INVESTMENT INSIGHTS

“Accrescimento dell’intelligenza”: puntare sull’AI anziché sull’IA

Robert W. Sharps , Co-Head Global Equity e Group Chief Investment Officer

Punti essenziali

  • Il Technology Development Center (TDC) di New York di T. Rowe Price è stato concepito come un acceleratore di tecnologia a livello aziendale e un partner per la divisione investimenti.
  • Gli strumenti sviluppati dal TDC e dal team Equity Data Insights di Baltimora permettono ai nostri analisti e gestori di portafoglio di approfondire ed ampliare la loro comprensione delle dinamiche di mercato e delle tendenze settoriali.
  • L’individuazione di strutture logiche all’interno di insiemi di dati, possibile grazie al machine learning, fornirà importanti nuovi strumenti agli analisti.

In T.  Rowe Price siamo convinti che alla base del successo di un’azienda vi siano dei fattori cruciali che non possono essere colti da numeri e fogli di calcolo. Ed è per questo motivo che i nostri analisti e gestori viaggiano in tutto il mondo per incontrare i management delle aziende ed avere una visione chiara e diretta delle loro operazioni e della loro clientela. Sono le persone, e non i computer o gli algoritmi, a svolgere un ruolo centrale nel nostro processo di investimento. Ed è ciò che ci distingue da altre società di Wall Street che fanno sempre più affidamento agli algoritmi per le loro decisioni di investimento.
 

Detto ciò, siamo stati – e lo siamo ancora - tra i primi a credere nel potere della tecnologia di rivoluzionare totalmente mercati e settori, compreso il nostro. Da diversi anni sfruttiamo con entusiasmo le potenzialità offerte dalla tecnologia per fornire un servizio migliore ai nostri clienti e ottimizzare i nostri risultati. Puntiamo a dare al nostro staff la possibilità di sfruttare la tecnologia per approfondire ed ampliare la comprensione delle dinamiche di mercato e delle tendenze settoriali.

Da diversi anni sfruttiamo con entusiasmo le potenzialità offerte dalla tecnologia per fornire un servizio migliore ai nostri clienti e ottimizzare i nostri risultati.

Collaborazione con la divisione  investimenti

È con questo spirito che abbiamo inaugurato il Technology Development Center (TDC) due anni fa. Il TDC è stato concepito come un acceleratore di tecnologia per la nostra società e si concentra sullo sviluppo di capacità specifiche nell’ambito della data science. Uno dei motivi per cui abbiamo deciso di situare il centro a New York è l’ecosistema unico di aziende “fintech” di cui gode questa città, che offre sia un accesso ai talenti sia una maggiore vicinanza ai nostri partner commerciali.
 

Tuttavia, il TDC è molto di più di una risorsa fintech di T. Rowe Price. I membri del team di New York lavorano a stretto contatto con la divisione investimenti, con l’obiettivo di sfruttare il potere della tecnologia a vantaggio della ricerca e del processo decisionale. I data scientist, gli sviluppatori di software e i data engineer del nostro ufficio di New York collaborano per fornire soluzioni end‑to‑end al nostro staff.


Gli specialisti di tecnologia e i professionisti degli investimenti hanno competenze e abilità diverse, e a volte sembrano non parlare la stessa lingua. Per questo motivo abbiamo deciso di creare uno speciale team Equity Data Insights (EDI) composto da persone dotate di competenze in entrambi gli ambiti. Il team, basato a Baltimora presso la divisione investimenti è, per quanto ne sappiamo, unico nel suo genere nel nostro settore. I suoi membri lavorano sull’analisi delle necessità ancora insoddisfatte degli analisti e dei gestori, traducendole in progetti che vengono poi concretizzati dal team di New York.
 

L’obiettivo comune a entrambi i team è di permettere agli analisti di raccogliere un maggior numero di informazioni e avere così una conoscenza più approfondita dei loro settori. Per dirla con le parole di Jordan Vinarub, direttore del TDC, si tratta di puntare sull’accrescimento dell’intelligenza (intelligence augmentation) piuttosto che sull’intelligenza artificiale: “AI anziché IA”. Come afferma Jordan, il team “mira a sfruttare l’automazione e il processo di generazione di conoscenze per permettere ai nostri partner commerciali di spostare la loro attenzione verso elementi più preziosi del processo di investimento”.

Come funziona concretamente?

I recenti progressi nel cloud computing, insieme alla disponibilità di nuovi imponenti insiemi di dati, hanno reso possibile l’applicazione del machine learning agli investimenti. Ecco alcuni esempi di collaborazione tra la divisione investimenti, il team EDI e il TDC con l’obiettivo di raggiungere l’intelligence augmentation:

  1. È chiaro a tutti che le performance di una data società influenzano il valore che il mercato attribuisce al titolo di questa società. Ma ad essere meno chiara è la precisa connessione tra questi due elementi. L’obiettivo della divisione investimenti era di capire meglio in che modo i diversi fondamentali di una società (come il tasso di crescita degli utili e i margini di profitto) si ripercuotono sui multipli di valutazione dei titoli (come il rapporto prezzo/utili).

    Sfruttando il machine learning per analizzare decenni di informazioni relative alle performance e milioni di dati, il team EDI e il TDC hanno sviluppato un modello che fornisce una valutazione teorica (theoretical valuation, TV) per ogni titolo dell’indice Russell 1000. Gli analisti possono utilizzare lo strumento per prevedere in che modo la valutazione teorica potrebbe rispondere a un dato cambiamento dei fondamentali, come un’accelerazione del tasso di crescita della società.

  2. Il cloud computing, il calo dei prezzi delle memorie e altre innovazioni hanno permesso di rendere più economica e più semplice la raccolta di ingenti masse di dati. Le agenzie governative, le società ed altre istituzioni divulgano on-line database preziosi sui modelli di comportamento dei consumatori o su altre informazioni che possono essere estratte per migliorare il processo di investimento. La sfida è come districarsi tra gli ingenti insiemi di dati, soprattutto per gli analisti che si sono formati su Excel e che non padroneggiano sufficientemente i software di database.

    Vincent DeAugustino, uno dei nostri analisti dei servizi finanziari, ha intuito che i milioni di reclami presentati dai clienti presso l’ufficio statunitense per la protezione finanziaria dei consumatori (Consumer Financial Protection Bureau, CFPB) potevano nascondere informazioni preziose. I team EDI e del TDC sono stati in grado di fornire a Vincent e ai suoi colleghi una “tabella CFPB” contenente informazioni facilmente e rapidamente reperibili sulle variazioni nel tempo dei volumi dei reclami. Vincent e il suo team possono adesso determinare velocemente l’efficacia con cui le banche ed altri istituti risolvono i problemi.

  3. I big data hanno inoltre aperto la possibilità di analizzare le tendenze dei consumatori a livello dei singoli acquirenti. Usando dati anonimi relativi a carte di credito, il team EDI e il TDC hanno sviluppato una pipeline di dati che permette ai nostri analisti retail di valutare quale brand in una data categoria sia più efficace nel fidelizzare i propri clienti. I nostri analisti possono adesso vedere non solo con quali probabilità i clienti continueranno a spendere presso un dato retailer, ma anche quanto la loro spesa cambi nel tempo. Ciò permette agli analisti di emettere previsioni sulla crescita dei ricavi di una società che sono più precise rispetto a quelle derivanti dalla semplice analisi delle tendenze del fatturato lordo.
Il cloud computing, il calo dei prezzi delle memorie e altre innovazioni hanno permesso di rendere più economica e più semplice la raccolta di ingenti masse di dati.

E nel futuro?

Gli analisti di investimento devono esaminare valanghe di dati per tenere traccia degli indicatori chiave di performance (KPI) delle società. Alcuni KPI, come la crescita dei ricavi o i margini di profitto netti, hanno un campo di applicazione abbastanza ampio. Altri, come ad esempio gli utenti giornalieri medi di un social network, sono specifici a un dato settore. La pubblicazione di queste informazioni può avere un impatto immediato e vasto sulla quotazione del titolo di una società.
 

Per questa ragione trovare KPI nuovi e più specifici, che forniscano informazioni sulle performance di una società può rappresentare un notevole vantaggio in termini di investimenti. Nella ricerca di questi nuovi indicatori, il team EDI collabora con il TDC sfruttando il machine learning, che si avvale di algoritmi e statistiche per trovare modelli soggiacenti agli insiemi di dati anziché affidarsi a istruzioni esplicite di un programmatore. Grazie al machine learning i nostri analisti possono quindi individuare dei KPI che non erano mai stati presi in considerazione prima.

...Siamo convinti che le conoscenze dei nostri professionisti degli investimenti siano la chiave per generare rendimenti superiori agli indici.

Usare la tecnologia per approfondire le nostre  analisi

Stando al The Economist, i fondi gestiti da computer rappresentano oggi il 35% del mercato azionario statunitense e il 60% delle operazioni1. Noi non adotteremo mai questo tipo di strategia poiché siamo convinti che le conoscenze dei nostri professionisti degli investimenti siano la chiave per generare rendimenti superiori agli indici. Tuttavia, sono felice di vedere a che punto la tecnologia permetta di ampliare e approfondire le nostre prospettive e sono impaziente di scoprire quali nuovi vantaggi potremmo ottenere nei prossimi anni grazie al lavoro dei nostri team EDI e di New York.

 

1 “The Rise of the Financial Machines,” 3/10/2019.

 

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