Lo sport trading, analizzato come strumento di investimento decorrelato, sta maturando grazie alla data analysis e ai nuovi modelli di intelligenza artificiale, è ciò che è emerso dall’evento organizzato da The Smart Institute, presso lo Studio Legale La Scala.
L’intelligenza artificiale non è più un gioco, ma uno strumento analitico per trasformare un’attività percepita come ludica in una strategia finanziaria.
Può lo sport trading diventare una nuova asset class decorrelata, capace di generare alfa nei portafogli di investimento?
L’evento, moderato dalla giornalista Laura Lamarra, ha messo a confronto le visioni di Mattia Cinacchi (Managing Director, Accenture), Fabio Cocco (Private Banker, FINECO) e Davide Renna, (Esperto di sport trading e applicazione dell’IA alla finanza.)
La sfida dell’investitore: diversificare “Oltre il Gioco”
Il punto di partenza, come sottolineato da Fabio Cocco, è la sfida che ogni investitore patrimoniale affronta oggi: “la compressione dei rendimenti e la volatilità richiedono soluzioni alternative per diversificare e proteggere i portafogli“.
In questo scenario, emerge l’esigenza di asset “alternativi”, slegati dalle classiche dinamiche di azioni e obbligazioni. Qui si inserisce la tesi centrale del dibattito: lo sport trading. Come chiarito da Davide Renna, l’obiettivo è scardinare il preconcetto che lo lega al mondo delle scommesse; “non si tratta di un gioco con un esito binario, vinco o perdo”, ha spiegato Renna. “Lo sport trading è la generazione di profitto attraverso la compravendita di quote (odds) legate a eventi sportivi. Si margina sulla differenza tra prezzo di acquisto e vendita, gestendo la posizione e rendendosi indipendenti dall’esito finale dell’evento”.
Si tratta, in sostanza, di fare trading sulla volatilità delle probabilità (le quote) durante lo svolgimento di una partita, sfruttando le inefficienze di un mercato definito da Renna come “ancora acerbo”.
L’IA come “Game Changer” per la gestione del rischio
Il “game changer” che permette di scalare questa attività da artigianale a industriale è l’intelligenza artificiale. “L’IA”, ha continuato Renna, “permette di estendere le strategie su una mole di dati e un numero di eventi che un essere umano non potrebbe gestire”.
L’applicazione dell’IA, secondo Renna, interviene su due fronti cruciali:
- identificazione delle Opportunità: analizzando con precisione e velocità le quote, l’IA identifica un maggior numero di possibilità di investimento.
- gestione del Rischio: l’IA modella e protocolla le strategie di investimento, assistendo il trader nei momenti di drawdown e volatilità. “Oggi il trader non è più solo”, ha affermato Renna, sottolineando come i modelli permettano di studiare i drawdown passati per identificare pattern prima invisibili.
Mattia Cinacchi di Accenture ha ampliato la prospettiva, spiegando che l’IA non si limita all’analisi dei dati statistici. “Un ambito inedito e molto utile è l’analisi del sentiment”, ha detto Cinacchi. “Analizzare come gli umani percepiscono i dati – tramite commenti, chat, scambi informali – offre un punto di vista aggiuntivo, un livello informativo ulteriore per la valutazione”.
Il “Bagno di Realtà”: l’IA è un tool, non un oracolo
Il dibattito non ha nascosto i limiti attuali della tecnologia. Cinacchi ha parlato di un “bagno di realtà” che l’industria sta affrontando: “siamo in una fase di allineamento delle aspettative. Il rischio delle ‘allucinazioni’ dell’IA, ovvero la capacità di inventare risposte pur di fornirne una, è reale”.
Per questo, il consenso della tavola rotonda è stato unanime: l’IA, almeno oggi, è uno strumento di amplificazione delle capacità umane, non un sostituto.
“Utilizzo strumenti di IA per la costruzione di portafogli”, ha ammesso Cocco. “Mi permettono di fare in due ore un lavoro che prima richiedeva cinque giorni, con un livello di profondità e reportistica superiore”. Il fattore critico, però, resta “la persona dall’alto, che sa quali prompt dare e come interpretare le risposte“.
Questo approccio risponde anche a un paradosso sollevato dal pubblico: se tutti avranno l’IA, dove sarà il vantaggio competitivo? “L’accesso ai dati è un prerequisito”, ha risposto Cinacchi, “ma il vantaggio starà nella capacità di utilizzarli e interpretarli, nel ‘fare le domande giuste'”.
Da Nicchia ad Asset Class: il futuro dello Sport Trading
Se l’IA è l’abilitatore e l’esperienza umana il driver, qual è l’orizzonte? Per Davide Renna, che ha citato ritorni storici lordi annui del 39% negli ultimi dieci anni (con un drawdown massimo del 19%), l’obiettivo è chiaro: “trasformare questa opportunità da nicchia ad asset class finanziaria, come è successo dieci anni fa con le cripto“.
Fabio Cocco, pur con la cautela del private banker, afferma che: “penso che questa attività possa rientrare tra gli investimenti alternativi ‘satellitari’ di un portafoglio, non la parte ‘core’“.
Gli ostacoli principali, hanno concordato i relatori, sono due:
- educazione finanziaria: è fondamentale far comprendere al mercato e agli investitori la natura finanziaria e non ludica dell’attività.
- regolamentazione: come per ogni nuovo mercato, servirà un quadro normativo chiaro a tutela dell’investitore.
In chiusura, Filippo La Scala, che ha ospitato l’evento, ha ricordato come il “patrimonio informativo” sia diventato l’asset strategico primario, citando l’esempio dei dati proprietari della Formula 1. “La sfida, ha concluso, non è temere la macchina, ma affinare la capacità umana di saperla utilizzare”.
A cura di Laura Lamarra
