“Dimmi qualcosa che non so”: Gordon Gekko, indimenticabile protagonista del film cult anni ‘80 “Wall Street”, ripeteva questa frase come un mantra ai suoi collaboratori. Per lui, squalo abituato a nuotare nei mari agitati dell’alta finanza, l’informazione acquisita tempestivamente era ciò che poteva fare la differenza tra successo e disfatta.

E non c’è dubbio che ancora oggi questo sia rimasto invariato: le notizie finanziarie sono monitorate attentamente dagli operatori di settore che le scrutano, selezionano e analizzano allo scopo di scegliere le migliori strategie per i loro investimenti.

 

Com'è cambiata l’acquisizione di notizie finanziarie?

Tradizionalmente, le notizie finanziarie venivano selezionate da una cerchia di fonti ben definita. La stampa è stata la prima: fin dai primi anni del ‘900, le informazioni così veicolate erano lette e valutate dai soggetti interessati. Successivamente, con l’avvento delle trasmissioni televisive negli anni ‘60 le notizie finanziarie entravano nelle case di tutti attraverso i notiziari. Nei decenni successivi poi l’informazione diventerà sempre più di settore con riviste e pubblicazioni specializzate.

Caratteristica comune a tutte queste fonti è la natura diretta e omogenea delle informazioni proposte, strettamente correlate al mondo finanziario.

 

Il caso Tesla: un brillante esempio di Alternative Data Analysis.  Scarica il report "Tesla’s First Deadly Autopilot Crash” per capire le  potenzialità di questa analisi.  <http://blog.finscience.com/scarica-il-report-alternative-data-analysis-teslas-first-deadly-autopilot-crash-0>

 

Accanto a queste informazioni qualificate, ci sono sempre state delle notizie alternative: Quando ancora non erano diffusi i telegrammi, sapere per primi gli esiti di una guerra o di una tornata elettorale poteva rivelarsi un vantaggio enorme. Alternative Data ante litteram.

Cento anni fa conoscere per primi il prezzo delle azioni scambiate in Borsa significava poter studiare strategie dipendenti dal prezzo in anticipo rispetto ai competitor. Erano gli anni di pionieri come J.P. Morgan: si sbobinavano lunghi scontrini (gli iconici “ticker-tape”) trasmessi con il telegrafo.

Cinquant'anni fa è il turno dei dati della corporate finance: la digitalizzazione delle comunicazioni aziendali arriverà solo nei tardi anni ‘70, e i dati disponibili erano difficili da trovare e utilizzare in modo appropriato. Tuttavia, qualcuno in grado di farlo c’era: non a caso si sono fatti le ossa proprio allora nomi altisonanti come quelli di Warren Buffett e Benjamin Graham.

L’avvento di Internet negli ultimi decenni ha dato il via a una nuova rivoluzione. Tutto quanto sopra descritto è disponibile pressoché istantaneamente. La nascita dei social ha permesso agli analisti di testare in tempo reale il polso del pubblico rispetto al mercato e alle sue oscillazioni. Ecco come queste informazioni hanno acquistato l’enorme valore riconosciutogli oggi.

La verità è che il paesaggio è in continuo divenire: gli analisti devono necessariamente evolvere le loro tecniche stando al passo con scenari d’analisi mutevoli e quantità di dati in crescita esponenziale. L’aumento della capacità di processare i dati raccolti conoscerà poi un ulteriore step con l’avvento dei computer quantistici.

 

Gli Alternative Data e la finanza.

Fatte le dovute premesse, non stupisce l’attenzione riservata alle notizie finanziarie estrapolate da aggregati di Alternative Data: aziende come Amazon conoscono esattamente le nostre preferenze e cosa finiremo per acquistare; altre come Mastercard o PayPal sono coinvolte profondamente in ogni processo di pagamento, nelle transazioni e in qualsiasi altro passaggio del processo commerciale, e ogni singola azione viene registrata e conservata per essere analizzata.

Anche le interazioni tra esseri umani mutano verso la digitalizzazione. Le attività degli utenti sui social network, l’utilizzo di app per l’instant messaging e le ricerche sul web offrono un quadro dinamico e in tempo reale degli interessi personali e collettivi.

In campo finanziario, le nuove possibilità offerte dagli Alternative Data rappresentano contemporaneamente un’opportunità e una sfida.

Nella scelta di investire su di essi, le domande da porsi sono: “i miei competitor dispongono già di queste informazioni? Sono disposto a rischiare che sia così?”. Di solito non vogliamo che i concorrenti godano di notizie a noi sconosciute.

L’edge sul mercato si conquista oggi (e in misura crescente) macinando informazioni atipiche, come il sentiment delle notizie digitali. Un tipico assunto comportamentale presuppone che se ci sono informazioni positive su una particolare azienda, queste attireranno i trader all’acquisto di titoli e come effetto si avrà un aumento del prezzo delle azioni. Questo è vero anche all’inverso: se ci sono notizie negative, il prezzo delle azioni tenderà a calare e la tendenza dei trader sarà quella di tenersi lontani da esse.

Come esseri umani, possiamo facilmente interpretare il sentiment di un articolo. Tuttavia, il problema sorge quando nel nostro portfolio ci sono più aziende, la maggior parte delle quali viene citata frequentemente nelle notizie o nei social media. Un adulto è in grado di leggere mediamente all’incirca 300 parole al minuto, impiegando quindi circa 2 minuti per leggere un articolo con 600 parole. Ma in 2 minuti, anche solo una decina delle società presenti nel portfolio potrebbe aver generato oltre 100 articoli o 100.000 menzioni nei siti di social media. È impossibile per gli umani tenere il passo con un simile sovraccarico di dati e proprio qui entra in gioco l'analisi del sentiment tramite algoritmo.

Dimmi qualcosa che non so, e che nessuno immagina”: probabilmente oggi Gordon Gekko si rivolgerebbe così ai suoi collaboratori.

 

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