JPMorgan Chase ha creato una serie di agenti di intelligenza artificiale che spostano dinamicamente le allocazioni tra azioni e obbligazioni in risposta alle mutevoli condizioni del mercato, e i primi risultati stanno attirando l’attenzione di Wall Street. Secondo Bloomberg, che ha riportato la ricerca venerdì 10 luglio, tutti e otto gli agenti testati dalla banca hanno sovraperformato il tradizionale portafoglio 60/40 su base corretta per il rischio.
Questo lavoro è l’ultimo segnale che l’intelligenza artificiale si sta trasformando da strumento di produttività per i dipendenti nella sala macchine del processo decisionale sugli investimenti. Per un’azienda delle dimensioni di JPMorgan – già uno dei più aggressivi utilizzatori di intelligenza artificiale nella finanza – offre uno sguardo concreto su come gli agenti autonomi potrebbero un giorno aiutare a gestire trilioni di capitale dei clienti.
Come funzionavano gli agenti IA
Invece di seguire un mix fisso di asset, gli agenti sono stati progettati per leggere le mutevoli condizioni di mercato e riallocare al volo il capitale tra azioni e reddito fisso. Nella gestione del portafoglio tradizionale, la regola 60/40 – 60% azioni, 40% obbligazioni – è stata una strategia fondamentale per decenni perché bilancia la crescita con la stabilità. Gli agenti di JPMorgan si sono confrontati direttamente con quel benchmark.
Secondo diversi rapporti della ricerca, in due decenni di simulazioni storiche, l’agente con le migliori performance ha fornito un rendimento annualizzato di circa 0,7 punti percentuali superiore rispetto al classico portafoglio 60/40. Fondamentalmente, questa sovraperformance è arrivata con una minore volatilità, il che significa che gli agenti hanno ottenuto rendimenti migliori per unità di rischio: il parametro a cui gli investitori professionali tengono di più.
Gli agenti superano anche il modello di regime di mercato basato su regole esistente di JPMorgan, il quadro che la banca già utilizza per guidare le decisioni di asset allocation. Questo dettaglio potrebbe essere più importante di tutto: suggerisce che l’intelligenza artificiale non si stava semplicemente adattando a un programma stabilito, ma stava migliorando un modello sofisticato che i quantitativi umani avevano già perfezionato.
Il grande avvertimento: i backtest non sono soldi veri
Per quanto impressionanti possano sembrare i numeri, la stessa JPMorgan invita alla cautela. I risultati provengono da test retrospettivi storici, ovvero la riproduzione di due decenni di dati di mercato passati attraverso gli agenti, non da investimenti reali con capitale reale. I backtest sono noti in finanza perché appaiono brillanti sulla carta mentre vacillano nel mondo reale, dove i costi di transazione, gli shock improvvisi e il semplice fatto che il futuro non ripete mai il passato possono erodere anche la strategia più elegante.
JPMorgan ha messo in guardia dal considerare le simulazioni come una prova che l’intelligenza artificiale può costantemente sovraperformare i mercati, ha osservato Bloomberg. Le performance passate, come recitava il vecchio disclaimer sugli investimenti, non sono garanzia di risultati futuri – e tale disclaimer si applica con maggiore forza a un approccio non testato e basato sull’intelligenza artificiale.
Tuttavia, la coerenza dei risultati tra otto diversi agenti è notevole. Quando un singolo algoritmo pubblica numeri di backtest forti, gli scettici possono ragionevolmente dare la colpa alla fortuna o all’adattamento eccessivo. Quando un'intera famiglia di agenti, costruita con diverse configurazioni, supera sia un benchmark classico che il modello di produzione della banca, ciò indica qualcosa di più sistematico nell'approccio sottostante.
Cosa significa per la finanza
L’esperimento avviene in un momento in cui Wall Street sta facendo a gara per incorporare l’intelligenza artificiale più profondamente nelle sue operazioni principali. Le banche e i gestori patrimoniali hanno trascorso gli ultimi due anni a implementare l’intelligenza artificiale per il servizio clienti, i riepiloghi di ricerca e la generazione di codici, attività in cui un errore è imbarazzante ma non catastrofico. L'allocazione del portafoglio è una categoria completamente diversa: qui, il giudizio di un agente influisce direttamente sulla quantità di denaro che i clienti guadagnano o perdono.
La ricerca di JPMorgan suggerisce che il settore si sta spostando verso la frontiera della posta in gioco più alta. Se gli agenti riuscissero a leggere i regimi di mercato e a regolare il rischio in tempo reale, potrebbero eventualmente integrare – o in alcuni casi sostituire – gli elementi dei comitati guidati da esseri umani che attualmente stabiliscono la strategia di allocazione dei grandi fondi. La tecnologia si integra anche con una spinta più ampia verso l’“intelligenza artificiale”, sistemi che possono intraprendere azioni in più fasi verso un obiettivo piuttosto che limitarsi a rispondere alle domande.
La strada da percorrere
Rimangono diversi ostacoli prima che gli agenti di intelligenza artificiale gestiscano portafogli reali su larga scala. Le autorità di regolamentazione sono ancora alle prese con come supervisionare il processo decisionale finanziario autonomo, e il rischio che un agente che si comporta male possa amplificare una flessione del mercato è una vera preoccupazione. La trasparenza è un altro problema: molti dei modelli più potenti funzionano come “scatole nere” e i gestori di fondi devono essere in grado di spiegare ai clienti e alle autorità di regolamentazione perché un portafoglio è stato adeguato.
C’è anche la questione di cosa succede quando tutti hanno gli stessi strumenti. Una strategia che batte il mercato in un test retrospettivo può smettere di funzionare una volta che un numero sufficiente di concorrenti implementa un’intelligenza artificiale simile, trasformando un precedente vantaggio nella nuova linea di base.
Per ora, gli agenti di JPMorgan rimangono un risultato della ricerca piuttosto che un prodotto. Ma il messaggio della più grande banca degli Stati Uniti è chiaro: l’era dell’intelligenza artificiale come assistente degli analisti di Wall Street sta lasciando il posto a qualcosa di molto più ambizioso, e i prossimi anni determineranno se le macchine riusciranno davvero a superare gli investimenti degli esseri umani che le hanno costruite.
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