La gestione del portafoglio con IA sta soddisfacendo le aspettative degli investitori sulla realtà?

Nel mezzo del fervore surrounding l'intelligenza artificiale nel campo degli investimenti, le performance degli exchange-traded funds (ETF) basati sull'IA stanno attirando l'attenzione. Mentre i fondi focalizzati su tecnologia e semiconduttori volano, i riflettori si spostano sugli ETF guidati dall'IA, che, nonostante la promessa di algoritmi avanzati e elaborazione dei dati, faticano a superare i benchmark di mercato tradizionali. La vera storia risiede nelle prestazioni deludenti di questi fondi, sfidando la narrazione prevalente che l'IA sia destinata a rivoluzionare la gestione del portafoglio.

Le difficoltà degli ETF basati sull'IA

L'intelligenza artificiale, salutata come un game-changer nel panorama degli investimenti, sta affrontando un controllo di realtà mentre gli ETF focalizzati sull'IA faticano rispetto ai controparti tradizionali. L'Invesco QQQ Trust e il VanEck Semiconductor ETF hanno registrato guadagni notevoli, alimentati da giganti della tecnologia come Nvidia. In netto contrasto, gli ETF che utilizzano l'IA per la costruzione del portafoglio, anche con track record di tre o cinque anni, sono indietro rispetto ai mercati più ampi.

L'AI Powered Equity ETF (AIEQ), che gestisce 103,6 milioni di dollari, ha registrato un guadagno anno per anno (year-to-date) di appena il 6,5% e un rendimento annualizzato del 4% su cinque anni, rimanendo indietro rispetto alle impressionanti impennate viste nei fondi tradizionali. Il CEO di EquBot, Chida Khatua, spiega l'approccio del fondo, utilizzando IBM Watson per analizzare vasti set di dati per oltre 6.000 società statunitensi. Ma, le performance del fondo, specialmente rispetto al S&P 500, rivelano una lotta per all'altezza dell'hype dell'IA.

Il giocatore più grande nel settore degli ETF sull'IA, il KOMP SDPR S&P Kensho New Economies Composite ETF da 1,6 miliardi di dollari, sta anche sotto-performando. Con un guadagno anno per anno trascurabile dello 0,08% e un declino del 4,3% su base annualizzata a tre anni, sorgono domande sulla fattibilità dell'IA nella costruzione di portafogli robusti.

Sfide e malintesi nel panorama degli investimenti in IA

Komson Silapachai di Sage Advisory suggerisce che le difficoltà dei fondi focalizzati sull'IA potrebbero essere più allineate con le sfide più ampie affrontate dagli approcci di gestione attiva piuttosto che con difetti intrinseci nella metodologia dell'IA. L'ETF basato sull'IA, seguendo un modello di gestione attiva, si affida alle prestazioni storiche del mercato per fare previsioni probabilistiche. Matt Bartolini di SPDR Americas Research sottolinea che è ancora presto per gli ETF attivamente gestiti focalizzati sull'IA, citando la natura non convenzionale del New Economies ETF, che sfida le categorie convenzionali di stile, capitalizzazione di mercato o settore.

Le aspettative degli investitori retail riguardo ai fondi guidati dall'IA potrebbero contribuire al disallineamento tra anticipazione e realtà. Chris Berkel, consulente finanziario e fondatore di AXIS Financial, sottolinea un malinteso comune tra gli investitori retail che cercano fondi AI puro che investono esclusivamente in aziende che creano la tecnologia. Berkel mette in guardia contro l'incomprensione del ruolo dell'IA, sottolineando che non è una sfera di cristallo ma uno strumento per migliorare nel tempo rispetto agli obiettivi prestabiliti.

La gestione del portafoglio con IA modellerà le strategie di investimento

Mentre il potenziale dell'IA è innegabile, persistono dubbi sulla sua capacità di superare costantemente i mercati tradizionali. Chida Khatua, CEO di EquBot, sottolinea che l'IA, nel caso di AIEQ, mira a complementare l'S&P 500 piuttosto che sostituirlo. La sotto-performanza dell'ETF sull'IA rispetto all'S&P è attribuita al fatto che quest'ultimo è un indice large-cap, che storicamente ha superato gli indici small-cap.

Il ruolo dell'IA nella metodologia del portafoglio varia, come visto con il fondo Merlyn.AI. Scott Juds, Chairman & CEO di Merlyn.AI, chiarisce che la loro IA serve come "abbellimento" piuttosto che come contributore alle performance. La strategia di momentum adattivo utilizza algoritmi genetici per contrastare il bias di selezione post-hoc, dimostrando che il vero valore dell'IA nella costruzione del portafoglio potrebbe estendersi oltre il suo contributo diretto ai rendimenti.

Mentre il dibattito sull'efficacia dell'IA nella gestione del portafoglio continua, le prospettive sul suo futuro divergono. Mentre Silapachai vede un potenziale di miglioramento nel picking azionario dell'IA nel tempo, Brett Manning, analista di mercato senior presso Briefing.com, afferma che l'attuale uso dell'IA supporta l'ipotesi del mercato efficiente. Manning sostiene che l'incapacità dell'IA di uscire dai modelli esistenti e percepire le dinamiche di mercato in modo diverso ostacolerà la sua capacità di battere il mercato.

La narrazione dell'IA che rivoluziona la gestione del portafoglio incontra un controllo di realtà mentre gli ETF basati sull'IA faticano con prestazioni deludenti. Mentre gli investitori navigano l'evolversi del panorama dell'IA nelle finanze, la conversazione si sposta dalla promessa dell'IA alla sua applicazione pratica, esortando un esame più attento delle metodologie e degli obiettivi di questi fondi.