I Big Data per prevedere l’andamento dei mercati

In una ricerca GAM e Ca’ Foscari, l’analisi dei tweet per prevedere i cambi di rotta della volatilità dei mercati azionari

La tecnologia digitale, ormai sempre più centrale nello sviluppo di tutti i settori, entra anche nel cuore pulsante dell’industria del risparmio gestito per mettere a disposizione dei gestori di patrimoni nuovi e innovativi strumenti previsionali.

Nello specifico, la collaborazione tra GAM e Ca’ Foscari Venezia, che dal 2011 ha dato vita al Laboratorio di Economia Sperimentale GAM Ca’ Foscari, si è concentrata su un progetto di ricerca volto ad identificare, attraverso l’uso dei Big Data e l’analisi di migliaia di tweet, “indici dell’incertezza” predittivi dell’inversione di segno della volatilità dei mercati azionari.

“Twitter costituisce una fonte di dati robusta e ad alta frequenza, che consente di tracciare i movimenti delle opinioni e dei sentimenti di una ampia “società civile” online.” spiega il professor Massimo Warglien Dipartimento di Management, Ca’ Foscari Coordinatore del LES GAM – Ca’ Foscari, in occasione della presentazione dello studio, aggiungendo “Il progetto del Laboratorio ha aggregato e misurato massivi dati raccolti su Twitter utilizzando la parola chiave “incertezza”, declinata per aree geografiche e tipologie di incertezza. E’ stato costruito un indice relativo al 2016, un anno segnato da numerose fonti di incertezza, compresi i due sorprendenti esiti del referendum inglese e delle presidenziali americane. Un primo fine della ricerca è stato quello di identificare segnali predittivi, in un modello VAR a parametri costanti, il segno della volatilità dei mercati azionari L’“Indice Twitter dell’Incertezza” è stato utilizzato per predire gli indici di volatilità delle borse inglese e americana (VFTSE e VIX rispettivamente). Lo studio mostra che l’incertezza nella società civile, misurata attraverso l’indice, consente di prevedere con alto grado di accuratezza (79% e 84% per il mercato USA e inglese, rispettivamente) il segno della volatilità implicita nei mercati azionari. E’ stata inoltre ricostruita una mappa delle vie di contagio fra mercati, incertezza politica e opinioni della società civile in UK e USA. Infine, è stato possibile esplorare in maggior dettaglio alcune dinamiche di propagazione internazionale dell’incertezza.”

Entrando nel vivo dell’applicazione dei modelli, Anthony Lawler, co-responsabile delle strategie GAM Systematic, commenta: “Al giorno d’oggi abbiamo a nostra disposizione più dati che mai. L’intelligenza umana, per quanto elevata, incontra un limite insormontabile nella sua capacità di calcolo e nei tempi di elaborazione delle informazioni. Questi non sono limiti per i manager sistematici, che utilizzano computer superveloci in grado di elaborare milioni di dati e cercarvi valore, utilizzando tecniche di apprendimento automatico (machine learning) come la lettura di testi di notizie in tempo reale in tutte le pubblicazioni a livello globale. Nelle strategie GAM Systematic, gestiamo gli investimenti con regole solide, ben studiate e ripetibili: sono trasparenti e, soprattutto, evitano i “pregiudizi cognitivi” che derivano da errori decisionali insiti nella nostra natura umana. Forniamo un approccio scientifico e disciplinato, che utilizza insiemi di regole e relazioni statistiche nell’analisi di grandi dati per fornire rendimenti agli investimenti dei nostri clienti.”

“Lo studio del Laboratorio di Economia Sperimentale GAM Ca’ Foscari evidenzia una volta di più quanto sia decisiva la capacità di estrarre e raffinare il nuovo petrolio, cioè i Big Data, per supportare le scelte di gestione con modelli innovativi fino a ieri neppure immaginabili. E’ altresì una prova dell’importanza che il Gruppo GAM attribuisce alle nuove strategie GAM Systematic, che abbiamo introdotto anche sul mercato italiano, per metterle a disposizione dei nostri Partner” commenta Riccardo Cervellin, Amministratore Delegato di GAM (Italia) SGR.