La teoria del mercato efficiente sostiene che la borsa è un gioco pulito in cui tutta l’ informazione disponibile è immediatamente accessibile attraverso i prezzi, il che fa sì che le azioni siano sempre perfettamente valutate. In un modo fatto di interconnessioni, la realtà attuale vuole che una notizia prodotta in un determinato punto del pianeta possa influire direttamente su una compagnia con sede nella punta opposta della Terra, condizionando la fiducia degli investitori e la sua quotazione. Il problema è che la mole di informazioni disponibili è così vasta che gestirla diventa difficile, soprattutto se consideriamo il nuovo fenomeno delle reti sociali. È qui che entra in gioco l’elaborazione dei dati a grande scala. “Non siamo ancora consapevoli di quello che rappresenteranno i Big Data per l’industria della gestione degli asset”, sostiene Kenneth Cukier, redattore del The Economist e co-autore del libro “Big Data: una rivoluzione che trasformerà il nostro modo di vivere, lavorare e pensare”.
Durante l’evento celebrato da BNY Mellon IM a Milano, Cukier ha spiegato che i Big Data costituiscono ormai un asset class a sé stante. “Nel mondo di oggi, l’accesso alle informazioni è la chiave di tutto. Abbiamo tra le mani più informazioni che mai, anche se spesso è difficile cavarne qualcosa di utile. Ma è possibile. Per esempio, si può misurare la crescita economica di una determinata regione o città in tempo reale attraverso l’analisi dei dati del traffico. Questo fornisce informazioni preziose”. Tuttavia, la creazione di un sistema per la raccolta e la gestione di tutti questi dati non è cosa da poco. Le entità si troveranno prima o poi a fare i conti con degli ostacoli. Forse quello più rilevante al momento è dato dall’impossibilità di stanziare risorse, soprattutto in uno scenario in cui la regolamentazione aggiunge pressione ai margini.
Cukier assicura che, per ora, i costi di preparazione alla scommessa dei Big Data sono elevati ma diminuiranno con il tempo. All’atto di creazione della piattaforma, le società di gestione possono scegliere tre strade: acquistare una start up, raggiungere un accordo con società specializzate o scommettere sullo sviluppo interno. A quest’ultima scelta si è affidato il gruppo Goldman Sachs AM, che già mette in pratica attivamente nelle sue strategie. La SGR ha sviluppato un modello che integra l’analisi fondamentale e che applica nella sua gamma Core (GS US Core, GS Global Core, GS Europe Core…), dove nessuno dei fondi assume un tracking error superiore al 3,5% (quello di GS US Core è, al massimo, del 2,5%). La strategia adottata consiste nel prendere come punto di partenza l’indice di riferimento e man mano acquistare posizioni relative in base alle convizioni del team a partire dall’analisi fondamentale, complementata da quella del sentimento e del momentum. È qui che entrano in gioco i Big Data: il team di gestione quantitativa, fondato da Bob Jones e Rob Litterman e costituito da 90 professionisti – può elaborare quotidianamente 40.000 articoli in lingue diverse.
Un modo di guadagnarsi la fiducia del mercato è analizzando i report dei broker attraverso le piattaforme automatizzate di elaborazione del linguaggio. Ogni giorno, il team esamina centinaia di report di analisti di tutto il mondo su una o più società. Le informazioni estrapolate vengono memorizzate in un database e costituiscono un accesso effettivo ed efficiente per l’analisi dei documenti in tempo reale. Il database è suddiviso in società e comprende diversi parametri que permettono al team di portare a termine analisi individualizzate di ogni valore. Dall’uso delle piattaforme intelligenti di elaborazione del linguaggio, il team ha sviluppato un modello di analisi dei report grazie al quale calcola un “punteggio del sentimento” in base al tono e al linguaggio adottato dall’analista. Si tratta di un dato che include più informazioni di una semplice raccomandazione sul valore, e che serve per valutare la compagnia.
Il team cerca, poi, di migliorare la tecnica per cogliere i dettagli e i toni dell’analista e capire, così, la sua vera opinione sul titolo. “Il modello che usiamo si evolve, non si stravolge. Si innova per approfondire gli strumenti che ci permettono di migliorare ulteriormente la valutazione delle società e conoscere a fondo le relazioni globali che intercorrono tra esse. Lo sviluppo dei sistemi dei Big Data ci servirà per perfezionare ulteriormente la nostra stategia in questo senso”, dicono del team Core di Goldman Sachs AM. I risultati, per il momento hanno sostenuto buona parte di queste strategie. Nel caso della gamma Core GSAM, molti dei fondi hanno già cinque stelle Morningstar. Nel caso delle strategie azionarie statunitensi e globali, inoltre, si tratta di fondi che vantano l’etichetta di consistenza di Funds People.
La tendenza è chiara. Sono sempre di più le società che credono che il settore stia entrando in una nuova era e che disporre di questo strumento possa essere un vantaggio competitivo. “I Big Data ridisegneranno il settore della gestione degli asset”, dal momento che si utilizzeranno nuovi approcci all’informazione disponibile nella “ricerca, analisi, distribuzione, trading e gestione del rischio”, sostengono da BNY Mellon IM. Gli esperti credono che i nuovi strumenti consentiranno di abbandonare gli aforismi azionari e analizzare ancora più nel dettaglio sia le componenti fondamentali delle società che le differenze tematiche. Ritengono, inoltre, che un’elaborazione più veloce ed efficiente aumenterà la difficoltà dei gestori di generare alfa. È evidente che il mondo di domani sarà molto diverso da quello attuale e che l’industria della gestione degli asset dovrà necessariamente adattarsi ai cambiamenti, perfezionando le sue metodologie.
