Gli algoritmi sono stati a lungo utilizzati, Per esempio, scambiare un titolo se viola un certo livello, ma ci sono state critiche sui "flash crash" attribuiti agli accordi ad alta frequenza
L'intelligenza artificiale si è diffusa rapidamente in tutti i mercati negli ultimi anni poiché i trader si sforzano costantemente di avere il sopravvento, mentre le autorità di regolamentazione hanno accolto con cautela la tecnologia all'avanguardia.
Il trading ad alta frequenza spinto da algoritmi ha regnato negli ultimi dieci anni, poiché banche e fondi sfruttano le piccole fluttuazioni dei prezzi su molti mercati per effettuare migliaia di operazioni in una frazione di secondo.
Le equazioni matematiche complesse sono state a lungo utilizzate per condurre determinate operazioni, ad esempio vendere o acquistare un titolo se supera un certo livello.
Eppure gli algoritmi sono stati oggetto di feroci critiche per i "flash crash", come un crollo vertiginoso della sterlina britannica nell'ottobre 2016 che è stato ampiamente attribuito alle operazioni ad alta frequenza.
L'intelligenza artificiale ora cerca di portare il trading in nuovi regni, dove il software "machine learning" (ML) confronta dozzine di database in un batter d'occhio per monitorare il rischio.
Un computer identifica tendenze e correlazioni di mercato, esegue modelli, prevede risultati, e arriva alla decisione di acquistare o vendere da solo.
L'intelligenza artificiale può aiutare i fondi di investimento e i gestori di portafoglio a gestire il rischio e a scegliere quali azioni sono le migliori per quali clienti.
Le banche utilizzano l'intelligenza artificiale per aiutare a rilevare attività fraudolente, fermare gli attacchi informatici e ridurre i costi, mentre lo usano anche per impostare i tassi di interesse dei prodotti e analizzare i profili di rischio dei richiedenti prestiti.
L'intelligenza artificiale porta il trading a un livello ancora più alto e sta diventando sempre più la norma
Anticipare le tempeste
I risultati dei sondaggi suggeriscono che l'intelligenza artificiale acquisirà maggiore trazione nel settore dei servizi finanziari nei prossimi anni.
Società di analisi dei dati Greenwich Associates, che ha condotto un recente studio sui professionisti del mercato, afferma che più della metà degli intervistati ritiene di aver incorporato l'intelligenza artificiale nei prossimi due anni.
La startup tecnologica israeliana SparkBeyond è una piattaforma di elaborazione dati che cerca di sfruttare l'intelligenza artificiale per la risoluzione dei problemi.
SparkBeyond utilizza l'apprendimento automatico per pensare fuori dagli schemi e testare risultati che potrebbero non sembrare ovvi, secondo Edward Janvrin, che guida la sua Europa, Divisione Medio Oriente e Africa.
Per esempio, la maggior parte delle persone potrebbe presumere che la vicinanza a un ospedale potrebbe essere il miglior predittore di sopravvivenza dopo una telefonata ai servizi di emergenza.
Eppure il software SparkBeyond ha analizzato milioni di dati in pochi minuti e ha concluso che il miglior fattore predittivo è la vicinanza a una caserma dei pompieri, secondo Janvrin, che applica la stessa logica al trading.
I regolatori finanziari globali possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per cercare di anticipare le tempeste all'orizzonte.
La Commodities and Futures Trading Commission (CFTC) avverte che il processo non è privo di insidie, ma ammette che l'IA possiede ancora "punti di forza" nel monitoraggio del rischio.
"Prevedere eventi di mercato catastrofici, come i default a cascata del 2008, è come prevedere il tempo, ", ha affermato la CFTC in un recente rapporto.
La Banca d'Inghilterra afferma che l'applicazione dell'apprendimento automatico al trading può migliorare i risultati, "i rischi esistenti possono essere amplificati se la governance e i controlli non stanno al passo con gli sviluppi tecnologici"
Rischi amplificati
"Ci sono molte variabili, che possono generare previsioni divergenti, e alcune informazioni chiave potrebbero essere trascurate o non disponibili. Ciò può impedire l'azione correttiva.
"Un punto di forza dell'IA è la sua capacità di identificare le correlazioni in vasti set di dati. Tali correlazioni possono essere utili nel monitoraggio del rischio sistemico, è chiaro che una solida maggioranza dei partecipanti al mercato... presto utilizzerà l'intelligenza artificiale nel processo di negoziazione di titoli".
La Banca d'Inghilterra, nel frattempo, ha anche dato una cauta analisi.
"Nel settore dei servizi finanziari, l'applicazione dei metodi di apprendimento automatico ha il potenziale per migliorare i risultati sia per le imprese che per i consumatori, ", si legge in un rapporto separato.
"Allo stesso tempo, i rischi esistenti possono essere amplificati se la governance e i controlli non tengono il passo con gli sviluppi tecnologici".
Vasant Dhar, professore di sistemi informativi presso la Stern School of Business della New York University, aggiunto, però, che il commercio di intelligenza artificiale sarebbe sempre più sicuro delle decisioni puramente guidate dall'uomo.
Dhar ha aggiunto che qualsiasi sistema di intelligenza artificiale ha una salvaguardia umana come opzione di fallback.
Ma ha avvertito che gli umani non avrebbero necessariamente riconosciuto un guasto del sistema o fatto la scelta giusta. "Considera il fatto che anche gli umani possono prendere decisioni sbagliate. Non puoi presumere che l'umano nel giro prenderà la decisione giusta, "Dhar ha detto all'Afp.
© 2019 AFP
