Il trading delle commodity si sta modificando, grazie all’intelligenza artificiale, fornendo a trader e aziende un potente vantaggio competitivo in un mercato complesso e in rapida evoluzione. Sfruttando il machine learning e l’analisi avanzata dei dati, l’AI è in grado di prevedere l’andamento dei prezzi, semplificare i processi di trading e identificare i rischi con una precisione e una velocità di gran lunga superiori ai metodi tradizionali.
Le potenzialità dell’AI nel trading
I modelli di AI possono analizzare enormi volumi di dati storici per prevedere i movimenti del mercato, mentre l’analisi in tempo reale del sentiment misura l’influenza che le notizie e i social media hanno sui prezzi delle materie prime. L’AI consente, inoltre, un monitoraggio 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con la possibilità di eseguire le operazioni nei momenti migliori e ridurre i costi operativi grazie all’automazione. L’ integrazione dell’AI migliora il processo decisionale e la gestione dei rischi e consente alle aziende di adattarsi, scalare e sviluppare strategie su misura per le dinamiche che condizionano il mercato.
Per i trader che vogliono rimanere competitivi, l’AI offre un approccio avanguardistico per meglio performare in un settore in continua evoluzione.
A differenza delle azioni, dove il trading ruota attorno a strumenti che sono ormai standardizzati, quello sulle materie prime comporta una complessa interazione di contratti spot e futures, intricate relazioni tra asset diversi e dinamiche di mercato altamente volatili. Questa complessità, aggravata da un’ingente serie di dati disordinati, fa sì che l’AI rappresenti uno strumento indispensabile per i trader.
La complessità dei dati sulle commodity
Il trading energetico si divide in due differenti ambiti:
- il mercato delle commodity, che si occupa delle materie prime necessarie per la produzione di energia elettrica,
- il mercato dell’energia, che riguarda la compravendita dell’elettricità prodotta.
Anche se interconnessi, questi mercati sono entrambi estremamente complessi, e per questo è sempre più importante utilizzare strumenti che vadano oltre i tradizionali metodi statistici, come l’intelligenza artificiale.
I mercati delle commodity differiscono fondamentalmente dai mercati azionari per struttura e comportamento. Mentre i trader azionari hanno a che fare con dati semplici – prezzo delle azioni, volumi di scambio e indici di mercato – i trader di materie prime devono confrontarsi con fonti di dati fra le più disparate, spesso incomplete o incoerenti: i flussi di dati pubblici e privati, che includono statistiche sulla produzione e sul consumo, le previsioni meteorologiche, gli eventi geopolitici: tutti questi devono essere armonizzati per ottenere informazioni utili.
Le commodity, inoltre, presentano correlazioni non lineari e in costante evoluzione. Ad esempio, mentre petrolio e gas possono talvolta avere correlazioni positive, queste relazioni possono cambiare a seconda di fattori geopolitici, economici o stagionali.
A differenza dei titoli azionari, dove i movimenti di mercato seguono spesso schemi prevedibili, il trading sulle materie prime può presentare improvvisi picchi di prezzo, eventi negativi e squilibri tra domanda e offerta.
I modelli statistici tradizionali spesso non riescono a cogliere questa volatilità e le relazioni non proporzionali tra le commodity. L’AI, al contrario, eccelle nell’elaborazione di set di dati vasti e disordinati e nell’identificazione di modelli che potrebbero non essere colti dagli analisti umani o dagli algoritmi convenzionali.
Il ruolo trasformativo dell’AI nel trading delle commodity
L’AI sta rivoluzionando il trading energetico fondamentalmente in due modi diversi:
- il primo riguarda l‘elaborazione e la pulizia dei dati, grazie a cui è in grado di elaborare enormi quantità di informazioni, analizzandole per estrarre quelle più rilevanti ed eliminare il “rumore”. Questa capacità è particolarmente preziosa in un ambiente in cui i dati provengono da fonti diverse come borse, rapporti governativi e sensori ambientali. Automatizzando la preparazione e l’interpretazione dei dati, l’AI riduce in maniera significativa il tempo e le risorse necessarie per il processo di analisi.
- Il secondo modo consiste nel cogliere le relazioni non lineari. I mercati delle materie prime sono caratterizzati da relazioni dinamiche e spesso non lineari. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono modellare queste relazioni complesse, adattandosi alle correlazioni mutevoli e scoprendo modelli che i modelli statici non sono in grado di rilevare. Ad esempio, nei mercati dell’elettricità, dove i prezzi sono influenzati dagli squilibri fra domanda e offerta in tempo reale, l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere i picchi di prezzo con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali.
Le sfide e le opportunità dell’AI nel trading
Secondo l’IBM Global AI Adoption Index Report 2023, il 74% delle aziende del settore Energy & Utility intervistate ha implementato o sta valutando l’utilizzo dell’AI nelle proprie attività. Sebbene il suo potenziale e la sua efficacia siano ampiamente dimostrati, la sua adozione nel trading delle materie prime è impegnativa. A differenza dei mercati azionari, dove la negoziazione è spesso l’obiettivo principale, molti operatori del mercato delle materie prime, come i produttori di energia, danno la priorità all’efficienza delle operazioni energetiche (come dimostrato dallo studio di IBM) rispetto al trading speculativo. Di conseguenza, queste aziende potrebbero avere risorse o competenze limitate per investire in soluzioni sofisticate di AI.
Tuttavia, le partnership avviate tra i fornitori di soluzioni di AI e le aziende del settore energetico stanno colmando questo divario. Ad esempio, la nostra collaborazione con Enel, il secondo produttore europeo di energia elettrica, evidenzia come l’AI possa essere integrata nelle operazioni di trading delle materie prime.
Come Enel utilizza l’AI per previsioni sulle tendenze di mercato
Grazie a una partnership di lungo termine tra Enel e Axyon AI si sono sviluppati strumenti analitici avanzati, a partire da previsioni elaborate dall’intelligenza artificiale sulle tendenze di mercato attese: i trader di Enel possono quindi utilizzarle per prendere le loro decisioni finali in modo da minimizzare il rischio e massimizzare i profitti. Sfruttando la profonda conoscenza del mercato di Enel e la nostra esperienza nell’AI, la collaborazione ha l’obiettivo di sviluppare soluzioni su misura che siano in grado di migliorare il processo decisionale e sbloccare nuove opportunità nel trading energetico.
L’AI e l’apprendimento automatico non si limitano a migliorare il trading delle commodity, ma lo trasformano radicalmente. Affrontando le sfide poste dai dati disordinati e dalle relazioni di mercato dinamiche, l’AI consente agli operatori di operare con maggiore precisione e agilità. Con l’evoluzione e lo sviluppo della tecnologia, il suo ruolo nel trading di commodity non potrà che crescere, sbloccando nuove efficienze e opportunità per gli operatori.
I potenziali vantaggi per le aziende disposte ad abbracciare queste tecnologie sono assai significativi e l’integrazione dell’AI nelle operazioni di trading non è più una questione di se, ma di quando.
