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Delphi Fuzzy
Apriamo le porte all'Intelligenza Artificiale. 

È da quando terminai di scrivere “Trading Systems” che mi sono posto il problema di dire una parola utile sull’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale (AI) al trading finanziario.
Il motivo c’è, perché ciò che è stato realizzato finora, e che viene proposto, a mia conoscenza fornisce delle performance che non sono molto diverse da un “volgare” incrocio di medie mobili o da un trading system standard.
L’intelligenza artificiale abbraccia un vasto complesso di discipline, ma per chi opera sui mercati finanziari è ristretta sostanzialmente all’ambito delle scienze cognitive, nate al MIT di Boston nel 1956, quelle che tentano di capire, di modellizzare e di riprodurre i processi di apprendimento della mente umana, la “macchina” di gran lunga più perfetta di cui oggi disponiamo.
Il primo passo in questa direzione viene compiuto dalla cosiddetta fuzzy logic, la logica sfocata - il primo tema al quale mi sono applicato - in contrapposizione alla logica crisp - traducibile malamente con: “ben definita” - che tenta di riprodurre il modo in cui noi stessi prendiamo decisioni. Infatti quando osserviamo, ad esempio, un oscillatore stocastico, la decisione che prendiamo non è mai basata sul “tutto o niente”, cioè se esso è, sempre ad esempio, ipercomprato o meno... ma su una serie di sfocature del tipo: “appena ipercomprato”, “pienamente ipercomprato”, “molto ipercomprato”, “molto ipercomprato ma in diminuzione” etc. etc.; queste “sfumature” hanno a che fare solo marginalmente col valore numerico dello stocastico in quel momento (82? 86? ...) ma principalmente con il nostro giudizio visivo.
Il primo prodotto di questo sforzo della nostra ricerca è lo screener Fuzzy Delphi, che è stato istruito a identificare sulla Borsa di New York le azioni che abbiano “nelle gambe” (ossia nel bilancio e nel grafico) un lungo percorso da fare nei prossimi anni, ma a partire da subito, perché, come diceva Keynes, nel lungo temine siamo tutti morti, e non c’è nulla di più avvilente che vederci rapidamente perdere denaro su un titolo appena comperato e nel quale noi crediamo disperatamente.
Il concetto centrale usato da Delphi Fuzzy, in sé non è nuovo: la crescita del prezzo del titolo è legata a molti fattori aleatori, ma non sfugge infine alla logica economica: un buon management, se fa un buon risultato di bilancio, “trading on the equity” cercherà di massimizzare i nuovi fondi che tutti gli stakeholders potranno mettere a disposizione, investendo quindi il massimo possibile nell’azienda allo scopo di cogliere nuove opportunità (diversification) o/e per aumentare la quota di mercato così da poter imporre il prezzo dei propri prodotti (market penetration) etc. etc. … usando cioè tutti gli strumenti strategici di gestione dell’impresa che ben si conoscono. Se questo porterà ad ulteriori aumenti degli utili, ci saranno sempre più azionisti potenziali che vorranno appropriarsene comperando le azioni di quella impresa, quindi facendone aumentare il prezzo. Si ripete: il prezzo di un’azione può aumentare per molte ragioni, ma quella appena detta è “sicura”, nel senso che prima o poi, prima che poi, a parità di condizioni la logica economica non fallisce.
Ma Fuzzy Delphi per decidere utilizza anche i principi MiniMax e MaxiMin di Von Neumann: nella teoria delle decisioni essi vengono usati  per minimizzare la massima perdita possibile (MiniMax) e, in alternativa, per massimizzare il minimo guadagno che saremmo costretti dalle circostanze ad accettare (MaxiMin).
Il tutto viene realizzato analizzando, oltre che i dati di bilancio di tutte le aziende quotate a New York, anche un set canonico di una decina di indicatori canonici di analisi tecnica, realizzando così un perfetto connubio tra analisi fondamentale, analisi tecnica, teoria delle decisioni e fuzzy logic.
In effetti le primissime prove di Adelphi Fuzzy, nella formulazione long (quella short seguirà a breve),  hanno dato risultati eccellenti, battendo lo S&P 500 del 72% e con un ritorno annuo atteso del 117%:
 
Screener Fuzzy Delphi long      
Date: 14/05/2018 Days since beginning: 15
Nasdaq composite Portfolio average return Outperformance  
3,77% 6,48% 72%  
Average yearly return: 116,64%    
       
 
Il sistema Fuzzy Delphi sarà uno dei primi argomenti che discuteremo nelle riunioni dei Caimani nel nuovo Anno Accademico.

Renato Di Lorenzo
 

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