una bolla sapone, in caso di ipotesi contraria). E non a causa delle analisi di mercato condotte dai bot, ma per le sue stesse previsioni. Ecco il motivo:

Il loop

Il programma prevederebbe il prezzo delle azioni basandosi su variabili includenti le aspettative sul prezzo da esso stesso previsto… In parole spicciole, la quotazione prevista includerebbe la previsione stessa di calo del prezzo, tirandolo giù ulteriormente ecc… Questo almeno per grandi quantitativi di titoli scambiati (ed è di questo che stiamo parlando).

È possibile allora un escamotage?

Due sono le vie di fuga principali che vengono alla mente.

  1. Si potrebbe vendere l’algoritmo ad un solo soggetto.
  2. Basterebbe fare “attenzione” e scambiare solo un piccolo ammontare di azioni.

Nemmeno così funzionerebbe. I mercati percepiscono, si muovono, imitano, affollano. La “mano invisibile” di smithiana memoria li farebbe reagire ai movimenti del titolo operati da quel soggetto. Stesso risultato nel secondo caso: la convenienza economica ha a che fare con le economie di scala, specie se si parla di wealth management.

Si potrebbe eccepire: perché la previsione fatta da un bot avrebbe più impatto sul mercato rispetto a quella fatta da un bravo trader umano?

I bot, in quanto tali, utilizzano processi decisionali simili fra di loro. Come se fossero un unico algoritmo. Lo stesso non può dirsi per i trader. In ogni società di trading possono esserci anche migliaia di trader umani, ognuno elaborante decisioni autonome, indipendenti da quelle dei colleghi. Invece, in una società di trading scambiante milioni di azioni al giorno e dominata dall’Intelligenza Artificiale, una percentuale molto più significativa delle scelte finirebbe col posizionarsi su un solo titolo, distorcendone ingiustificatamente il corso per il paradosso di cui sopra.

 

Teresa Scarale
Teresa Scarale
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