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Giovedì 22 Agosto 2019 | 

Esempio Operativo

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LA STRATEGIA 4 TREND
La strategia 4Trend è la nostra strategia trend
following che ci fornisce indicazioni di acquisto e di
vendita sui singoli strumenti finanziari mettendoci
nelle condizioni di seguire le tendenze...[leggi tutto]
PIATTAFORMA ADVISORY
La piattaforma di analisi viene erogata a
professionisti che operano nell'ambito
della promozione/consulenza finanziaria
[leggi tutto...]

Gli ultimi decenni sono stati caratterizzati da una costante ed esponenziale innovazione scientifica e tecnologica, che ci ha visti testimoni di un cambiamento radicale delle nostre abitudini quotidiane.

Il nostro utilizzo ormai quasi inconscio di strumenti e servizi automatici, ci ha portato, passo dopo passo, ad essere tutti connessi ad un mondo che fino a qualche anno fa era ad appannaggio di pochi “smanettoni”. Il mondo dell’informatica, infatti, sembra aver preso alla lettera una massima di Henry Ford, quando affermava che ci sarebbe stato “vero progresso soltanto quando i vantaggi di una nuova tecnologia” sarebbero diventati “per tutti”.  Ed è così che con interfacce, dispositivi e metodi comunicativi molto più “user friendly”, cioè vicini al modo di pensare dell’utente finale, ci siamo ritrovati tutti interconnessi in quello che oggi viene definito il sesto continente, con una popolazione pari a 3,5 Billion di utenti: Internet.

Questo incredibile exploit è stato reso possibile da un progresso tecnologico costante e continuo, che ha permesso la gestione di una massa di dati impressionante, che fino a pochi anni fa era impensabile anche solo in termini di ricerca e costi di realizzazione. Basti pensare agli Hard Disk dei nostri personal computer, passati da qualche centinaio di MegaByte (migliaia di byte) agli attuali TeraByte (miliardi di byte) in un periodo brevissimo; o ai nostri smartphone, che ragionano in termini di GigaByte (milioni di byte), una misura utilizzata per i pc più performanti solo pochi anni addietro.

417346 back up your cloud how to download all your dataLo sviluppo di unità fisiche sempre più grandi, di sistemi capaci di elaborare una quantità di dati sempre crescente, di infrastrutture e protocolli informatici in grado di gestire in tempi sempre inferiori un numero sempre più consistente di informazioni, ci ha permesso di arrivare al punto di aver sempre meno bisogno di supporti informatici fisici e di poterci affidare alle cd. “nuvole”, i cloud system che ci consentono di avere infiniti dati personali a disposizione pur non avendoli archiviati fisicamente nei nostri sistemi.

Questi mega-archivi offerti dai cd. provider di servizi cloud, gestiscono quantità di dati immense e provenienti da fonti eterogenee: i cd. “Big Data”.

Ad esempio, dati di social network come Facebook e Twitter, e-mail, posizioni rilevate dal GPS di uno smartphone, dati di e-commerce, ecc.

I dati in questione hanno caratteristiche molto particolari, in quanto sono:

  • Quantitativamente immensi; si misurano spesso in Exabyte o Zettabyte, cioè rispettivamente milioni e miliardi di Terabyte;
  • Complessi; in quanto numeri, testi, immagini, file di vario tipo si mescolano fra di loro;
  • Aggiornati ad enorme velocità; si pensi solo all’enorme flusso di informazioni riversate ogni secondo sui social network o che transitano via e-mail.

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Proprio lo spostamento continuo di dati tramite la rete internet, consente l’analisi e la ricerca contestuale di informazioni personali e non, che permettono di sviluppare contenuti sempre più calzanti rispetto ai vari contesti di osservazione e rispetto ad ogni singolo utente connesso alla grande “rete”. Non a caso, più si opera su internet tramite acquisti online, ricerche, letture di articoli, visite di siti ecc., e più la nostra casella e-mail, i nostri smartphones e le nostre linee telefoniche vengono intasate da offerte e suggerimenti commerciali su qualcosa che potrebbe piacerci e che, in linea di massima, non si discosta molto dai nostri gusti.

Ciò è possibile grazie all’osservazione, all’analisi e all’archiviazione di un numero smisurato di dati all’interno di database incredibilmente vasti ed estremamente complessi, che tengono conto di ogni minima informazione riguardi un settore merceologico, una regione geografica, un utente ecc..


All’interno di questo spazio infinito di numeri e bit, e dietro l’interfaccia visibile dall’esterno, la navigazione avviene tramite sistemi di ricerca, analisi e calcolo estremamente complessi, che tendono ricercare informazioni di importanza strategica, scartando le informazioni non propedeutiche all’obiettivo, e a trovare quelle utili alla definizione di una relazione tra causa ed effetto. Questo processo, qui così semplicemente descritto, è definito “Data Mining”. Letteralmente “estrazione di dati”.

Estrazione

Il Data Mining è un processo di selezione, esplorazione e modellazione di grandi quantità di dati, che usa una varietà di strumenti di analisi allo scopo di ricercare regolarità e relazioni non note o ignorate precedentemente, al fine di scoprire tendenze e relazioni tra i dati da utilizzare.

Molto vicino all’analisi statistica, questo processo si distingue per il massiccio utilizzo di tecniche di apprendimento computerizzate per la generazione ed il confronto di modelli, volti ad identificare eventuali relazioni, trend e pattern presenti nei dati stessi.

Il primo e più semplice passo dell’analisi nel Data Mining è quello di descrivere il dato: riassumere i suoi attributi statistici (come le medie e le deviazioni standard), ripercorrerli visualizzandoli con l’aiuto di prospetti e grafici, e successivamente ricercare i legami potenzialmente utili tra le variabili (come i valori che ricorrono più spesso insieme).

Già utilizzato dalle più innovative organizzazioni al mondo, con il duplice obiettivo di incrementare le vendite e minimizzare costi e perdite dovute a errori di vario tipo, queste società sfruttano questi sistemi per localizzare i consumatori con più alto valore di spesa, per ripensare le proprie offerte di prodotti verso un pubblico selezionato in partenza in base alle preferenze conosciute. Le ripercussioni potenziali sono enormi.

Nella grande distribuzione si utilizza sempre più il Data Mining per decidere quali prodotti tenere in stock in determinati negozi (e anche per valutare le quantità di prodotti da mettere a scaffale), come per accertare l’efficacia delle promozioni e dei coupon.

Le aziende farmaceutiche effettuano estrazioni da grandi database di componenti chimici e di materiale genetico per scoprire sostanze che possono essere utilizzate per lo sviluppo di agenti per il trattamento delle malattie.

Le applicazioni mediche, infine, costituiscono un’altra area interessante: in questo settore il Data Mining può essere utilizzato per effettuare previsioni sull’efficacia di procedure di cura, test medici e medicazioni.

Il mondo della Finanza (soprattutto di stampo anglosassone), seppur in ritardo rispetto ad altri settori più commerciali, si sta affacciando con sempre maggior forza a queste metodologie innovative, applicandole alla miriade di dati inerenti i mercati finanziari, al fine di analizzare e ricercare l’esistenza di relazioni specifiche inerenti determinate interrogazioni poste dagli analisti, come l’esistenza/persistenza di trend di Borsa, la reazione dei mercati a determinate condizioni politico-economiche, i possibili movimenti di breve periodo dettati dalla finanza comportamentale.

Google trendsLa ricerca in tale direzione è a dir poco effervescente, e proprio su quest’ultimo argomento già nell’Aprile 2013 alcuni ricercatori della Warwick Business School, della University of Warwick in UK, pubblicavano i risultati di una ricerca scientifica intitolata “Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends”,  condotta utilizzando alcuni dati estrapolati tramite la web facility “Google Trends”; uno strumento che consente di analizzare le ricerche di parole chiave sul motore di ricerca più famoso al mondo.

Analizzando il volume delle ricerche su Google Trends di 98 parole chiave, alcune legate al mondo della finanza e dell’economia ed altre del tutto estranee, questi studiosi hanno ricercato l’eventuale esistenza di correlazioni tra le keywords ricercate su Google e l’andamento del Dow Jones Industrial Average, mettendo a punto un algoritmo per gli investimenti basato proprio su questi presupposti. I risultati ottenuti in alcuni casi, seppur a livello strettamente scientifico, sono stati sbalorditivi.

Un ulteriore, nonché pesante, conferma dell’interesse del mondo della finanza a queste nuove metodologie di analisi, viene da una notizia pubblicata dal Financial Times alcune settimane fa: la nascita di una joint venture tra il primo Asset Manager a livello globale BlackRock, e il colosso informatico-tecnologico Google; una joint venture nata sul presupposto di una collaborazione volta ad approfondire gli studi nel campo del Data Mining applicato al mondo della finanza, e alla ricerca e creazione di quello che è già stato definito “l’algoritmo dell’investimento perfetto”.

Le dichiarazioni di numerose società di gestione del mondo anglosassone e il sempre maggior interesse di player del calibro di BlackRock, manifestano quanto per l’industria dell’Asset Management l’utilizzo dei Big Data rappresenti al contempo sia una nuova frontiera da esplorare che un possibile Eldorado da conquistare.

Tornando alla possibilità di una corretta strutturazione del processo di Data Mining, bisogna tener ben presente che la semplice descrizione dei dati non fornisce un piano d’azione.
É necessario costruire un modello previsionale basato sugli andamenti che discendono dai risultati conosciuti e poi testare tale modello su dati diversi da quelli dell’esempio iniziale, al fine di evitare una mera ottimizzazione su dati conosciuti e verificarne l’effettiva validità e robustezza statistica.

Per quanto ben strutturato e realizzato, infatti, un buon modello non dovrebbe mai essere confuso con la realtà (così come una cartina stradale non è una rappresentazione perfetta della vera strada), ma può costituire un’utile guida per capire meglio il proprio business.

fotolia 84767354 subscription monthly m an zafczgeazogammDifatti, il Data Mining non elimina la necessità di conoscere il proprio business, di comprendere i dati, o di capire i metodi di analisi. Più semplicemente, è un importante strumento che assiste gli analisti del business nel trovare degli andamenti e delle relazioni tra i dati osservati.

Senza una corretta indicazione, il Data Mining difficilmente riuscirà a scovare le migliori relazioni intercorrenti tra cause ed effetti. E’ per questo motivo che bisogna sottolineare come queste metodologie assolutamente innovative non tendono a sostituire analisti e managers, quanto piuttosto a fornir loro un nuovo e valido strumento utile a migliorare il proprio lavoro.

Gli analisti, infatti, non solo dovranno essere in grado di padroneggiare le tecniche e gli algoritmi che il Data Mining metterà loro a disposizione, ma dovranno anche possedere una profonda conoscenza dei fenomeni che avranno generato i dati oggetto dell’analisi.

Come affermato da specialisti del settore, le chiavi di successo di un modello di Data Mining sono tre:

  • La precisa formulazione del problema da analizzare: Questa fase di indirizzamento è fondamentale per guidare l’intero processo di analisi e ricerca verso le informazioni utili.
  • La disponibilità e l’utilizzo di dati appropriati, nell’immensa moltitudine di dati da analizzare è importante poter arrivare a dati di ogni livello e, inoltre, poterli trasformare e combinare tra loro.
  • Una corretta e bilanciata integrazione tra strumenti di analisi e strumenti di rappresentazione delle informazioni estrapolate dall’analisi, per evitare squilibri troppo orientati in un senso o nell’altro.

Il passo finale per l’effettiva adozione di un particolare modello di Data Mining, sarà la verifica empirica del modello.

IBM ha identificato due tipologie differenti di modelli di Data Mining:

  • Verification Models: utilizzati per verificare la validità delle ipotesi formulate a priori dall’utente sulla base dei dati disponibili.
  • Discovery Models: modelli che delegano ai sistemi informatici l’importante compito di individuare le informazioni nascoste nei dati.

computer brainQuest’ultimo approccio è caratteristico del Data Mining, ed ha portato (grazie all’evoluzione dei sistemi di organizzazione e gestione dei dati) a quello che viene definito “Machine Learning”, una particolare forma di Intelligenza Artificiale basata sull’autoapprendimento, che si occupa della realizzazione di sistemi e algoritmi basati sulle osservazioni o esempi per la sintesi di nuova conoscenza, ottenuti grazie ad una stretta cooperazione tra il mondo statistico e quello informatico.

L’obiettivo di questo tipo di soluzioni, è quello di rispondere a situazioni di difficile soluzione mediante algoritmi tradizionali, tipicamente dovute alla presenza di uno o più fattori quali:

  • Difficoltà di formalizzazione;
  • Elevato numero di variabili;
  • Mancanza di teoria: esempio calzante per i mercati finanziari, per i quali non esistono leggi matematiche note che ne regolino con esattezza l’andamento.

Si stima che per i prossimi anni gli investimenti in soluzioni per i Big Data avranno un tasso di crescita atteso di ca. il 600%, ed è per questo che alcuni fondi di venture capital stanno investendo in start-up di questo settore e che alcuni giganti della tecnologia, come IBM, Oracle e SAP, stanno da qualche tempo muovendosi sul mercato con importanti acquisizioni.

La conferma dell’interesse da parte di colossi del mondo finanziario ed informatico, infine, rappresenta la cartina di tornasole di come l’industria del risparmio gestito, tra robo-advisor, Data Mining e Big data stia intraprendendo un percorso di automatizzazione nella gestione degli investimenti sia per quanto concerne la definizione degli asset strategici su cui posizionarsi, per i risparmiatori e per gli addetti ai lavori, sia per quanto riguarda la ricerca di relazioni statistico-matematiche-comportamentali che possano anticipare con breve preavviso i movimenti dei mercati.

BlackBoxQuestionLa convinzione che ancora aleggia, tra i risparmiatori e spesso anche tra gli stessi operatori professionali, che quindi influenza il retaggio comune, è che queste nuove tecnologie rappresentino una sorta di “black box” criptiche ed oscure, che rischiano di prescindere dalle decisioni ed ingegno critico proprio dell’essere umano. In altre parole, si ritiene che la discrezionalità dell’uomo protegga dalla temuta e temibile scatola nera associata di diritto alla macchina e ai suoi derivati. Condivisa pare essere l’idea che l’uomo, dal canto suo, sia certamente più trasparente nelle scelte che compie.

In realtà è proprio l’uomo che determina e struttura ciò che la macchina meramente esegue, conferendo ai modelli automatizzati di data mining la natura di “white box”, laddove l’uomo resta centrale con la sua esperienza, intraprendenza e competenza. 4Timing, da sempre, sostiene il beneficio che può derivare dal connubio fra la mente umana ed i metodi computazionali, che permettono di risolvere problemi complessi, raramente risolubili per via analitica. D’altro canto, la totale assenza della componente umana, nel dirigere attivamente e tessere le fila fra l’ammontare grezzo di dati, rende l’algoritmo inevitabilmente fragile.

Appurato che è l’uomo ad influenzare e determinare le scelte in base alle proprie conoscenze e alle sue idee, la macchina non solo è un valido supporto per la loro implementazione, ma è fondamentale per incrementarne il grado di solidità. Infatti, solo attraverso un atteggiamento critico, sostenuto da un’opportuna strumentazione, possiamo renderci conto di quanto una strategia di gestione, che all’apparenza sembra portare a dei risultati ineccepibili, si possa facilmente e rapidamente rompere.

Da sempre crediamo nell’applicazione della scienza e della tecnologia nell’ambito degli investimenti finanziari. Riteniamo che i movimenti dei mercati finanziari siano il risultato del comportamento umano, complesso e mutevole nel tempo. Analizzando i dati dei mercati finanziari tramite metodi statistici non studiamo solo modelli di previsione del comportamento, ma anche le evidenze di come i mercati mutano.

Non crediamo che i mercati finanziari seguano un insieme fisso di regole: cerchiamo piuttosto di comprenderli attraverso l’analisi di dati statistici. 

machinelearninglogo

Questo approccio comporta un processo d’investimento disciplinato in cui le decisioni vengono sistematizzate sulla base di una serie di regole codificate in un programma.

Alla base della nostra ricerca nel campo dei mercati finanziari, attraverso le più sofisticate tecnologie di machine learning, due sono le colonne portanti:

  1. L’approccio sistematico, rispetto ad un approccio discrezionale, si esplica nella strutturazione chiara e trasparente dei passaggi effettuati, con il vantaggio di poterne misurare la loro affidabilità attraverso la fase di test.
  2. Il “metodo scientifico”, la modalità tipica con cui la scienza procede per raggiungere una conoscenza della realtà verificabile e condivisibile, oltre che in grado di allontanare e proteggere dall’atteggiamento discrezionale dell’uomo. Esso consiste, da una parte, nella raccolta di evidenze empiriche attraverso l'osservazione del mercato; dall'altra, nella formulazione di ipotesi e teorie da sottoporre al vaglio dell'esperimento per testarne l'efficacia.

Concludendo, riteniamo che in futuro il vero vantaggio competitivo appartenga a chi dispone delle più sofisticate tecnologie di estrazione dei dati. L’uomo resta determinante nell’influenzare e indirizzare la ricerca e l’analisi, mentre la macchina lo coadiuva, rendendolo tangibilmente consapevole della fragilità di certe convinzioni.

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