Data mining e Finanza che relazione c’è?
Gli ultimi decenni sono stati caratterizzati da una costante ed esponenziale innovazione scientifica e tecnologica, che ci ha visti testimoni di un cambiamento radicale delle nostre abitudini quotidiane.
Il nostro utilizzo ormai quasi inconscio di strumenti e servizi automatici, ci ha portato, passo dopo passo, ad essere tutti connessi ad un mondo che fino a qualche anno fa era ad appannaggio di pochi “smanettoni”. Il mondo dell’informatica, infatti, sembra aver preso alla lettera una massima di Henry Ford, quando affermava che ci sarebbe stato “il vero progresso c’è quando i vantaggi di una nuova tecnologia diventano accessibili per tutti”.
Ed è così che con interfacce, dispositivi e metodi comunicativi molto più “user friendly”, cioè vicini al modo di pensare dell’utente finale, ci siamo ritrovati tutti interconnessi in quello che oggi viene definito il sesto continente, con una popolazione pari a 3,5 Billion di utenti: Internet.
Un exploit reso possibile da un progresso tecnologico
Questo incredibile exploit è stato reso possibile da un progresso tecnologico costante e continuo, che ha permesso la gestione di una massa di dati impressionante, che fino a pochi anni fa era impensabile anche solo in termini di ricerca e costi di realizzazione.
Basti pensare agli Hard Disk dei nostri personal computer, passati da qualche centinaio di MegaByte (migliaia di byte) agli attuali TeraByte (miliardi di byte) in un periodo brevissimo; o ai nostri smartphone, che ragionano in termini di GigaByte (milioni di byte), una misura utilizzata per i pc più performanti solo pochi anni addietro.
Grazie ai Cloud System possiamo possedere infiniti dati
Lo sviluppo di unità fisiche sempre più grandi, di sistemi capaci di elaborare una quantità di dati sempre crescente, di infrastrutture e protocolli informatici in grado di gestire in tempi sempre inferiori un numero sempre più consistente di informazioni, ci ha permesso di arrivare al punto di aver sempre meno bisogno di supporti informatici fisici e di poterci affidare alle cd. “nuvole”, i cloud system che ci consentono di avere infiniti dati personali a disposizione pur non avendoli archiviati fisicamente nei nostri sistemi.
Questi mega-archivi offerti dai cd. provider di servizi cloud, gestiscono quantità di dati immense e provenienti da fonti eterogenee: i cd. “Big Data”.
Se sei interessato a saperne di più sui Big Data, leggi anche il nostro articolo “Trend following: qual è il legame con i Big Data e il Data Mining?”
Ad esempio, dati di social network come Facebook e Twitter, e-mail, posizioni rilevate dal GPS di uno smartphone, dati di e-commerce, ecc.
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Quali sono le caratteristiche dei dati
- Quantitativamente immensi; si misurano spesso in Exabyte o Zettabyte, cioè rispettivamente milioni e miliardi di Terabyte;
- Complessi; in quanto numeri, testi, immagini, file di vario tipo si mescolano fra di loro;
- Aggiornati ad enorme velocità; si pensi solo all’enorme flusso di informazioni riversate ogni secondo sui social network o che transitano via e-mail.
Proprio lo spostamento continuo di dati tramite la rete internet, consente l’analisi e la ricerca contestuale di informazioni personali e non, che permettono di sviluppare contenuti sempre più calzanti rispetto ai vari contesti di osservazione e rispetto ad ogni singolo utente connesso alla grande “rete”.
Non a caso, più si opera su internet tramite acquisti online, ricerche, letture di articoli, visite di siti ecc., e più la nostra casella e-mail, i nostri smartphones e le nostre linee telefoniche vengono intasate da offerte e suggerimenti commerciali su qualcosa che potrebbe piacerci e che, in linea di massima, non si discosta molto dai nostri gusti.
Ciò è possibile grazie all’osservazione, all’analisi e all’archiviazione di un numero smisurato di dati all’interno di database incredibilmente vasti ed estremamente complessi, che tengono conto di ogni minima informazione riguardi un settore merceologico, una regione geografica, un utente ecc..
All’interno di questo spazio infinito di numeri e bit, e dietro l’interfaccia visibile dall’esterno, la navigazione avviene tramite sistemi di ricerca, analisi e calcolo estremamente complessi, che tendono ricercare informazioni di importanza strategica, scartando le informazioni non propedeutiche all’obiettivo, e a trovare quelle utili alla definizione di una relazione tra causa ed effetto. Questo processo, qui così semplicemente descritto, è definito “Data Mining”. Letteralmente “estrazione di dati”.
Che cos’è il Data Mining?
Il Data Mining è un processo di selezione, esplorazione e modellazione di grandi quantità di dati, che usa una varietà di strumenti di analisi allo scopo di ricercare regolarità e relazioni non note o ignorate precedentemente, al fine di scoprire tendenze e relazioni tra i dati da utilizzare.
Se vuoi approfondire il tema del Data Mining leggi il nostro articolo “Data Mining: meglio l’uomo o la macchina? Le riflessioni di 4Timing SIM”.
Molto vicino all’analisi statistica, questo processo si distingue per il massiccio utilizzo di tecniche di apprendimento computerizzate per la generazione ed il confronto di modelli, volti ad identificare eventuali relazioni, trend e pattern presenti nei dati stessi.
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Quali sono i passi dell’analisi dei Data Mining?
Il primo e più semplice passo dell’analisi nel Data Mining è quello di descrivere il dato: riassumere i suoi attributi statistici (come le medie e le deviazioni standard), ripercorrerli visualizzandoli con l’aiuto di prospetti e grafici, e successivamente ricercare i legami potenzialmente utili tra le variabili (come i valori che ricorrono più spesso insieme).
Già utilizzato dalle più innovative organizzazioni al mondo, con il duplice obiettivo di incrementare le vendite e minimizzare costi e perdite dovute a errori di vario tipo, queste società sfruttano questi sistemi per localizzare i consumatori con più alto valore di spesa, per ripensare le proprie offerte di prodotti verso un pubblico selezionato in partenza in base alle preferenze conosciute. Le ripercussioni potenziali sono enormi.
Nella grande distribuzione si utilizza sempre più il Data Mining per decidere quali prodotti tenere in stock in determinati negozi (e anche per valutare le quantità di prodotti da mettere a scaffale), come per accertare l’efficacia delle promozioni e dei coupon.
Le aziende farmaceutiche effettuano estrazioni da grandi database di componenti chimici e di materiale genetico per scoprire sostanze che possono essere utilizzate per lo sviluppo di agenti per il trattamento delle malattie.
Le applicazioni mediche, infine, costituiscono un’altra area interessante: in questo settore il Data Mining può essere utilizzato per effettuare previsioni sull’efficacia di procedure di cura, test medici e medicazioni.
Che rapporto c’è tra il mondo della Finanza e il Data Mining?
Il mondo della Finanza (soprattutto di stampo anglosassone), seppur in ritardo rispetto ad altri settori più commerciali, si sta affacciando con sempre maggior forza a queste metodologie innovative, applicandole alla miriade di dati inerenti i mercati finanziari, al fine di analizzare e ricercare l’esistenza di relazioni specifiche inerenti determinate interrogazioni poste dagli analisti, come l’esistenza/persistenza di trend di Borsa, la reazione dei mercati a determinate condizioni politico-economiche, i possibili movimenti di breve periodo dettati dalla finanza comportamentale.
La ricerca in tale direzione è a dir poco effervescente, e proprio su quest’ultimo argomento già nell’Aprile 2013 alcuni ricercatori della Warwick Business School, della University of Warwick in UK, pubblicavano i risultati di una ricerca scientifica intitolata “Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends”, condotta utilizzando alcuni dati estrapolati tramite la web facility “Google Trends”; uno strumento che consente di analizzare le ricerche di parole chiave sul motore di ricerca più famoso al mondo.
Analizzando il volume delle ricerche su Google Trends di 98 parole chiave, alcune legate al mondo della finanza e dell’economia ed altre del tutto estranee, questi studiosi hanno ricercato l’eventuale esistenza di correlazioni tra le keywords ricercate su Google e l’andamento del Dow Jones Industrial Average, mettendo a punto un algoritmo per gli investimenti basato proprio su questi presupposti. I risultati ottenuti in alcuni casi, seppur a livello strettamente scientifico, sono stati sbalorditivi.
L’algoritmo dell’investimento perfetto
Un ulteriore, nonché pesante, conferma dell’interesse del mondo della finanza a queste nuove metodologie di analisi, viene da una notizia pubblicata dal Financial Times alcune settimane fa: la nascita di una joint venture tra il primo Asset Manager a livello globale BlackRock, e il colosso informatico-tecnologico Google; una joint venture nata sul presupposto di una collaborazione volta ad approfondire gli studi nel campo del Data Mining applicato al mondo della finanza, e alla ricerca e creazione di quello che è già stato definito “l’algoritmo dell’investimento perfetto”.
Le dichiarazioni di numerose società di gestione del mondo anglosassone e il sempre maggior interesse di player del calibro di BlackRock, manifestano quanto per l’industria dell’Asset Management l’utilizzo dei Big Data rappresenti al contempo sia una nuova frontiera da esplorare che un possibile Eldorado da conquistare.
Chief Marketing Officer & Business Development Manager 4Timing SIM
“Per aspera ad astra“
Curioso per natura, nelle mie esperienze professionali ho sviluppato competenze differenti tra loro, condividendo ed acquisendo know-how in uno scambio che mi ha consentito di crescere nel corso degli anni, come professionista e come persona. Negli ultimi 13 anni mi sono dedicato alla Consulenza Finanziaria e nel 2015 sono entrato in 4Timing per realizzare, insieme agli altri soci fondatori, 4Timing SIM: un intermediario indipendente che rappresenta una boutique per il Consulente che vuole evolversi professionalmente e per l’investitore che desidera un rapporto professionale innovativo e di alto livello.
