Qual è il tono delle Banche centrali? Quale la percezione dei principali temi macroeconomici che influenzano l’andamento dei mercati? L’analisi dei dati non strutturati diventa sempre più importante per gli investitori per comprendere rapidamente quanto accade nel mondo finanziario e come posizionarsi. Dalle competenze del think tank accademico di State Street nascono due nuovi indicatori proprietari, State Street MediaStats Central Bank e State Street MediaStats Thematic, pensati per aiutare gli investitori ad ottenere insight tempestivi basati sul tono delle dichiarazioni delle Banche centrali globali e più in generale sugli eventi di mercato attraverso l’analisi dei media digitali.
Governare i big data
“La ricerca accademica dimostra che le dichiarazioni in tema di politica monetaria possono giocare un ruolo fondamentale nell’attività di pricing degli asset e aiutare ad anticipare le variazioni dei rendimenti”, afferma Rajeev Bhargava, responsabile del team Investor Behavior Research di State Street Associates, relativamente al primo dei due indicatori. “L’analisi dei media tradizionali, dei social network e delle comunicazioni societarie permette di misurare il tono complessivo delle dichiarazioni di una specifica Banca centrale in materia di politica monetaria in base a quanto riportato dai media. Infine, misura il livello di aggressività del tono utilizzato durante le comunicazioni in ambito monetario della banca presa in esame. Aggregando le diverse dichiarazioni emerse dal media coverage, siamo ora in grado di offrire ai nostri clienti informazioni sulle valute, sui rendimenti globali e sui trend macroeconomici in generale”.
Dati non strutturati provenienti da decine di migliaia di fonti autorevoli dell’universo media, vengono dunque raccolti ed elaborati al fine di quantificare il comportamento del mercato. Un’operazione complessa che grazie a tecnologia e ricerca permette di governare e trarre beneficio dalla complessità dell’universo big data. “Nell’attuale contesto di mercato in continua evoluzione”, spiega inoltre Gideon Ozik, managing partner e fondatore di MKT MediaStats, “gli investitori devono prestare costante attenzione ai temi macroeconomici ed essere in grado di valutarne rapidamente l’impatto sulle strategie di investimento”. “I nostri nuovi indicatori tematici offrono agli investitori un’opportunità unica per poter ottenere una prospettiva differenziata delle varie asset class in base a una vasta quantità di fonti di dati alternativi”, aggiunge.
“State Street è da sempre in prima linea sul fronte della tecnologia applicata agli investimenti e la gestione dei dati è la chiave per tutti i possibili sviluppi futuri del settore”, dichiara Riccardo Lamanna, head of State Street Global Exchange per l’area EMEA. “Con il lancio dei nostri nuovi indicatori State Street MediaStats Central Bank e State Street MediaStats Thematic vogliamo rispondere alle nuove esigenze dei nostri clienti a fronte di un mercato in continua evoluzione. Questi strumenti permettono agli investitori istituzionali e professionali in senso ampio di ricevere indicazioni su diversi temi di investimento e in particolare sul tono delle comunicazioni delle banche centrali. I nuovi indicatori si aggiungono a un’ampia gamma di strumenti MediaStats basati su algoritmi proprietari che analizzano migliaia di articoli e news per quantificare il sentiment e le dimensioni delle conversazioni legate agli asset finanziari. Grazie a tecniche di Machine Learning, come il Natural Language Processing (NLP) per quantificare il sentiment a partire da di dati non strutturati al fine di ricavare insight operativi fruibili dai contenuti dei media digitali, la tecnologia ci consente di catturare una quantità maggiore di dati significativi distinguendoli dal rumore di fondo”, entra nel dettaglio l’head of State Street Global Exchange per l’area EMEA.
Dalla teoria alla pratica
Oggi complessivamente la gamma di State Street MediaStats comprende otto indicatori proprietari con l’obiettivo finale di unire la teoria del mondo finanziario alla pratica.
- Central Bank Indicators: misurano il livello di aggressività del tono utilizzato durante le comunicazioni di politica monetaria di 12 banche centrali.
- Thematic Indicators: controllano 76 tematiche relativi al mercato in generale.
- FX e Country Equity Media Indicators: utilizzano le tecnologie di natural language processing e machine learning per analizzare grandi quantità di dati non strutturati raccolti su media internazionali e nazionali, social network, notizie economiche e di trading. Questi indicatori misurano l’intensità, il sentiment e le divergenze riscontrati nel media coverage per aiutare i portfolio manager a valutare le prospettive di 33 valute estere e 44 mercati azionari globali.
- Macro Linkage Indicators: studiano i collegamenti tra le attività sui mercati azionari e le valute di diversi paesi.
- Company Media Indicators: offrono insight sulle dinamiche aziendali utilizzando algoritmi proprietari per misurare un’intensità anomala, il sentiment condizionato e le divergenze rilevati nel media coverage di circa 3.000 società quotate statunitensi.
- Media Indicators: misurano l’intensità anomala, il sentiment condizionato e le divergenze rilevati nel media coverage dei settori statunitensi, gruppi industriali e industrie.
- Linkages Indicators: catturano la forza e l’impatto delle relazioni interaziendali sulla base delle rispettive menzioni sui media di circa 500 large cap statunitensi quotate.
- Indicatori Aggregate Linkages: studiano le relazioni dinamiche tra i settori, gruppi industriali e industrie in base alle citazioni di società controllate nel media coverage.
- Earnings Prediction Technology, o EPTech, analizza grandi quantità di dati sui consumi per misurare i modelli di consumo digitale di circa 350 grandi aziende statunitensi quotate. Questi modelli, che riflettono il comportamento dei consumatori nell’economia reale, possono offrire agli investitori ulteriori informazioni concrete per la stesura delle stime sugli utili trimestrali.
“I naturali destinatari”, sottolinea Lamanna relativamente all’utilizzo della gamma di indicatori messi a punto da State Street, “sono in prima battuta i portfolio manager e gli analisti che lavorano per le società di gestione del risparmio, ma riteniamo che potrebbero essere un valido supporto per tutti i professionisti del settore che hanno necessità di leggere e interpretare i segnali provenienti dal mercato, dai fondi pensione ai wealth manager alle compagnie assicurative”. “I principali vantaggi per gli investitori sono la capacità di superare il sovraccarico di informazioni e ricevere segnali operativi basati sui dati che riassumono centinaia di migliaia di articoli sui media ogni giorno relativi ad attività finanziarie, banche centrali e attualità e di migliorare i bias per eliminare il rumore di fondo e fornire agli investitori indicazioni che integrino l'analisi tradizionale per aiutare a identificare opportunità di investimento, generare alfa e mitigare il rischio di investimento”, completa
“Già nella nostra ricerca ‘Finance Reimagined: Finding Long-Term Value in a Digital Age’ (2017) avevamo messo in luce come la trasformazione digitale stia guidando la disruption nell’industria degli investimenti. In particolare abbiamo identificato le tre “i” dei dati, ovvero integrazione, intelligence e integrità, dove per integrazione intendiamo la capacità di mettere insieme dati grezzi e non strutturati provenienti da fonti attendibili e multiple, per l’estrazione di nuove informazioni smart dai dati in tempo reale e per integrità la garanzia dell’integrità e della sicurezza dei dati. Questi tre elementi consentono ai leader di settore di sviluppare soluzioni di investimento altamente personalizzate e basate sui dati che si rivolgono a una platea di investitori molto ampia”, conclude sull’attività di ricerca proprietaria della società improntata all’innovazione.
