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Lawler (GAM): "Vogliamo sposare l'analisi fondamentale con i big data"


Sono passati quasi 26 anni dalla nascita di internet e il web continua ad espandersi sia in termini di utenti che di informazione. Per darci un’idea, ogni giorno vengono scambiati circa 5 miliardi e mezzo di like su Facebook, vengono caricate circa 4 milioni di ore di video su Youtube e 67 milioni di post su Instagram. Il numero di utenti attivi è cresciuto a dismisura e la rete ha un numero d’informazioni che vent’anni fa non disponeva. “Non dobbiamo pensare solo al volume dei dati, ma anche alla velocità e alla diversità”, commenta Anthony Lawler, co-responsabile delle strategie GAM Systematic. “Pensiamo a un motore prodotto da General Electric, trent’anni fa aveva poco più di venti sensori, mentre oggi ne ha più di diecimila. Questo permette agli ingegneri di lavorare su una base di dati vastissima”. Avere a disposizione una serie più ampia d’informazioni, aiuta a prendere le decisioni non solo in modo più consapevole, ma anche più rapidamente.

Lo sviluppo di computer superveloci in grado di elaborare milioni di dati al minuto, utilizzando tecniche di apprendimento automatico (learning machine) hanno permesso di ridurre le variabili d’incertezza. I big data hanno permesso lo sviluppo d’intelligenze artificiali e la capacità di apprendimento delle macchine: “Un tempo era impensabile una macchina senza guidatore o Siri di Apple, ma grazie all’evoluzione tecnologica e agli smartest algorithms sulla base dei big data è stato permesso”, spiega il responsabile.

“L’obiettivo di GAM è utilizzare queste informazioni per costruire i propri portafogli”. GAM dispone di un team di 35 scienziati con dottorati di ricerca per l’osservazione e l’analisi dei dati sul mercato. “Ciò che vogliamo fare, è sposare l’analisi fondamentale delle aziende con le informazioni derivati dall’osservazione delle grosse basi di dati per valutare in maniera più accurata la profittabilità di un investimento. Inoltre bisogna considerare che esistono dei bias comportamentali che prescindono dalle logiche razionali, ma tendono a seguire i comportamenti dettati dalle mode o da altri soggetti”. 

I big data, inoltre, permettono un ulteriore controllo di risk management, soprattutto nel caso di un investimento nel lungo periodo. “Se noi potessimo fare delle previsioni sul clima, potremmo già capire quale potrà essere il prezzo delle materie prime o delle commodities”, spiega Lawler. “L’obiettivo è investire con più consapevolezza e dare ai nostri clienti dei risultati costanti nel tempo. Naturalmente non abbiamo la bacchetta magica, ma grazie ai big data possiamo disporre di un più ampio universo misurabile”, conclude il manager.

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