Big data e mercati: come interpretare i segnali per il 2025

L’outlook 2025 presenta prospettive differenti tra Stati Uniti ed Europa. Ne è convinto Luca Longhi, head of Total return portfolio di Banca Generali che argomenta così le motivazioni della divergenza: “Negli USA il focus sarà sulle politiche monetarie e fiscali, con un possibile rafforzamento del protezionismo sotto la nuova amministrazione, soprattutto nei confronti della Cina”. Uno scenario che potrebbe alimentare la volatilità dei listini, soprattutto nei settori legati alla transizione energetica. In Europa, invece, “gli indicatori economici sono deboli, in particolare in Germania, ma il mercato azionario ha comunque registrato performance positive che potrebbero proseguire seppure in un contesto volatile”, afferma Longhi. Per quanto riguarda i big data, l’esperto ritiene che siano fondamentali per migliorare la gestione del rischio e l’analisi dei mercati, poiché “consentono un monitoraggio continuo di variabili complesse, inclusi sentiment e trend rilevati dai social media, oggi sempre più influenti”. Secondo Longhi, questo genere di approccio aiuta a “individuare correlazioni nascoste e a generare alert utili per prevenire rischi di concentrazione o movimenti anomali, offrendo un vantaggio strategico nel prendere decisioni informate”.

Buone prospettive per gli Usa, cautela su Europa e Cina. Potrebbe sintetizzarsi così l’outlook di Massimo Ricatti, portfolio manager team multimanager di Bcc Risparmio&Previdenza. Che argomenta le proprie previsioni: “Manteniamo un sovrappeso sugli Stati Uniti, rafforzato dall’elezione di Trump e dalle sue politiche pro-cicliche che potrebbero estendere il ciclo economico americano, mantenendo la crescita resiliente nonostante la politica monetaria restrittiva”. Anche gli investitori azionari devono, però, monitorare attentamente il mercato obbligazionario: “Un rialzo del rendimento del Treasury oltre il 5% potrebbe influenzare negativamente l’azionario, considerate le valutazioni già elevate”, conferma Ricatti. Più fragili Europa e Cina, tra difficoltà politiche ed economiche. L’integrazione dei big data nei processi di investimento? Secondo Ricatti, rappresenta una frontiera promettente, “sia per valutazioni micro su singole aziende, sia per analisi macro in tempo reale”. Serve però un approccio interdisciplinare per evitare decisioni basate su dati errati o mal interpretati: “Per questo crediamo che i team di gestione debbano combinare competenze finanziarie e tecniche, includendo esperti di intelligenza artificiale e machine learning”, conclude il responsabile.

Il 2025 sarà favorevole per le Borse globali, ma le politiche monetarie divergenti potrebbero complicare lo scenario. È l’outlook di Fabio Mori, team Multimanager investments di Eurizon. “Rimaniamo positivi sull’azionario, con un focus particolare sugli Stati Uniti e sul segmento growth, sostenuto da trend strutturali come l’intelligenza artificiale”, afferma. Negli USA, l’esperto prevede una normalizzazione della curva, con un decennale stabile e un calo dei tassi a breve. In Europa, invece, si aspetta una politica più espansiva per sostenere la crescita, “il che potrebbe rafforzare l’export ma anche aumentare l’inflazione, rendendo il contesto più complesso”, commenta ancora Mori. In Giappone, un eventuale rialzo dei tassi potrebbe rafforzare lo yen e pesare sulle aziende orientate all’export. Sul fronte dei big data e, nello specifico, dell’intelligenza artificiale, Mori riconosce il loro potenziale nell’analisi di grandi volumi di dati, sia numerici che qualitativi. Con una nota di cautela: “Evidenziamo i limiti legati ai modelli rilasciati, che spesso risultano poco robusti e sensibili a variazioni nei parametri. Questo comporta turnover elevati nei portafogli, rendendoli meno leggibili”. Meglio, quindi, puntare su approcci più trasparenti, con minori rischi legati alla privacy e all’elevato impatto ambientale dello storage dei dati.

I big data possono essere utilizzati dai gestori con l’obiettivo di migliorare l’efficacia delle decisioni di investimento. In Goldman Sachs Asset Management, il team Quantitative investment strategy unisce analisi tradizionale e strumenti avanzati proprio con questo scopo. “Partiamo da pilastri fondamentali per valutare la qualità del business e il valore intrinseco delle aziende - spiega l’executive director Emanuele Negro - integrando progressivamente dati non strutturati come testi e audio attraverso l’intelligenza artificiale, come il natural language processing e il machine learning”. Questi strumenti avanzati possono raccogliere informazioni dettagliate e trasformarle in segnali utili. Ma l’unione tra competenze umane e strumenti tecnologici resta fondamentale. “I nostri portfolio manager garantiscono una validazione umana lungo tutte le fasi del processo, dalla selezione dei dati all’ottimizzazione del portafoglio”, afferma Negro. Al fine di mitigare il rischio di rumore di fondo e potenziali errori nei dati, Goldma Sachs AM coinvolge data scientist per garantire l’affidabilità dei modelli; inoltre, per ovviare alla perdita di efficacia nel tempo dei segnali informativi, i modelli di investimento vengono aggiornati e migliorati due volte l’anno. “Con un turnover annuo previsto tra il 100% e il 200%, ci impegniamo a navigare abilmente i cambiamenti delle condizioni di mercato sfruttando le informazioni più recenti, bilanciando l’innovazione tecnologica con l’intuizione finanziaria”, conclude Negro.

Roberta Rudelli, head of Fund selection di Unicredit, mantiene una visione costruttiva sull’azionario globale per il 2025, nonostante le incertezze legate a fattori macroeconomici e geopolitici. “Restiamo neutrali sugli Stati Uniti e sui mercati emergenti, mentre preferiamo il Giappone, dove vediamo prospettive favorevoli”, precisa la responsabile. Maggiore cautela sull’Europa, che appare, nell’outlook Unicredit, meno dinamica in termini di crescita e sviluppo. “Tuttavia, consideriamo la volatilità come un’opportunità per rivedere i portafogli o investire nuova liquidità, sfruttando strategie attive con particolare focus sulla selezione dei titoli”, rileva ancora Rudelli. Sul fronte della gestione di grandi quantità di dati, l’intelligenza artificiale può avere un ruolo per valutare al meglio i rischi degli investimenti: “L’AI consente una valutazione più accurata delle società, migliorando per esempio il calcolo dei “fair value” e l’individuazione di segnali di rischio. In particolare, può aiutare a riconsiderare convinzioni consolidate, offrendo più che altro un supporto nella gestione del rischio piuttosto che nella individuazione di nuove opportunità”.