Soldi e intelligenza artificiale: come l’AI influenza borsa e gestione dei conti pubblici in Italia

l’intelligenza artificiale nel trading e nei mercati finanziari

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i mercati finanziari operano, imponendosi come fattore determinante nelle strategie di trading e nelle decisioni di investimento. Gli algoritmi, grazie alla capacità di processare dati complessi in tempi brevissimi, hanno progressivamente soppiantato molte attività tradizionalmente affidate agli operatori umani, dal trading ad alta frequenza fino alla gestione sistematica dei portafogli. Questa trasformazione non si limita a incrementare la velocità delle operazioni, ma introduce una profondità di analisi nuovi livelli, anticipando i movimenti di mercato attraverso la lettura di segnali spesso troppo deboli per un’interprete umano.

Antonio Simeone, CEO di StonePrime US, sottolinea come nel 2012 l’automazione fosse già in grado di prevedere le mosse dei mercati, segnando l’inizio di un’epoca in cui “non puoi essere più veloce delle macchine nel vendere e nel comprare”. Oggi, si stima che circa il 65% degli scambi nei mercati più maturi sia generato da algoritmi, con un’incidenza preponderante nei fondi sistematici e nell’high-frequency trading. I ruoli umani, pur non scomparsi, si stanno progressivamente riducendo a funzioni di supervisione e validazione dei sistemi automatizzati.

Questa evoluzione comporta anche una trasformazione nelle fonti di rischio, che non derivano più esclusivamente da errori umani o impulsività, ma dalla progettazione e dai parametri con cui l’algoritmo è stato costruito. Gli asset manager e i portfolio manager si affidano sempre più alla convalida algoritmica prima di prendere decisioni, mentre alcune strategie quantistiche operano con piena autonomia, rendendo fondamentale la supervisione continua della logica di fondo e delle potenziali anomalie di comportamento.

L’aspetto tecnologico si fonda sulla riduzione latenza, ovvero il tempo tra ingresso e uscita del segnale nei mercati. Le operazioni di trading automatico si giocano su frazioni di millisecondi; per questo sono nate società specializzate che offrono servizi di colocation, consentendo ai sistemi di trading di essere fisicamente collocati nei server più vicini ai trading engine delle borse valori. In questo modo, anche pochi nanosecondi di ritardo, a livello tecnologico, possono compromettere l’efficacia della strategia e far perdere preziose opportunità.

analisi dei dati alternativi e previsione dell’economia reale

La disponibilità e la capacità di elaborazione di dati non convenzionali rappresentano il nuovo terreno di sfida e di vantaggio competitivo per la finanza moderna. Le informazioni ufficiali, pur fondamentali, non sono più sufficienti per cogliere tempestivamente le dinamiche economiche. Gli algoritmi avanzati si alimentano infatti da segnali deboli e non tradizionali, quali spostamenti delle flotte marittime, rotte aeree, transazioni con carte di pagamento, dati di geolocalizzazione e persino l’analisi delle emozioni pubblicate sui social network.

Questi insiemi di dati permettono di implementare sistemi di sentiment analysis, in grado di interpretare in tempo reale il tono di notizie, tweet e conversazioni online, stimando l’umore e la fiducia dei consumatori ben prima che i dati ufficiali vengano aggiornati. Così, combinando tali informazioni con flussi di spesa e movimenti logistici, gli algoritmi possono anticipare contrazioni o accelerazioni economiche, fornendo segnali preziosi per decisioni finanziarie e industriali.

Un esempio concreto dell’applicazione di questi metodi è l’«Acceleratore economico» sviluppato sotto la guida di Antonio Simeone, un sistema che integra machine learning e fonti dati alternative per stimare la crescita economica quasi in tempo reale. Questo approccio supera i modelli tradizionali, impiegando strumenti della econofisica come reti adattive e catene di Markov per rilevare cambiamenti strutturali nei mercati.

La capacità di fornire stime con scostamenti inferiori all’1% rispetto ai dati ufficiali riduce drasticamente i tempi di reazione delle istituzioni e delle imprese, trasformando il pil da una fotografia del passato in una proiezione dinamica e aggiornata costantemente. Ciò consente di intercettare tempestivamente segnali di inversione economica, fondamentali soprattutto in contesti di crisi o forti turbolenze di mercato.

trasparenza, regolamentazione e rischi della finanza algoritmica

L’adozione su larga scala di algoritmi nell’ambito finanziario presenta sfide complesse che vanno ben oltre la tecnologia, coinvolgendo aspetti normativi e di governance. Con l’introduzione del regolamento europeo AI Act, si impone un vincolo stringente di trasparenza per i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati in settori identificati come ad alto rischio, compresi quelli finanziari. Ciò comporta l’obbligo che gli utenti siano pienamente consapevoli quando una decisione economica o una transazione è mediata da un algoritmo, con l’intento di garantire equità e responsabilità.

Antonio Simeone evidenzia tuttavia come l’applicazione pratica di queste norme risulti articolata e spesso imperfetta: «L’AI Act prevede trasparenza, ma non sempre viene rispettata, e a volte vengono diffuse informazioni non veritiere senza controllo efficace». In tale contesto, il rischio concreto è che si crei un sistema finanziario a doppia velocità, dove chi dispone di maggiori risorse tecniche e legali può eludere o aggirare i vincoli normativi più facilmente, mantenendo così un vantaggio critico nei confronti dei nuovi entranti o delle realtà meno strutturate.

Un ulteriore nodo riguarda la definizione della responsabilità. In caso di danni economici provocati da decisioni basate su modelli algoritmici, non è più sufficiente attribuire la colpa a un errore umano tradizionale. Serve una governance interna rigorosa che documenti le fonti di dati, espliciti le logiche di addestramento e renda trasparenti le metriche di validazione e monitoraggio. Solo con questa struttura è possibile evitare che costi e rischi ricadano indiscriminatamente su clienti o operatori di secondo livello.

Infine, Simeone sottolinea che una regolamentazione eccessivamente rigida potrebbe soffocare l’innovazione, consolidando la posizione dominante degli operatori già affermati sul mercato. Si rischia di creare un ecosistema finanziario dove l’asimmetria normativa diventa un ulteriore fattore competitivo, impedendo un’effettiva democratizzazione dell’accesso a modelli evoluti e ponendo seri interrogativi sull’equilibrio tra tutela degli investitori e sviluppo tecnologico.