Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha assunto un ruolo sempre più importante all’interno del settore tecnologico, influenzando non soltanto lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi, ma anche l’andamento in Borsa delle società maggiormente coinvolte in questa trasformazione.

Tra le azioni più esposte alla crescita dell’Intelligenza Artificiale troviamo titoli come NVIDIA, AMD e Broadcom, protagonisti negli ultimi anni di importanti movimenti sui mercati.

In questo articolo proveremo quindi a capire se sia possibile sfruttare queste dinamiche attraverso un approccio completamente sistematico. Per farlo selezioneremo proprio questi tre titoli e cercheremo di sviluppare un trading system estremamente semplice, applicando le stesse regole a ciascuno di essi.

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NVIDIA, AMD e Broadcom: tre titoli legati all’Intelligenza Artificiale

Per sviluppare il nostro trading system abbiamo selezionato tre società strettamente legate alla crescita dell’intelligenza artificiale: NVIDIA, Broadcom e AMD, identificate rispettivamente dai ticker NVDA, AVGO e AMD. NVIDIA rappresenta oggi uno dei principali punti di riferimento nella produzione di GPU e acceleratori utilizzati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale; AMD compete nello stesso settore attraverso i propri processori e acceleratori per data center; Broadcom è invece coinvolta nella produzione di semiconduttori e nelle infrastrutture di rete necessarie per collegare i grandi centri di calcolo.

La scelta non dipende però soltanto dal loro coinvolgimento nel settore. Tutte e tre le società sono quotate sul Nasdaq da diversi anni, presentano un’elevata capitalizzazione e sono scambiate quotidianamente con volumi consistenti. Si tratta quindi di titoli altamente liquidi, caratterizzati da spread generalmente contenuti. Si tratta di caratteristiche fondamentali sia per condurre un backtest sia per applicare successivamente il sistema in live trading.

Come funziona il trading system sulle azioni AI

Il trading system che utilizzeremo sarà volutamente molto semplice. L’obiettivo non è infatti trovare una combinazione complessa di indicatori o ottimizzare parametri differenti per ogni titolo, ma verificare se una logica possa funzionare in modo simile su NVIDIA, AMD e Broadcom.

Il backtest prenderà in considerazione un periodo di circa dieci anni, a partire dal 2016. In questo modo avremo una serie storica sufficientemente ampia, ma daremo anche maggiore rilevanza agli anni in cui l’intelligenza artificiale ha iniziato ad avere un impatto sempre più importante sul settore tecnologico e sull’andamento dei titoli analizzati.

Il capitale iniziale del portafoglio sarà pari a 30.000 dollari, con un massimo di 10.000 dollari destinati a ciascuna operazione. Qualora il sistema fosse contemporaneamente a mercato su tutti e tre i titoli, l’esposizione complessiva raggiungerebbe quindi i 30.000 dollari. In questo modo non sarà necessario utilizzare la leva.

La strategia sarà di tipo trend following e avrà l’obiettivo di intercettare le accelerazioni dei prezzi e mantenere la posizione finché il movimento rialzista rimarrà in corso. L’ingresso avverrà al superamento del massimo registrato nella sessione precedente. Una volta entrati, la posizione verrà chiusa qualora il prezzo rompa al ribasso il minimo delle ultime tre sessioni. Una logica volutamente elementare, applicata a tutti e tre i titoli.

I risultati del trading system su NVIDIA, AMD e Broadcom

I risultati ottenuti sono decisamente notevoli, soprattutto considerando l’estrema semplicità della logica utilizzata. L’equity line, in Figura 2, mostra una crescita piuttosto regolare lungo l’intero periodo di backtest e il sistema ottiene un net profit superiore a 132.000 dollari, partendo da un capitale iniziale di 30.000 dollari. Il rendimento medio annuo, come mostrato in Figura 3, raggiunge il 42,7%, mentre il profit factor è pari a 1,74, valori particolarmente interessanti per una strategia basata su appena due semplici condizioni operative.

L’aspetto sul quale è necessario concentrarsi maggiormente è però il rischio. Il massimo drawdown monetario supera infatti gli 11.200 dollari. Rapportato al capitale iniziale di 30.000 dollari, significa che nel momento peggiore il portafoglio avrebbe subito una perdita pari a circa il 37,5% del capitale di partenza.

Un drawdown di questa entità non può essere ignorato, soprattutto considerando che il test è stato effettuato durante un periodo particolarmente favorevole per NVIDIA, AMD e Broadcom. Il portafoglio presenta inoltre una diversificazione piuttosto limitata: i tre titoli appartengono allo stesso settore e possono reagire in maniera simile durante le fasi negative del mercato tecnologico. Prima di valutare positivamente il sistema, sarà quindi necessario lavorare soprattutto sulla riduzione del drawdown e sulla gestione dell’esposizione complessiva.

Position sizing e gestione del rischio

Per cercare di contenere il drawdown introduciamo una gestione della posizione basata sulla volatilità. Fissiamo innanzitutto un rischio massimo teorico pari all’1% dei 10.000 dollari destinati a ciascun titolo, cioè 100 dollari per operazione. Prima di entrare calcoliamo quindi quanto perderemmo se il prezzo, dopo l’ingresso, raggiungesse il minimo delle ultime tre sessioni, livello utilizzato dal sistema per chiudere la posizione.

Se investendo tutti i 10.000 dollari la perdita potenziale rimane entro i 100 dollari stabiliti, manteniamo l’esposizione completa. Quando invece la distanza tra il prezzo di ingresso e il livello di uscita è più ampia, riduciamo il capitale investito fino a riportare la perdita teorica vicino a 100 dollari. Per esempio, se con una posizione da 10.000 dollari il movimento verso il livello di uscita comportasse una perdita di 200 dollari, il sistema investirebbe soltanto 5.000 dollari.

Bisogna inoltre considerare che il limite dell’1% resta comunque teorico, perché eventuali gap di mercato possono portare a perdite superiori.

Come cambia la strategia con il position sizing

Con l’introduzione del position sizing basato sulla volatilità, il rendimento complessivo diminuisce sensibilmente, ma il profilo di rischio migliora in modo evidente. Come mostrato in Figura 5, il rendimento medio annuo passa infatti dal 42,7% al 12,97%, mentre il profitto netto scende da oltre 132.000 a circa 40.000 dollari. Si tratta di una conseguenza prevedibile, poiché nelle fasi più volatili il sistema utilizza soltanto una parte dei 10.000 dollari disponibili, riducendo l’esposizione e, di conseguenza, anche i profitti generati dai movimenti favorevoli.

Il beneficio principale si osserva però nel massimo drawdown, che passa da oltre 11.200 dollari a circa 3.000 dollari. Rapportato al capitale iniziale di 30.000 dollari, il drawdown scende quindi da circa il 37,5% a poco più del 10%. Il miglioramento è confermato anche dal Return on Max Drawdown, che aumenta da 11,77 a 13,23. Quindi, nonostante il rendimento assoluto sia inferiore, il sistema riesce a generare un profitto maggiore per ogni dollaro di drawdown sostenuto.

Per quanto riguarda invece l’average trade, poiché l’esposizione cambia da un’operazione all’altra, il suo valore percentuale è stato calcolato rapportando il profitto o la perdita di ogni trade al capitale effettivamente investito in quella specifica posizione e calcolando successivamente la media di tutti i risultati. Con questo procedimento otteniamo un rendimento medio pari a circa l’1,25% per operazione, un valore sufficientemente ampio per coprire eventuali commissioni e slippage.

Trading su azioni legate all’AI: rendimento, rischio e diversificazione

In conclusione, il test mostra come anche un approccio estremamente semplice possa produrre risultati interessanti su azioni legate al settore dell’Intelligenza Artificiale come NVIDIA, AMD e Broadcom.

Il confronto tra le due versioni evidenzia inoltre l’importanza del position sizing. Adattare l’esposizione alla volatilità ha ridotto il rendimento assoluto, ma ha reso il profilo di rischio molto più sostenibile, contenendo il drawdown e migliorando l’efficienza complessiva del sistema.

Rimane però fondamentale considerare questa strategia come una singola componente di un portafoglio più ampio. Anche se viene applicata a tre titoli diversi, NVIDIA, AMD e Broadcom appartengono allo stesso settore e sono influenzate da fattori comuni. Una diversificazione più completa richiederebbe quindi l’inserimento di strategie, strumenti e mercati caratterizzati da dinamiche differenti.

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Alla prossima,

Andrea Unger