Generare alpha con l’AI: Pictet porta l’innovazione negli ETF
L'Intelligenza Artificiale è tra i temi più discussi nel mondo degli investimenti. Molti operatori ne parlano come di una rivoluzione destinata a trasformare il settore, ma pochi possono già mostrare applicazioni concrete, risultati misurabili e un processo di investimento pienamente operativo. Per Pictet, l'AI è già una realtà. Oggi alimenta la nuova gamma di ETF attivi AI Enhanced, quattro dei quali quotati su Borsa Italiana, progettati per offrire un'esposizione ai principali mercati azionari sviluppati (globale, USA, globale ex-USA ed Europa) molto vicina a quella degli indici di riferimento (beta 1), ma con l'obiettivo di generare una fonte aggiuntiva di alpha (tra 1 e 1,5% l’anno al netto delle commissioni). Alla base di queste strategie c'è un principio semplice: utilizzare l'Intelligenza Artificiale per individuare nei dati segnali che i modelli quantitativi tradizionali faticano a cogliere e trasformarli in decisioni di investimento disciplinate e controllate.
I risultati ottenuti finora validano l’efficacia dell’approccio: dalla prima applicazione concreta del modello nel marzo 2024, esso è stato in grado di generato un alpha storico annualizzato rispetto al benchmark (MSCI World) superiore al target, con uno scostamento molto contenuto rispetto all’indice e mantenendo un profilo di rischio quanto più allineato (tracking error massimo 2%).
Non è l’algoritmo, ma l’insieme di elementi
Quando si parla di AI si tende a immaginare un algoritmo segreto custodito all’interno di una società di gestione. In realtà il mondo funziona sempre meno così. Molti degli algoritmi più sofisticati utilizzati oggi dalla comunità scientifica e finanziaria sono pubblicamente disponibili. Il vero vantaggio competitivo, infatti, non nasce dal possedere una formula magica, ma dal modo in cui questi strumenti vengono costruiti, addestrati, interpretati e integrati nel processo di investimento. È proprio qui che risiede l’unicità dell’approccio sviluppato da Pictet: l’algoritmo è solo una componente di un ecosistema più ampio che comprende anni di ricerca quantitativa, dati selezionati e strutturati internamente, modelli di controllo del rischio, competenze di gestione e un’infrastruttura tecnologica interna progettata per garantire autonomia, sicurezza e continuità operativa. In altre parole, lo stesso modello utilizzato da un altro operatore produrrebbe risultati completamente diversi.
Come lavora il modello AI di Pictet
Il modello Pictet viene ri-addestrato trimestralmente sugli ultimi 15 anni di dati verificati, analizzando simultaneamente circa 400 variabili: attività di mercato (volatilità specifica, capitalizzazione di mercato, valore prestabile, interesse allo scoperto), fondamentali (liquidità/debito, intensità di ricerca e sviluppo) e sentiment (crescita prevista delle vendite). Il compito dell’Intelligenza Artificiale è rivelare interazioni complesse tra questi elementi, non rilevabili dalle strategie tradizionali. L’obiettivo non è prevedere il futuro in senso assoluto, ma comprendere quali caratteristiche di una società stanno diventando importanti per il mercato in un determinato momento e quali stanno invece perdendo rilevanza. Le informazioni che riesce a estrarre oggi non sono necessariamente le stesse che troverà utili tra sei mesi; analogamente, potrebbe cambiare la “quantità” di informazioni estraibili. È proprio questa capacità di adattamento che rappresenta uno dei principali punti di forza dell’approccio.
Pictet AI Enhanced: casi di successo e lezioni apprese
Uno degli aspetti più interessanti dell’AI applicata agli investimenti è che non ragiona come un essere umano. Mentre gli investitori e i media tendono a concentrarsi sugli eventi di attualità, il modello osserva esclusivamente i dati e i comportamenti del mercato. Un esempio concreto riguarda il periodo precedente alle elezioni presidenziali statunitensi del 2024. In quel momento il dibattito era dominato dall’esito del voto e dalle possibili conseguenze politiche. Il modello, invece, non cercava di prevedere chi avrebbe vinto. Ciò che individuava era un’opportunità concreta all’interno di alcuni segmenti del mercato, nel caso di specie il settore bancario europeo, che in quel momento presentava le caratteristiche più interessanti secondo il modello. Il punto chiave è che, una volta noto il risultato elettorale, anche se il voto fosse stato diverso, il modello sarebbe stato nuovamente addestrato sui nuovi dati disponibili e avrebbe immediatamente iniziato a ricercare le opportunità emergenti nel nuovo contesto, indipendentemente dallo schieramento vincente. Un altro esempio, più recente, riguarda l’attacco statunitense all’Iran: tra febbraio e marzo, il modello è stato in grado di catturare l’alpha generato dai disallineamenti di prezzo, ma, contrariamente a quanto ci si potrebbe aspettare, il contributo maggiore non è arrivato da petrolio ed energia, bensì da opportunità individuate in segmenti come software, finanziari e healthcare. Questo perché il modello tende a essere il più neutrale possibile agli eventi, non ha una spiegazione che si colleghi direttamente al newsflow e si concentra sull’evoluzione del prezzo che dipende solo dall’azienda (cos’è, cosa ha fatto, cosa farà).
Naturalmente nessun modello è immune all'errore. Ed è forse proprio qui che emerge uno degli aspetti più interessanti. Verso la fine del 2025, per la prima volta il sistema si è trovato ad affrontare condizioni di mercato significativamente diverse da tutte quelle osservate nel corso dei 15 anni di dati utilizzati per l’addestramento. Alcune relazioni che avevano funzionato per molti anni (come le dinamiche price reversal) hanno improvvisamente perso efficacia e il modello ha attraversato una fase di adattamento. Più che un errore, si è trattato di un vero cambio di regime. La risposta del modello era coerente con ciò che aveva imparato osservando il passato. Semplicemente, il mercato stava vivendo una configurazione che non aveva precedenti comparabili all’interno del campione storico analizzato. Grazie ai severi limiti di tracking error imposti dal processo di costruzione del portafoglio (max 2% l’anno), l’impatto è rimasto comunque contenuto. Ma soprattutto quell’episodio è diventato una fonte preziosa di nuovi dati per migliorare ulteriormente il sistema.
Una partnership tra uomo e macchina
Nonostante il crescente ruolo dell’Intelligenza Artificiale, la responsabilità finale delle decisioni di investimento rimane saldamente nelle mani dei professionisti. L’AI genera segnali, identifica schemi e suggerisce opportunità. I gestori definiscono gli obiettivi, impongono i vincoli di rischio, supervisionano il processo e verificano che il comportamento del modello resti coerente con le finalità per cui è stato progettato. È una collaborazione nella quale ciascuno svolge il compito per cui è più adatto. La macchina porta velocità di calcolo, capacità di elaborare enormi quantità di dati e assenza di bias emotivi, mentre le persone aggiungono esperienza, supervisione e capacità di interpretare il contesto. È questa combinazione tra tecnologia, ricerca quantitativa e competenze di gestione ad aver reso possibile il lancio della nuova gamma di ETF AI Enhanced. Se un analista può osservare alcune decine di segnali contemporaneamente, il modello è in grado di monitorarne centinaia e di comprenderne le interazioni in modo continuo, amplificando così la capacità del gestore.
Oggi questo approccio alimenta i quattro ETF attivi AI Enhanced quotati su Borsa Italiana: Pictet AI Enhanced World Equity, Pictet AI Enhanced US Equity, Pictet AI Enhanced World ex US Equity e Pictet AI Enhanced European Equity. Le strategie coprono i principali universi azionari sviluppati e condividono la stessa filosofia: restare molto vicine all'indice di riferimento, mantenendo beta e profilo di rischio comparabili, ma affiancando all'esposizione di mercato una fonte aggiuntiva di alpha generata dal modello di Intelligenza Artificiale.
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