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L’importanza dei Dati Alternativi e la Finanza Quantitativa

Che cos’è la Finanza Quantitativa?

La Finanza Quantitativa è un approccio di investimento finalizzato all’utilizzo di analisi matematica e statistica per determinare il valore di un asset finanziario.

I Quant utilizzano una serie di dati tradizionali e alternativi che servono per la costruzione di Computer Models e Algoritmi. I segnali generati da questi algoritmi aiutano gli investitori a trovare migliori opportunità di investimento, migliori punti di entrata e uscita e aiutano a migliorare la gestione del rischio.

Lo scopo finale è quello di trovare una combinazione di fattori per migliorare l’Alpha della strategia di investimento.

L’importanza della Finanza Quantitativa

Ecco alcune statistiche importanti:

• Nel 2018 i Quant Funds hanno superato $1Tln in gestione.
• In USA il 70/80% del volume scambiato di azioni è fatta tramite algoritmi.
• Il 15% dei fondi attivi batte il mercato a 10 anni (fonte CNBC)
• Nel 2019 gli Assets dei Fondi Passivi (ETF) sorpassano quelli dei Fondi Attivi

In questo grafico di Statista vediamo la crescita degli assets dei principali Hedge Funds a livello storico.

Che cosa sono i dati alternativi?

I dati alternativi si riferiscono ai dati utilizzati per ottenere informazioni sul processo di investimento. I dati alternativi sono spesso rappresentati da Big Data, ovvero grandi quantità di informazioni strutturate e non che vengono utilizzati per trovare segnali.

Sono dati difficilmente accessibili a tutti. Tra questi abbiamo dati sulle transazioni delle carte di credito, Geolocation Data, Informazioni dai Satelliti, Sentiment, Twitter Sentiment, Social Media Signals.

In questi grafici vediamo alcune statistiche interessanti sull’utilizzo dei dati alternativi. Qui vediamo il numero di aziende che vendono dati alternativi e la loro crescita:
Qui invece vediamo la spesa dei Fondi Istituzionali in dati alternativi a livello storico.
Questo trend non è altro che in crescita. Nel futuro la Finanza sarà sempre di più focalizzata al Data. Per questo saranno necessarie nuove competenze. Tra le più richiesta abbiamo sicuramente l’utilizzo di Python. Guarda la nostra Guida su Python in maggior dettaglio.
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