Strategie di investimento quantitativo

Diamo priorità all'innovazione e pubblichiamo la nostra ricerca pluriennale su rinomate riviste peer-reviewed.

I server dedicati del data center di Pictet ci consentono di implementare tecnologie avanzate nel nostro processo di investimento. 

Personalizziamo la nostra offerta per soddisfare le esigenze uniche dei nostri clienti attraverso mandati azionari su misura e soluzioni multi asset.

Un'unica piattaforma completamente integrata per ricerca, investimenti e tecnologia migliora l'efficienza e la resilienza.

Costruito su un decennio di ricerca e addestrato su centinaia di caratteristiche, il modello rivela schemi e interazioni che gli approcci quantitativi tradizionali non sono in grado di rilevare. 

I rendimenti sono trainati da informazioni specifiche per ogni titolo che rendono la strategia resiliente in tutti i regimi di mercato.

La chiara attribuzione di ogni previsione consente agli investitori di comprendere la logica economica alla base delle decisioni basate su modelli.

Un insieme di istruzioni o regole passo per passo che un computer segue per risolvere un problema o prendere decisioni. Nell'investimento, gli algoritmi possono analizzare i dati e aiutare a decidere quali titoli acquistare o vendere.

Si tratta di caratteristiche o fattori specifici che spiegano perché determinati titoli tendono a registrare una performance migliore nel tempo, come ad esempio il valore (titoli economici vs costosi), lo slancio (titoli in trend rialzista) o la qualità (aziende finanziariamente solide).

Un tipo di tecnologia avanzata in cui i computer riconoscono schemi ricorrenti nei dati e migliorano il loro processo decisionale nel tempo senza essere esplicitamente programmati per ogni singola attività. È come insegnare a un computer a imparare dall'esperienza.

Collegamenti ad alta complessità in cui modifiche di una variabile non comportano modifiche proporzionali in un'altra. Il rapporto potrebbe essere basato su una curva, fluttuare o cambiare a seconda di altri fattori, rendendolo così meno prevedibile.

Termine riferito a situazioni in cui l'effetto di un fattore o variabile di investimento dipende dal livello di un altro. In altre parole, due o più fattori interagiscono in modo da influenzare il risultato dell'investimento in maniera diversa da come farebbero se presi singolarmente.

Quando un modello computerizzato non apprende solo il principio generale, ma anche elementi casuali presenti nei dati passati, rendendolo troppo legato alle informazioni passate. Questo spesso causa risultati scadenti quando applicato a dati nuovi e non ancora esaminati. Un po' come memorizzare le risposte anziché comprendere l'argomento.  

Un sistema o modello in cui input e output sono evidenti, ma il funzionamento interno è nascosto o troppo complesso da capire. Nell'investimento, un approccio "a scatola nera" significa che non si sa esattamente come vengono prese le decisioni all'interno dello strumento.

Il grado di apertura, comprensibilità e facilità di spiegazione dei processi e delle decisioni elaborate dall'Intelligenza Artificiale. Una maggiore trasparenza aiuta gli investitori a fidarsi e a sentirsi sicuri del modo in cui vengono prese le decisioni basate sull'IA.