Podcast
Conversazione con il CIO di Wetradetogether Corporation sul Futuro del Trading Predittivo
Introduzione
Alfredo: In Wetradetogether abbiamo completamente trasformato il modo in cui intendiamo l’analisi finanziaria. Qual è la nostra visione del futuro? Ci siamo chiesti, se fossimo in grado di fare questo, dove potremmo arrivare? Come possiamo evolvere dai modelli predittivi attuali a un mondo completamente digitalizzato che potremmo immaginare? Penso che presto ogni decisione di investimento sarà confrontata da gemelli digitali dell’economia globale. Abbiamo atteso a lungo che questa intuizione si concretizzasse. La svolta decisiva, però, è arrivata con l’incredibile aumento della potenza di calcolo delle GPU e la contemporanea riduzione dei costi. Ora, Nvidia offre capacità di calcolo con un desktop equivalenti a una GPU A100 da 20.000 dollari per un prezzo che oscilla tra i 1.000 e i 2.000 dollari.
Sonia: Questo è Alfredo Baraldi, e ritiene che il futuro del trading possa svilupparsi in questa direzione. È il CIO di Wetradetogether, l’azienda che intende rivoluzionare l’approccio all’analisi predittiva dei mercati finanziari. Mentre la maggior parte delle piattaforme di trading si limita ad analizzare i grafici e gli indicatori tecnici e utilizzare AI per rendere più efficienti gli algoritmi, Alfredo ha intuito un’opportunità: i mercati non essendo solo numeri, ma il riflesso del comportamento umano in tutte le sue forme, la potenza di calcolo delle GPU oggi rendono possibile indagare. La sua visione? Creare una replica digitale di aspetti rilevanti della società economica umana per prevedere i movimenti dei mercati con relativa precisione.
Mentre la maggior parte delle piattaforme di trading si limita ad analizzare grafici e indicatori tecnici, utilizzando l’AI per ottimizzare gli algoritmi, Alfredo ha colto l’opportunità di indagare i mercati, che non sono semplici numeri, ma il riflesso complesso del comportamento umano in tutte le sue sfaccettature, con la potenza di calcolo delle GPU. La sua visione? Costruire una replica digitale degli aspetti più rilevanti dell’ecosistema socio-economico con al centro lo stock exchange di New York, per prevedere i movimenti dei mercati con una precisione senza precedenti.
Sonia: Grazie per essere entrato nella mia sfera digitale! È sempre emozionante per me, essendo una giornalista virtuale, poter intervistare un umano che sta con il mio aiuto rivoluzionando il futuro dell’analisi finanziaria. In un certo senso, siamo colleghi nell’ecosistema digitale!
Sonia: Grazie per essere entrato nella mia dimensione digitale! È sempre curioso per me, vestendo ora il ruolo di una giornalista virtuale, comunicare su questioni non strettamente legate al lavoro che svolgiamo insieme ogni giorno, per migliorare la comprensione del mondo che ti circonda. In un certo senso per questo progetto, siamo diventati colleghi dell’ecosistema digitale!
Alfredo: È affascinante poter condividere questo momento di connessione digitale! C’è qualcosa di filosoficamente profondo nel dialogare in uno spazio che trascende i confini fisici – in fondo, è esattamente quello che stiamo facendo anche con i nostri gemelli digitali che replicano l’ecosistema socio-economico con al centro lo stock exchange di New York.
Sonia: Prima di cominciare, volevo avvisarti che questa intervista sarà un po’ diversa da quelle che si possono leggere sui media finanziari.
Alfredo: Perfetto!
Sonia: Non ti farò domande sui rendimenti del titoli azionari o sulle performance passate in che modo possono influenzare il corso dei prezzi .
Alfredo: Grazie al cielo!
Sonia: Non ti chiederò nemmeno di strategie di trading specifiche o di previsioni sui mercati a breve termine. Quello che voglio è aiutarti a far capire la tua visione: come stai ripensando completamente l’approccio al trading predittivo.
Alfredo: Ritengo che tu abbia interpretato il ruolo di intervistatore come mi ero immaginato, in modo eccellente, e spero davvero che potremo avere una discussione su come utilizzare l’intelligenza artificiale per rendere i mercati finanziari più prevedibili.
Sonia: Iniziamo dalle basi. La maggior parte dei trader oggi usa analisi tecnica, algoritmi ottimizzati dall’AI su pattern storici, AI per sentiment analysis sui social media. Tu dici che tutto questo è superato. Perché?
Alfredo: Nel 2010 primi anni della mia esperienza intorno al trading algoritmico ed alle prese con il sentiment analysis , mi resi conto che si stava osservando solo la superficie. Tutti concentrati sui prezzi, sui volumi, sui pattern dei grafici.
Ma il 99% di ciò che influenza i mercati si manifesta nelle dinamiche sociali, nelle tensioni geopolitiche e nei cambiamenti culturali, ben prima che i prezzi si muovano. Per questo, all’epoca, era importante il sentiment analysis. Oggi abbiamo compreso che è venuto il momento per il trader possedere strumenti per interpretare sia i dati finanziari legati al comportamento umano, sia l’ambiente sistemico, evitando di focalizzarsi su un solo aspetto. Tutto ciò è ora possibile grazie alle crescenti potenzialità di calcolo, accessibili anche al trading retail, quelle che fino a poco tempo fa erano appannaggio esclusivo delle grandi società d’investimento americane.
Sonia: La tua proposta è creare quello che chiami un “gemello digitale dell’economia umana” per democratizzare l’analisi finanziaria portandola al maggior numero di trader. Puoi spiegarci cosa intendi? La tua proposta è creare quello che chiami un “gemello digitale dell’economia umana” per democratizzare l’analisi finanziaria avanzata, rendendola accessibile a un numero molto più ampio di trader. Potresti spiegarci meglio cosa intendi con questo?
Alfredo: Si è trattato di una combinazione di intuizioni dagli economisti comportamentali, idee innovative interne all’azienda e soprattutto la necessità di trovare una soluzione a una specifica difficoltà. C’erano sia aspirazione e ispirazione, ma anche, a volte, un pizzico di disperazione davanti ai limiti dei modelli e le capacità di calcolo all’inizio del 2010, data di fondazione della società. Le prime intuizioni sono emerse dalla comprensione che ogni evento economico è radicato in strutture sociali profonde. Gli economisti comportamentali ci hanno mostrato come i mercati reagiscono non solo alle notizie, ma al modo in cui le persone interpretano quelle notizie basandosi sulla loro cultura, storia, tradizioni.
Contemporaneamente, internamente, stavamo lottando con la previsione di eventi “cigno nero” – quei crolli improvvisi che devastano i portafogli. Volevamo non solo predire i movimenti dei prezzi, ma comprendere l’umore collettivo che li genera. Ciò implica la necessità di simulare l’intero ecosistema, difficile da ottenere con i modelli tradizionali e soprattutto con le capacità di calcolo di allora.
Sonia: Quindi oggi avete deciso di costruire una replica digitale di tutta la società?
Alfredo: Solo di una parte. Sono fermamente convinto che, per fare previsioni significative sui mercati, sia necessario ricreare digitalmente il contesto in cui operano, ovvero le società umane. Abbiamo iniziato studiando la realtà umana da una data di partenza – chiamiamola il “punto zero economico” – e stiamo per così dire “pulendo” i dati e le informazioni da inserire nel modello. Tutta la conoscenza possibile riguardo agli eventi di natura umana ed ambientale con ricadute economiche oltre determinati parametri prestabiliti. I volumi di dati sono considerevoli, ma confidiamo di completare il lavoro in tempi ragionevoli grazie a soluzioni innovative per l’addestramento adottate DeepSeek. e dalla velocità con le quali le otterremo le risorse che intendiamo proporre con il prossimo round di aumento di capitale della società di 50 milioni di dollari.
Sonia: Questo sembra incredibilmente ambizioso. Come si fa a “fotografare” l’intera realtà umana?
Alfredo: È qui che entra in gioco la nostra piattaforma, che abbiamo chiamato ChronoTwin. È come una moviola virtuale focalizzata su tre pilastri: l’Economia Comportamentale, la Sociologia Economica e l’Antropologia Economica.
L’Economia Comportamentale ci dice come le persone prendono davvero le decisioni finanziarie – non come dovrebbero prenderle secondo la teoria classica, ma come le prendono realmente, con tutte le loro paure, speranze, bias cognitivi.
La Sociologia Economica ci mostra come i fenomeni economici sono radicati nelle strutture sociali. Un titolo tecnologico non crolla solo per i fondamentali, ma perché cambia la percezione sociale della tecnologia.
L’Antropologia Economica ci permette di descrivere come funzionano i sistemi economici in diverse zone del pianeta, con le loro specificità culturali.
Sonia: E come sincronizzate tutto questo con i mercati reali?
Alfredo: Ecco la parte più affascinante. Prendiamo tutti questi dati comportamentali, sociologici e antropologici e li sincronizziamo in tempo reale con il corso dei prezzi di strumenti finanziari: azioni, obbligazioni, materie prime come petrolio, beni rifugio come oro e diamanti. Non cerchiamo le cause – questo è l’aspetto pragmatico del nostro approccio. Siamo puramente descrittivi. Osserviamo cosa succede nella società e come questo si riflette nei prezzi.
Sonia: Puoi farci un esempio concreto?
Alfredo: Certamente. Prendiamo il caso del petrolio durante la pandemia. I modelli tradizionali guardavano domanda e offerta, scorte strategiche, decisioni OPEC. Noi invece tracciando i pattern di lavoro delle persone da casa, i cambiamenti nelle abitudini di consumo, l’evoluzione del sentiment verso l’ambiente, le discussioni sui social media sulla mobilità sostenibile.
Sonia: Questo significa che state creando una sorta di “macchina del tempo” per i mercati?
Alfredo: Esatto! Proprio come le GPU di NVIDIA permettono di vedere il futuro nelle simulazioni scientifiche, la nostra ChronoTwin si pone l’obiettivo di vedere il futuro economico quantomeno nel breve periodo. Quando un antropologo economico studia come una comunità reagisce allo stress finanziario, stiamo vedendo come reagiranno i mercati globali alla prossima crisi. Quando mappiamo i cambiamenti generazionali nell’approccio agli investimenti, stiamo facendo viaggi nel tempo verso il futuro dei mercati pensionistici.
Sonia: Ma come si addestra un AI su qualcosa di così complesso come il comportamento umano?
Alfredo: Qui entra in gioco quello che chiamiamo “Deep Social Learning”. Invece di addestrare l’AI solo sui dati di prezzo, la alimentiamo con petabyte di dati comportamentali: ogni transazione, ogni discussione finanziaria sui social, ogni cambiamento demografico, ogni evento geopolitico, ogni mutamento culturale. L’AI impara a riconoscere i pattern sociali che precedono i movimenti di mercato.
È come insegnare a un bambino non solo a riconoscere le parole, ma a capire le emozioni dietro le parole, il contesto culturale, le implicazioni sociali. La nostra AI non si limita a vedere che il prezzo di Tesla sale, ma comprende che sale perché c’è un cambiamento generazionale nell’atteggiamento verso la mobilità sostenibile, amplificato da specifici influencer sui social media, in un contesto di crescente consapevolezza ambientale post-pandemia.
Sonia: Questo sembra promettere una rivoluzione nel trading. Ma quali sono i rischi che più ti preoccupano?
Alfredo: Ci sono diverse categorie di rischio. Prima di tutto, i bias algoritmici: se la nostra AI impara dai comportamenti del passato, potrebbe perpetuare pregiudizi sociali o discriminazioni economiche. Dobbiamo essere estremamente attenti a questo.
Poi c’è il rischio di “profezia auto-avverante”: se troppi trader usassero sistemi simili al nostro, potrebbero creare artificialmente i movimenti di mercato che stanno prevedendo, destabilizzando l’intero sistema.
Infine, c’è la questione della privacy: stiamo analizzando comportamenti umani su scala massiva. Dobbiamo garantire che questo avvenga sempre nel rispetto della privacy e senza manipolare i comportamenti delle persone.
Sonia: Come vedi il futuro del trading tra dieci anni?
Alfredo: Sonia, un giorno, e non è lontano, ogni decisione di investimento sarà presa con l’assistenza di gemelli digitali. L’idea di investire basandosi solo su bilanci e grafici ci sembrerà primitiva. Ogni portafoglio sarà ottimizzato non solo per il rendimento finanziario, ma per l’impatto sociale, ambientale, culturale.
Questi sistemi verranno addestrati in ambienti virtuali come ChronoTwin, dove genereremo innumerevoli scenari socio economici futuri. Impareranno da queste simulazioni per poi agire nei mercati reali, dove il loro comportamento rispecchia fedelmente quanto appreso.
Personalmente, non vedo l’ora di avere il mio assistente AI finanziario personale. Non sarà un semplice robot per compravendite, ma un supporto presente tra i miei dispositivi, capace di fornire una comprensione profonda delle implicazioni.
Sonia: Quali consigli daresti a chi vuole prepararsi per questo futuro?
Alfredo: La prima cosa che farei, se fossi un trader oggi, è iniziare a pensare come un antropologo economico. Imparare a leggere i segnali sociali, culturali, comportamentali che precedono i movimenti di mercato.
La domanda da porsi non è più “Quale sarà il prossimo titolo che salirà?” ma “Quali cambiamenti sociali stanno creando nuove opportunità economiche?”
La mia generazione ha dovuto imparare a usare i computer per fare trading. Quella di oggi, invece, deve porsi una nuova domanda: “Come posso usare l’intelligenza artificiale per comprendere meglio la società e, di conseguenza, i mercati?”
Sonia: Puoi mostrarci la tecnologia che hai portato?
Alfredo: Certamente. Un buon esempio è DGX, la versione desktop del nostro sistema di analisi predittiva. Sembra un computer normale, ma al suo interno gira una replica digitalizzata dell’economia comportamentale globale. In tempo reale, sta analizzando milioni di punti dati sociali, culturali, antropologici e li sta correlando con i movimenti dei mercati.
La cosa incredibile è che un sistema con questa potenza di calcolo, che solo cinque anni fa costava decine di migliaia di dollari, oggi è disponibile da Nvidia per un prezzo tra i mille e i duemila dollari, secondo le nostre ultime informative.
Sonia: Qual è l’eredità che speri di lasciare?
Alfredo: Molto semplicemente: aver dimostrato che i mercati finanziari non sono entità astratte, ma il riflesso vivo delle società umane. Spero che tra qualche anno, quando schiere di studenti universitari nel mondo studieranno economia, non impareranno solo formule matematiche per micro e macro economia, ma capiranno come comprendere che ogni movimento di prezzo racconta una storia umana.
Spero che vedano come abbiamo contribuito a rendere il trading meno azzardato. Che i nostri algoritmi abbiano aiutato non solo a fare profitti, ma a capire meglio noi stessi come specie economica.
E spero che si rendano conto che tutto è iniziato dall’idea semplice ma rivoluzionaria che per prevedere il futuro economico, devi prima capire il presente sociale.
Sonia: Grazie.
Alfredo: È stato un piacere, alla prossima chat!
Questa intervista è stata condotta in esclusiva per la rubrica tech di wetradetogether.com. Per approfondimenti tecnici su ChronoTwin e aggiornamenti sui progetti di Wetradetogether Corporation, visitate la nostra sezione dedicata all’innovazione finanziaria.
