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Alfredo Baraldi, chief investment officer della startup fintech Wetradetogether Corporation, crede che il mercato globale dell’analisi di trading da 7,5 trilioni di dollari sia maturo per una distruzione. La risposta della sua azienda: un sofisticato sistema di intelligenza artificiale che modella non solo i dati di mercato, ma l’intero ecosistema socio-economico che guida i movimenti dei prezzi.
“Ogni decisione di investimento sarà presto confrontata con gemelli digitali dell’economia globale”, afferma Baraldi. “L’analisi tecnica tradizionale sta diventando obsoleta”.
Il tempismo sembra favorevole. Le ultime offerte di GPU di Nvidia hanno ridotto i costi computazionali del 90%, rendendo i calcoli precedentemente proibitivi accessibili ai trader al dettaglio. Ciò che una volta richiedeva una GPU A100 da 20.000 dollari può ora essere ottenuto con hardware che costa tra i 1.000 e i 2.000 dollari.
Oltre l’analisi tradizionale
La piattaforma di Wetradetogether, denominata ChronoTwin, rappresenta un distacco radicale dagli strumenti di trading convenzionali. Mentre i concorrenti si concentrano sull’ottimizzazione degli algoritmi attorno a pattern di prezzo storici e sentiment dei social media, il team di Baraldi sta costruendo quello che chiamano un “gemello digitale dell’ecosistema socio-economico”.
L’approccio si basa su tre discipline accademiche raramente associate al trading quantitativo: l’economia comportamentale, la sociologia economica e l’antropologia economica.
“Nel 2010, durante i miei primi giorni di trading algoritmico, mi resi conto che stavamo solo grattando la superficie”, spiega Baraldi. “Il novantanove percento di ciò che influenza i mercati si manifesta nelle dinamiche sociali, nelle tensioni geopolitiche e nei cambiamenti culturali molto prima che i prezzi si muovano”.
La piattaforma sincronizza dati comportamentali, sociologici e antropologici in tempo reale con i prezzi degli asset su azioni, obbligazioni, materie prime e beni rifugio. Piuttosto che cercare relazioni causali, ChronoTwin adotta un approccio puramente descrittivo, mappando i cambiamenti sociali ai movimenti di mercato.
Democratizzare gli strumenti istituzionali
L’ambizione di Wetradetogether si estende oltre l’innovazione tecnica. L’azienda mira a democratizzare l’accesso a strumenti di analisi finanziaria avanzata precedentemente disponibili solo alle principali società di investimento.
“I trader al dettaglio meritano le stesse capacità interpretative per comprendere sia i dati finanziari che gli ambienti sistemici”, sostiene Baraldi. “La potenza di calcolo che era esclusiva dei giganti di Wall Street è ora a portata di mano”.
L’azienda sta preparando un round di finanziamento da 50 milioni di dollari per accelerare lo sviluppo, adottando approcci di addestramento simili a quelli pionieristici di DeepSeek per gestire i costi computazionali.
I meccanismi della previsione sociale
La metodologia di “Deep Social Learning” di ChronoTwin acquisisce petabyte di dati comportamentali: registri di transazioni, discussioni finanziarie su piattaforme social, cambiamenti demografici, eventi geopolitici e cambiamenti culturali. L’AI impara a identificare i pattern sociali che precedono i movimenti di mercato.
Consideriamo il mercato petrolifero durante la pandemia. Mentre i modelli tradizionali si concentravano sulle dinamiche di domanda-offerta e sulle decisioni dell’OPEC, ChronoTwin ha tracciato i pattern di lavoro da casa, l’evoluzione delle abitudini di consumo, i cambiamenti del sentiment ambientale e le discussioni sulla mobilità sui social media.
“È come insegnare a un bambino non solo a riconoscere le parole, ma a capire le emozioni, il contesto culturale e le implicazioni sociali che si celano dietro di esse”, spiega Baraldi. “La nostra intelligenza artificiale non si limita a vedere che il prezzo di Tesla sta salendo, ma capisce che sale perché c’è un cambiamento generazionale negli atteggiamenti verso la mobilità sostenibile, amplificato da specifici influencer, in un contesto di crescente consapevolezza ambientale post-pandemia”.
Preoccupazioni sulla gestione del rischio
L’approccio solleva diverse questioni di gestione del rischio. Il bias algoritmico rappresenta una preoccupazione primaria: un’intelligenza artificiale addestrata su comportamenti storici potrebbe perpetuare pregiudizi sociali o discriminazioni economiche. C’è anche il rischio di profezie che si autoavverano se troppi trader adottano sistemi simili, potenzialmente destabilizzando i mercati.
Le considerazioni sulla privacy incombono. L’analisi del comportamento umano su vasta scala richiede un’attenta navigazione delle normative sulla protezione dei dati e dei confini etici.
“Dobbiamo assicurarci che la nostra analisi rispetti la privacy senza manipolare i comportamenti”, riconosce Baraldi.
Implicazioni di mercato
Se avrà successo, ChronoTwin potrebbe alterare fondamentalmente il funzionamento dei mercati. La piattaforma promette di trasformare il trading da un gioco di numeri in un’analisi sofisticata del comportamento umano e delle dinamiche sociali.
Le implicazioni si estendono oltre i rendimenti. Baraldi immagina portafogli ottimizzati non solo per le performance finanziarie ma per l’impatto sociale, ambientale e culturale – una visione allineata con la crescente tendenza degli investimenti ESG, che ha raggiunto i 35 trilioni di dollari a livello globale nel 2023.
Guardando avanti
Il sistema DGX di Wetradetogether, una versione desktop della loro piattaforma di analisi predittiva, dimostra l’applicazione pratica della loro visione. Pur apparendo come un hardware standard, esegue una replica digitalizzata dell’economia comportamentale globale, correlato milioni di punti dati sociali, culturali e antropologici con i movimenti di mercato in tempo reale.
“Tra dieci anni, investire basandosi solo su bilanci e grafici sembrerà primitivo”, prevede Baraldi. “La domanda non è ‘Quale azione salirà?’ ma ‘Quali cambiamenti sociali stanno creando nuove opportunità economiche?'”
Per i partecipanti al mercato, il messaggio è chiaro: i trader di successo di domani dovranno pensare come antropologi economici, leggendo i segnali sociali e culturali che precedono i movimenti di mercato.
“La mia generazione ha imparato a usare i computer per fare trading”, conclude Baraldi. “La generazione di oggi deve chiedersi: ‘Come posso usare l’intelligenza artificiale per comprendere meglio la società e, di conseguenza, i mercati?'”
Wetradetogether Corporation è attualmente in fase avanzata di sviluppo di ChronoTwin. Il round di finanziamento di Serie B da 50 milioni di dollari dell’azienda deve essere deliberato
