Ossiam, il machine learning applicato alla sostenibilità


Numero e sofisticatezza degli strumenti di investimento quantitativi che utilizzano un alto tasso di tecnologia sono in continua crescita e riguardano oggi una molteplicità di asset class e stili di investimento. Ossiam, società della galassia Natixis con oltre 4,1 miliardi di euro di masse in gestione, è pioniera delle soluzioni smart beta ed è caratterizzata, spiega Antonio Celeste, sales director e head of ESG business development della compagnia, da una doppia anima fatta di ricerca accademica, fin dalle origini, e attenzione alla sostenibilità, integrata nella costruzione prodotto a partire dal 2015.

In origine sono i fattori

“Tutto parte dalla ricerca accademica, ambito nel quale si è iniziato a studiare le aziende scomponendole in singoli fattori. Un lavoro fatto anche dai gestori tradizionali ma che ha vissuto un netto cambio di passo grazie all’aumento della quantità di dati e della capacità computazionale”. L’analisi di Celeste lascia intuire la finalità dell’attività di ricerca e sviluppo di Ossiam che consiste nel fornire agli investitori un’esposizione pura ad un fattore o ad un insieme di fattori e cioè portafogli che rappresentino nel modo più singolare possibile l’esposizione ricercata. L’expertise quantitativa trasforma la ricerca accademica in strategia di investimento con il cliente chiamato a decidere il market timing in base alle esigenze di allocazione.

Integrazione ESG

L’approccio all’ambito degli investimenti sostenibili prosegue in questo solco sintetizzabile nell’utilizzo dell’ingegno umano potenziato, in modo significativo se non decisivo, dalla tecnologia. “Ogni azienda ha all’incirca un centinaio di indicatori ESG, ma se si vuole costruire un modello coerente e compatibile con la capacità di analisi di offerte dai classici modelli di regressione è necessario operare una selezione”, sottolinea Celeste. “Questo risulta molto difficile perché gli indicatori danno tutti una misura della sostenibilità ma la loro rilevanza muta nel tempo a seconda delle condizioni di mercato e al settore”, prosegue.

Come effettuare quindi la scelta? La soluzione messa in campo da Ossiam non diminuisce ma amplifica la base di dati per arrivare, attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, ad una sintesi consistente, irraggiungibile se non attraverso l’utilizzo di soluzioni tecnologiche avanzate. “Abbiamo sviluppato un algoritmo che applica tecniche di machine learning a tutta la base dati ESG di un’azienda, espandendola inoltre con le serie storiche e con una pluralità di modalità di combinazione dei dati stessi”, argomenta il sales director e head of ESG business development di Ossiam. “Si giunge così ad una mole di dati che include tra le 500 e le 600 variabili per circa 1600 società che viene analizzata nell’intervallo temporale dal 2009 a oggi. Tale insieme di metriche è indagato dall’algoritmo per costruire un modello che includa i fattori fondamentali che influiscono sul rialzo o il ribasso del titolo collegato all’azienda. Un’operazione ripetuta ogni tre mesi per includere la variazione di contesto di investimento e scenario geopolitico”. Il risultato è l’Ossiam World ESG Machine Learning UCITS ETF, strategia nata a novembre 2018 e disponibile in Italia a partire da febbraio del 2019. “I risultati in termini di performance e di raccolta rafforzano la nostra view estremamente positiva su questo nuovo prodotto, in cui è possibile vedere sintetizzato”, conclude Celeste, “il senso della nostra offerta che unisce ancora una volta innovazione e sostenibilità”.  

Professionisti
Società

Notizie correlate