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I Big data per interpretare i mercati azionari: detta così è molto semplice, ma di fondo è questa l’idea alla base della collaborazione tra GAM e l’università Ca’ Foscari di Venezia.

Due realtà che già da diversi anni lavorano insieme in un Laboratorio di economia sperimentale. La novità, però, è la nascita di un progetto di ricerca per identificare, attraverso l’analisi dei Big data (e in particolar modo dei tweet) quei cosiddetti “indici di incertezza” che possono dire molto sull’andamento dei mercati azionari. L’azienda che si occupa di strategie di investimento diversificate e l’università veneta hanno capito come l’uso della tecnologia digitale diventi sempre più importante in tutti settori. E così hanno pensato alle modalità per utilizzarla a vantaggio di uno tra i più delicati in assoluto: l’industria del risparmio azionario.

L’indice “incertezza”

Massimo Warglien, che del progetto è coordinatore e professore al Dipartimento di Management di Ca’ Foscari, ha spiegato cosa intendiamo per “incertezza”, durante la presentazione dello studio, e perché quest’indice risulta così importante. “Twitter ci consente di analizzare i movimenti delle opinioni e dei sentimenti di un’ampia società civile on line. È per questo che abbiamo lavorato su massivi dati raccolti via social, utilizzando la parola chiave ‘incertezza’”. Una incertezza che può essere destrutturata in zone geografiche ma anche in tante tipologie diverse. Se si vanno ad analizzare i dati della ricerca, si scopre che, per quanto riguarda il 2016, due tra le principali motivazioni di possibile instabilità sono due questioni politiche che hanno riscontrato esiti inattesi: la prima è la famosa Brexit, venuta fuori dal referendum inglese; la seconda è l’elezione del presidente americano Trump, che ha sorpreso un po’ gli analisti di tutto il mondo sbaragliando la concorrenza di Hilary Clinton.

L’influenza sulle borse

Questi eventi, così come tanti altri nel corso dell’anno, hanno dato riscontro di indici di incertezza piuttosto elevati. Naturalmente, il modo migliore per percepire al giorno d’oggi gli umori e i sentimenti dell’opinione pubblica è lo studio di ciò che accade sui social, e di conseguenza l’analisi dei Big data. Proprio quest’indice venuto fuori dallo studio incrociato dei Big data, è stato così utilizzato per provare a predire gli indici di volatilità delle borse dei paesi coinvolti dai più importanti avvenimenti politici. Il risultato è stato molto importante: confrontando questi due parametri sarebbe possibile prevedere, con un alto grado di accuratezza, la volatilità dei mercati azionari. Nel caso specifico, l’accuratezza raggiungerebbe il 79% nel caso americano e addirittura l’84% in quello inglese. Il passo successivo, a quel punto, è stato quello di dar vita a una mappa che mettesse insieme le vie di “contagio” tra i mercati dei singoli paesi, le stabilità governative e le percezioni di queste ultime da parte della società civile. Un quadro completo insomma, capace di analizzare la situazione nel dettaglio e di sfruttare in maniera sistematica le evoluzioni politiche e le conseguenze sugli “umori” delle persone, per regolare gli investimenti e le fluttuazioni delle borse internazionali. Tutto grazie ai (nostri) tweet e Big data.