Big Data e tecnologia al servizio della diversificazione di portafoglio

Investire in maniera bilanciata, per contenere il rischio da una parte e catturare le opportunità dall’altra, è una pratica ormai diffusa. Ma per farlo al meglio e con un occhio al futuro è necessario affidarsi anche alla tecnologia e all’analisi dei dati. Gli esperti di Lazar Fund Managers spiegano come

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Nessuno ha la sfera magica che permetta di prevedere il futuro ed è per questo che diversificare un portafoglio è una delle regole base nel mondo degli investimenti. Attraverso settori, aree geografiche e asset class. Ma oggi, grazie all’innovazione tecnologica, è possibile farlo in maniera più appropriata e approfondita, guardando anche al futuro. Una sorta di diversificazione 2.0. Secondo gli esperti di Lazard Fund Managers, è infatti possibile raggiungere un ulteriore livello: incorporare l’esposizione a classi di attività specifiche, o temi di investimento, per sfruttare lo sviluppo futuro dei mercati all’interno di un portafoglio bilanciato.

Questo tipo di investimento sta conoscendo già una vera esplosione. Secondo FactSet, le masse in gestione su fondi tematici sono aumentate del 45% negli ultimi tre anni. Non solo. Se nel 2021, solo il 28% dei portafogli degli investitori intervistati era strutturato su strategie tematiche, quella percentuale si prepara a salire fino al 42% entro il 2024.

Le nuove tecnologie e i big data

Negli investimenti, così come nella vita, talvolta ci sono delle zone d’ombra in cui è difficile anche solo capire cosa non è chiaro. Ed è proprio in momenti simili che analizzare i dati diventa fondamentale. Tuttavia quando si parla di mercato c’è il rischio di perdersi nell’enorme numero di dati a disposizione. In soccorso degli investitori ci sono le nuove tecnologie, come il machine learning, in grado di selezionare, analizzare i dati necessari, così da creare portafogli tematici targettizzati e differenziati in base alle singole esigenze e in breve tempo.

Rimane comunque fondamentale anche la ricerca guidata da gestori esperti. Le macchine di analisi, infatti, potrebbero prendere in considerazione dei cosiddetti “falsi positivi”, ovvero temi e idee che sembrano in linea con il portafoglio del cliente, ma in realtà non lo sono, o al contrario potrebbero omettere soluzioni importanti. Questo, ad esempio, potrebbe accadere con le IPO (Initial Public Offering), ovvero nel caso di società che si quotano per la prima volta e quindi non ancora inserite nei sistemi di analisi.

Insomma, le nuove tecnologie e algoritmi di gestione dei dati “possono dare accesso a tutti i dati, ma non hanno il tipo di discrezione umana e la capacità di valutare le prospettive future – sottolineano da Lazard Fund Managers – un’abilità essenziale per costruire portafogli con convinzione o includere le società migliori”. 

Questo articolo è fornito dalla filiale italiana di Lazard Asset Management (Deutschland) GmbH (“LAM”). Si tratta di un documento pubblicitario a solo scopo informativo e non costituisce una consulenza d’investimento.
Questo articolo si basa su dati e informazioni che LAM considera affidabili. LAM non si assume alcuna responsabilità per la correttezza dei dati. Le dichiarazioni previsionali qui riportate rappresentano il giudizio alla data del presente articolo. Le opinioni espresse in questo articolo sono soggette a modifiche senza preavviso. Né LAM né le sue società associate accettano alcuna responsabilità per l’uso di questo articolo o del suo contenuto. Le dichiarazioni previsionali includono elementi materiali di giudizi e analisi soggettivi ed eventuali modifiche degli stessi e/o la considerazione di vari fattori aggiuntivi che possono avere un effetto materiale sui risultati menzionati. I risultati effettivi possono quindi differire materialmente da quelli contenuti nel presente articolo. Né questo articolo né il suo contenuto né una copia di questo articolo possono essere modificati in alcun modo o distribuiti o trasmessi a terzi senza la previa autorizzazione esplicita di LAM.
Solo per investitori professionali.
Lazard Asset Management (Deutschland) GmbH Milano Office, Via Dell’Orso 2 – 20121 Milano

di Matilde Sperlinga

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Laureata in Scienze Politiche e Filosofia presso l’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, in We Wealth si occupa di mercati, con un focus su geopolitica e venture capital

Domande frequenti su Big Data e tecnologia al servizio della diversificazione di portafoglio

Qual è la regola base nel mondo degli investimenti menzionata nell'articolo?

La regola base menzionata è la diversificazione del portafoglio. Questa strategia prevede la ripartizione degli investimenti attraverso settori, aree geografiche e asset class per mitigare i rischi.

In che modo la tecnologia e i big data stanno cambiando la diversificazione del portafoglio?

La tecnologia e i big data permettono una diversificazione più appropriata e approfondita, consentendo di guardare al futuro degli investimenti. Questo approccio viene definito 'diversificazione 2.0'.

Cosa suggeriscono gli esperti di Lazard Fund Managers riguardo alla diversificazione?

Gli esperti di Lazard Fund Managers suggeriscono che è possibile raggiungere un ulteriore livello di diversificazione. Questo livello superiore si ottiene incorporando...

Quali sono le aree di diversificazione tradizionali menzionate nell'articolo?

L'articolo menziona la diversificazione attraverso settori, aree geografiche e asset class come approccio tradizionale. Questa strategia mira a ridurre l'esposizione a rischi specifici.

Perché la diversificazione è considerata importante nel mondo degli investimenti?

La diversificazione è importante perché nessuno può prevedere il futuro con certezza. Distribuire gli investimenti aiuta a proteggere il portafoglio da eventi imprevisti che potrebbero impattare negativamente su specifici asset.

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