Fintech

I modelli predittivi nel settore finanziario

Perché utilizzare modelli predittivi nel settore finanziario?

Febbraio 2024

Tempo di lettura: 3 min

L’obiettivo di queste tecnologie è anticipare il futuro andamento di variabili finanziarie attraverso l’applicazione di metodi matematici e numerici, anche grazie a Intelligenza Artificiale, big data e machine learning.

C’è un aspetto comune che lega meteo, particelle subatomiche e mercati finanziari: tutti e tre i settori utilizzano i modelli predittivi. Anche per settori come questi, così distanti e diversi tra loro, i modelli funzionano allo stesso modo in termini di approccio e obiettivo: anticipare il futuro andamento degli elementi chiave del settore di studio attraverso l’applicazione di metodi matematici e numerici. Per la finanza gli elementi chiave possono essere azioni, obbligazioni, commodities, derivati, crediti o altri asset. Vediamo come.

Come funzionano i modelli predittivi?

Alla base di questi modelli ci sono i dati storici e l’osservazione dei comportamenti passati, per capire quali legami ci sono tra le variabili in gioco e quindi predire come si comporteranno nel futuro. Quando parliamo di mercati finanziari, queste variabili possono essere per esempio i prezzi del passato, gli indici azionari, i rendimenti o i bilanci delle grandi aziende – ma potenzialmente qualunque dato legato all’andamento economico.

Più nello specifico, per sviluppare un modello predittivo vanno individuate le correlazioni e le tendenze tra due o più eventi grazie all’analisi dei dati storici, sui quali si fonda il modello matematico.

Lo sviluppo dei modelli e il supporto della tecnologia

Innanzitutto, dopo aver messo a punto il proprio modello per predire un determinato risultato a una certa data sulla base dei cambi nelle variabili, lo step successivo è il test. Quindi, attraverso un processo ripetitivo, se ne verifica la validità alternando diversi set di dati che hanno la funzione di “addestrare” il nostro modello predittivo. Qui entrano in gioco l’Intelligenza Artificiale e il machine learning, molto utili per mettere a punto il modello e renderlo autonomo nell’apprendere e migliorarsi costantemente. Per esempio, sempre più aziende che operano nel settore finanziario stanno sfruttando queste tecnologie per prevedere il rischio del credito dei propri clienti.

Le applicazioni dei modelli predittivi nel settore finanziario

Le analisi predittive aiutano i professionisti del mondo finanziario a prendere decisioni data-driven più affidabili, rapide e complete.

Tra le principali applicazioni troviamo il trading algoritmico, basato su Intelligenza Artificiale e modelli predittivi che hanno analizzato le serie storiche dei mercati, utile per eliminare i bias dell’essere umano.
Un tipo di modello simile a questo riguarda invece le future tendenze dei mercati, per dare ai gestori di asset patrimoniali un set più completo di dati su cui basare le proprie strategie.
Anche l’analisi del sentiment di mercato è utile per capire il momento storico e cercare di sfruttare appunto il sentimento dei mercati.
C’è poi tutto il settore della gestione del rischio, dove i modelli predittivi servono per prevenire i rischi di frodi, di credito come abbiamo accennato sopra o di riciclaggio di denaro.

Insomma, sembra proprio che il futuro della finanza non potrà prescindere dall’utilizzo di queste tecnologie.

Big Data Innovazione Intelligenza Artificiale Trasformazione Digitale

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