Evoluzione dell'investimento basato sul valore – Come la matematica e le macchine stanno inseguendo l'elusivo alpha delle crypto

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L’ecosistema delle criptovalute sta attirando sempre più professionisti della finanza, attratti dalla sua volatilità e dal potenziale di rendimenti fuori misura.

Secondo il 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey di EY, l’entusiasmo istituzionale per gli asset digitali continua a crescere – con oltre il 70% degli investitori professionali che ora allocano risorse nel settore.

Sfruttando algoritmi su misura, modelli di dati e machine learning, gli esperti finanziari – noti come ‘quants’ – cercano sempre più spesso l’alpha nel mondo crypto.

L’evoluzione del settore negli ultimi anni ha dato origine a investimenti guidati dai dati.

Sebbene i modelli quantitativi adottati per le criptovalute non siano nuovi, sono infatti gli stessi strumenti statistici utilizzati da tempo dai quants per capitalizzare sulle inefficienze dei mercati tradizionali.

Come estensione della loro influenza, questi professionisti stanno ora applicando una strategia simile di ricerca dell’alpha all’ecosistema crypto, più giovane, veloce e dinamico.

L’ascesa degli investimenti quantitativi nelle criptovalute

Per comprendere l’argomento, è importante prima capire cosa sia l’‘alpha’.

In finanza, l’alpha è meglio descritto come una misura di performance che rappresenta il rendimento in eccesso di un investimento/asset rispetto a un indice di riferimento stabilito.

Una delle caratteristiche più sorprendenti del mercato crypto è la sua volatilità.

Tuttavia, queste enormi fluttuazioni generano una grande quantità di dati che, se studiati correttamente, possono indicare ai quants la prossima grande tendenza su cui puntare.

Considerando la natura del settore, l’idea delle strategie quantitative è ora molto comune nei mercati volatili, come FX e crypto.

La ricerca dell’alpha ora si estende a vari mercati, incluso l’ecosistema DeFi (finanza decentralizzata).

Oltre a offrire una grande diversificazione, lo spazio DeFi presenta potenziali opportunità di alpha, anche se queste possono essere di breve durata.

Tuttavia, nonostante questo potenziale di alti rendimenti, l’ecosistema DeFi rimane in una fase di transizione, caratterizzata da un crescente afflusso di investitori istituzionali.

Il 2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index mostra una quota crescente di attività istituzionale e aziendale, segnalando che la DeFi sta andando oltre il suo dominio iniziale da parte dei retail.

Questa dinamica mostra che le opportunità di alpha, per quanto buone, possono essere di breve durata e trasformarsi rapidamente in negative.

Comprendere questo rischio è cruciale per i nuovi quants che entrano nel mercato – in particolare in assenza di una regolamentazione definitiva che governi l’ecosistema.

Per cogliere le potenziali opportunità in crypto e DeFi, molti quants puntano a un vantaggio da first-mover.

Ecco perché i quants stanno scommettendo molto sugli investimenti quantitativi nel mondo crypto.

• Strategie basate su evidenze – I modelli orientati all’alpha possono migliorare la coerenza nella selezione delle operazioni nel tempo. Questo è fondamentale per valutare i progressi nel tempo.
• Allocazione sistematica – Con la giusta strategia alpha o quantitativa, i gestori di portafoglio possono adottare meglio un approccio sistematico agli investimenti in crypto.
• Lo sviluppo del trading algoritmico dipende anche da framework di implementazione accessibili e sicuri.

La matematica sta silenziosamente rivoluzionando il settore crypto

Nonostante la sua giovane età, l’industria crypto mostra forti correlazioni con i mercati tradizionali. Di conseguenza, molti modelli di fattori tradizionali possono essere applicati con successo alle criptovalute.

La ricerca pubblicata su Information Journal di MDPI (2024) lo conferma.

Considerando dimensione, volatilità e fattori di capitale o liquidità, gli strumenti matematici dovranno essere personalizzati per raggiungere una significatività statistica.

C’è però un aspetto importante di questa tendenza – ed è il fatto che la volatilità offre un andamento dei prezzi non lineare.

Come dimostrato negli ultimi anni, i modelli ML (machine learning) hanno mostrato promettenti capacità nel catturare pattern complessi nei dati crypto.

Studi recenti, come “A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin”, confermano che gli algoritmi ML avanzati superano i metodi statistici tradizionali nell’identificare relazioni non lineari nei mercati crypto.

Questo è diventato un ambito di crescente interesse per gli investitori quantitativi, soprattutto considerando il turnover più elevato del mercato crypto nel tempo, come si vede dai rendimenti di Bitcoin rispetto al Nasdaq-100 Index.

L’investitore retail medio può ottenere guadagni utilizzando solo l’analisi fondamentale.

Tuttavia, il gioco cambia quando entra in campo il capitale istituzionale, che opera sotto obblighi verso i clienti e vincoli regolamentari.

In questo caso, l’alpha diventa centrale nella loro strategia, poiché il margine di errore è significativamente ridotto.

L’investimento manuale può portare un investitore solo fino a un certo punto, ma con modelli matematici e strategie, gli investitori possono fare molto di più.

La Canadian Association of Alternative Strategies and Assets cita “scala e rigore” come motivi chiave per cui le strategie quant sono oggi fondamentali negli investimenti.

Nonostante il suo potenziale rivoluzionario, l’integrazione di strategie di ricerca dell’alpha nelle crypto non è ancora mainstream – anche se questo potrebbe cambiare nei prossimi anni.

Le principali strategie quant utilizzate negli investimenti crypto

Traendo vantaggio da anni di sviluppo, l’ecosistema finanziario tradizionale offre una ricchezza di metodi quantitativi che ora vengono adottati anche nel settore crypto.

Comprendere alcuni di questi metodi è molto importante per gli investitori che cercano un approccio disciplinato e guidato dai dati agli investimenti.

Alcuni di questi metodi quant sono discussi di seguito.

Arbitraggio

La volatilità nel settore crypto crea spazio sufficiente per opportunità di arbitraggio tra le piattaforme di trading.

Queste inefficienze consentono ai trader di sfruttare le differenze di prezzo tra le piattaforme.

Sono emerse diverse strategie per capitalizzare su questo, tra cui arbitraggio spaziale, arbitraggio triangolare e arbitraggio cross-token.

• L’arbitraggio spaziale consiste nell’acquistare un asset su una piattaforma e venderlo su un’altra dove il prezzo è più alto. La posizione geografica e le differenze valutarie sono alcuni dei fattori che possono aiutare a creare questa opportunità di arbitraggio.
• L’arbitraggio triangolare consiste nello sfruttare la differenza di prezzo tra tre asset sulla stessa piattaforma di trading. È spesso considerato un modello a basso rischio applicabile alle valute volatili.
• L’arbitraggio cross-token è di nicchia e può essere applicabile nell’ecosistema DeFi.

Pairs trading e investimenti basati su fattori

L’investimento basato su fattori prevede l’applicazione di filtri quantitativi per selezionare gli asset. Questi filtri sono vari ma si concretizzano principalmente in momentum, volatilità e liquidità.

Secondo Fidelity Investments, nel pairs trading i quants solitamente acquistano un asset sottovalutato mentre vendono allo scoperto quello sopravvalutato.

Anche se questo può richiedere una migliore comprensione del mercato, crea un canale strutturato per identificare potenziali inefficienze di prezzo nelle crypto.

Analisi del sentiment

Il sentiment nel settore crypto è tanto volatile quanto gli asset sottostanti stessi.

In realtà, è un driver primario del mercato, poiché un singolo post di una figura influente o di un regolatore può innescare movimenti di prezzo significativi, positivi o negativi, rendendo l’analisi del sentiment sempre più importante.

Forte di questa conoscenza, i quants stanno ora utilizzando il natural language processing per decifrare il polso emotivo del mercato.

Previsione della volatilità con il machine learning

Individuare con precisione l’alpha dai trend di volatilità è più difficile che identificare semplicemente i pattern.

A tal fine, i modelli di previsione vengono addestrati su dati storici, inclusi prezzo, volume e sentiment, per prevedere i movimenti futuri del mercato.

I modelli di machine learning più avanzati integrano indicatori macro e metriche blockchain.

Questa copertura robusta consente ai quants di catturare segnali critici guidati dai dati, essenziali per costruire un portafoglio di investimento di successo.

Finanza comportamentale

Operare con successo sul mercato in isolamento è quasi impossibile, motivo per cui molti investitori attivi in crypto si organizzano in comunità, condividono ideologie e talvolta formano gruppi quasi settari.

È probabile che all’interno di queste comunità esistano pattern riconoscibili che possono essere studiati per prevedere movimenti di mercato altrimenti irrazionali.

Con la crescente sofisticazione dell’analisi quantitativa nelle crypto, i modelli di finanza comportamentale – come la prospect theory e il comportamento da branco – sono ora fondamentali per comprendere e modellare gli investimenti in crypto.

Il mercato crypto mostra segni di maturazione, con una presenza crescente di investitori istituzionali accanto ai partecipanti retail.

Attraverso l’implementazione di modelli matematici e algoritmici, gli investitori si stanno orientando verso un framework disciplinato e analitico che dà priorità ai dati rispetto all’hype e alle emozioni.

L’era dell’affidarsi all’intuizione sta svanendo, sostituita da una crescente dipendenza da algoritmi, modelli statistici e machine learning per scoprire nuove opportunità.

Questi strumenti possono aiutare a ridurre i bias cognitivi nelle decisioni di investimento.

Vugar è un senior manager pluripremiato ed esperto di comunicazione con 15 anni di esperienza pratica progressiva che spazia dai giganti Fortune 500 a startup dinamiche, attualmente chief operating officer presso Bitget. In precedenza ha ricoperto il ruolo di chief marketing officer presso Beincrypto e ha occupato posizioni senior in brand rinomati come Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY e altri.

 

Immagine generata: Midjourney