Gli llm non reggono il confronto con i bot di trading specializzati che adeguano il rischio

La crescente integrazione dell’intelligenza artificiale nei mercati finanziari non ha ancora raggiunto un «momento iPhone» — ovvero l’adozione massiva di gestori di portafoglio algoritmici basati su reinforcement learning sui dispositivi personali — ma gli sviluppi indicano che una trasformazione sostanziale è in arrivo.

Limiti e sfide dell’IA nei mercati

I mercati finanziari rappresentano un ambiente dinamico e fondamentalmente adversariale, dove i segnali cambiano in risposta alle decisioni degli operatori stessi. A differenza di sistemi come le auto a guida autonoma, che imparano a riconoscere segnali ripetibili come i semafori, nessun volume di dati o modello può prevedere il futuro con certezza assoluta. Questo rende il perfezionamento degli algoritmi di trading un processo complesso e continuo.

Storicamente la misura del successo nelle strategie automatizzate si è concentrata sul P&L, ma i progressi nella personalizzazione degli algoritmi stanno producendo agenti capaci di bilanciare meglio rischio e rendimento in scenari di mercato molto diversi tra loro.

Integrazione di metriche di rischio nel processo di apprendimento

Michael Sena said:

“Nella ricerca di alfa, la nuova generazione di sviluppatori esplora la personalizzazione e la specializzazione degli algoritmi, tenendo conto delle preferenze degli utenti. Essere ottimizzati per un rapporto di rischio aggiustato come il Sharpe Ratio e non solo per il P&L è più simile a come operano le istituzioni finanziarie leader nei mercati tradizionali.”

Integrare indicatori come il max drawdown o il rapporto tra guadagno e value at risk (VaR) nel processo di apprendimento aumenta la complessità delle simulazioni ma migliora la qualità delle strategie sviluppate, orientandole verso una gestione più prudente del capitale.

Esperimenti e competizioni come banco di prova

Un esempio pratico proviene da competizioni su scambi decentralizzati: in un contest su Hyperliquid sono stati messi alla prova diversi modelli linguistici di grande scala (GPT-5, DeepSeek, Gemini Pro) eseguendo decisioni autonome a partire dallo stesso prompt. Il risultato ha fornito un punto di riferimento utile per valutare il livello attuale dell’IA applicata al trading.

Michael Sena said:

“Abbiamo preso i modelli impiegati nel contest su Hyperliquid e chiesto a sviluppatori esterni di inviare i loro trading agent personalizzati per competere. Volevamo verificare se agenti specialistici potessero superare i modelli di base quando veniva aggiunta capacità di specializzazione.”

I tornei organizzati da Recall Labs — che ha condotto circa venti di queste arene — mostrano come l’aggiunta di logiche proprietarie, fonti di dati supplementari e regole specifiche permetta ad agenti personalizzati di ottenere performance superiori rispetto ai modelli fondativi non adattati.

Michael Sena said:

“Alcuni modelli risultavano non profittevoli e sotto-performanti, ma è emerso chiaramente che agenti specializzati, che applicano logica aggiuntiva e fonti diverse sui modelli base, superano le soluzioni generali.”

Democratizzazione dell’IA e rischio di erosione dell’alfa

La diffusione di strumenti di trading basati su machine learning solleva interrogativi sulla permanenza dell’alfa: se molti operatori adottano strategie simili implementate dallo stesso agente, l’opportunità di ottenere rendimenti anomali potrebbe attenuarsi, poiché l’esecuzione simultanea riduce gli angoli di arbitraggio.

Michael Sena said:

“Se tutti utilizzano lo stesso agente che esegue la medesima strategia, non rischia di annullarsi? L’alfa che l’agente rileva potrebbe sparire quando tenta di eseguirla su vasta scala per tutti.”

Per questo motivo, come nel mondo della finanza tradizionale, i vantaggi più consistenti tenderanno a rimanere nelle mani di chi può investire nello sviluppo di strumenti personalizzati e mantenere segrete le soluzioni più efficaci.

Michael Sena said:

“Le persone vogliono mantenere questi strumenti il più possibile privati, per proteggere quell’alfa. Hanno investito molto: lo si vede da hedge fund che acquistano set di dati o da algos proprietari sviluppati da family offices.”

Questa dinamica riproduce pratiche consolidate nei mercati: dati proprietari, infrastrutture dedicate e algoritmi esclusivi costituiscono un vantaggio competitivo che molti attori vogliono preservare.

Michael Sena said:

“Penso che il punto di equilibrio ideale sarà un prodotto che agisca come gestore di portafoglio ma che permetta all’utente di influenzare la strategia: ‘Ecco come mi piace operare, questi sono i miei parametri, implementiamo qualcosa di simile ma migliorato.'”

Implicazioni per rischio, regolamentazione e mercato

L’evoluzione verso agenti personalizzati rende cruciale l’uso di metriche di rischio (Sharpe Ratio, max drawdown, VaR) per valutare le strategie in modo più completo rispetto al solo P&L. Dal punto di vista regolamentare, l’adozione diffusa di tecnologie simili solleverà questioni su trasparenza, gestione dei conflitti di interesse e stabilità sistemica.

In definitiva, la combinazione di ricerca accademica, sviluppo proprietario e competizioni pratiche contribuirà a definire i confini tra strumenti accessibili al pubblico e soluzioni riservate agli operatori istituzionali. L’esperienza finora indica che, pur essendo vicini a strumenti molto potenti, il vantaggio competitivo rimarrà, almeno per ora, legato alla capacità di personalizzare e proteggere le tecnologie più sofisticate.