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Il copy trading<\/strong> è una particolare tecnica grazie alla quale è possibile copiare le posizioni di un trader in modo automatico o manuale, all’apertura o chiusura dei mercati.<\/p> Questa tecnica, nata sulle piattaforme di social trading<\/strong>, è adoperata soprattutto dai traders alle prime armi<\/strong>, che non hanno ancora maturato un’adeguata esperienza in un determinato mercato e che quindi si affidano alle scelte dei traders più esperti.<\/p> Con l’avvento dell’intelligenza artificiale e di ChatGPT<\/strong><\/a>, gli algoritmi di apprendimento automatico hanno fatto il loro ingresso anche nel settore finanziario<\/strong>, soprattutto nel mercato azionario e in quello delle criptovalute, rivoluzionando il modo di fare trading. Ma è proprio vero che l’IA è in grado di prevedere<\/strong> l’andamento dei prezzi meglio<\/strong> di quanto possano fare gli analisti di mercato?<\/p> Per rispondere a questa domanda è stato portato avanti un esperimento molto interessante definito “GPT Portfolio<\/strong>”, ovvero una piattaforma di copy trading automatico gestita dall’IA di ChatGPT-4<\/strong><\/a> sulla piattaforma di gestione finanziaria Autopilot<\/strong>.\n<\/p> <\/span><\/p> \nL’esperimento GPT Portfolio<\/strong> è condotto sul mercato azionario e prevede che l’algoritmo di ChatGPT sottoponga ad analisi 10.000 articoli di notizie finanziare e 100 rapporti aziendali<\/strong> al fine di identificare 20 titoli azionari<\/strong> da inserire in un portafoglio di investimenti di 50.000 dollari<\/strong>. I 20 titoli selezionati vengono poi aggiornati settimanalmente.<\/p> L’IA non ha perso tempo e tra le sue scelte iniziali figuravano nomi di grandi aziende, come Amazon<\/strong>, Berkshire Hathaway<\/strong> e Davita Health<\/strong>; dopo due settimane, GPT Portfolio<\/strong> è riuscito a ottenere un guadagno complessivo del 2%<\/strong>, modesto ma comunque allineato alla performance del mercato azionario durante lo stesso periodo.<\/p> Quello che però è emerso dall’esperimento, è che mentre una parte dei titoli selezionati dall’IA hanno fatte registrare guadagni, un’altra parte ha invece subito perdite maggiori.\n<\/p> \nLa performance ottenuta da ChatGPT-4 nell’esperimento GPT Portfolio condotto nei mercati azionari, ha innescato una vivace polemica<\/strong> tra gli analisti circa le reali capacità<\/strong> e i limiti<\/strong> dei modelli linguistici di grandi dimensioni<\/strong>, come appunto l’algoritmo di ChatGPT.<\/p> L’intelligenza artificiale si è dimostrata promettente<\/strong> infatti, ma ha portato anche alla luce i suoi grandi limiti<\/strong> per quanto concerne l’accuratezza<\/strong> nelle decisioni di investimento.<\/p> Mentre in altri campi l’applicazione dell’IA si è dimostrata risolutiva, mettendo a rischio le posizioni di lavoro occupate da esseri umani; sembra invece che in ambito finanziario sia ancora prematuro affidarsi totalmente all’IA senza alcuna supervisione da parte degli operatori umani.<\/p> Ad avvalorare questa tesi contribuiscono l’80% degli utenti della piattaforma di trading Bitget<\/strong>, che in un recente sondaggio hanno dichiarato di aver avuto esiti negativi affidandosi ai consigli finanziari generati dall’IA<\/strong>.\n<\/p> \nI principali ostacoli che l’IA affronta nel settore del trading sono la volatilità<\/strong>, gli eventi imprevisti<\/strong> e, in particolar modo, il coefficiente di disinformazione<\/strong>.<\/p> I mercati azionari, come anche quelli delle criptovalute, sono estremamente volatili e i trend possono cambiare in maniera improvvisa<\/strong>. A complicare ulteriormente la situazione, poi, concorrono tutti quegli eventi, spesso imprevedibili, che però hanno il potere di incidere in maniera sostanziale<\/strong> sull’andamento del mercato o di singoli titoli.<\/p> Il problema principale, però, rimane la disinformazione<\/strong>. Pur essendo in grado di processare un’enorme mole di articoli in poco tempo, l’IA non possiede alcuno strumento critico<\/strong> per distinguere una fake news<\/strong> da una notizia legittima<\/strong>, e questo incide negativamente<\/strong> sulle decisioni di investimento prese dall’IA.\n<\/p> <\/span><\/p> \nIl mercato azionario non è paragonabile a quello delle criptovalute<\/strong>, ovviamente, ma per determinati versi seguono entrambi le stesse dinamiche. È vero, per esempio, che il mercato azionario è soggetto a tempistiche diverse perché ha le sue chiusure, le aperture e i periodi di stop alle contrattazioni, mentre il mercato delle criptovalute prosegue senza interruzioni di alcun genere.<\/p> I crypto-asset, però, sono esposti alle stesse dinamiche<\/strong> dei titoli azionari per quanto concerne la volatilità<\/strong>, i cambiamenti di tendenza repentini<\/strong> e gli eventi imprevisti<\/strong> e determinanti.<\/p> Dal momento che il mercato azionario ha provato a sperimentare l’azione dell’IA nel trading, quindi, il mercato crypto non poteva esimersi, e di conseguenza è nato da poco un nuovo progetto: una piattaforma di trading intelligence basata sulla tecnologia IA<\/strong>.\n<\/p> \nLa piattaforma yPredict<\/strong> ruota intorno allo stesso principio cardine si cui è stato fondato l’esperimento GPT Portfolio<\/strong>, ovvero un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)<\/strong> basato su un algoritmo di apprendimento automatico.<\/p> La piattaforma ha il suo token nativo YPRED<\/strong>, che verrà utilizzato per pagare le quote di iscrizione e i modelli predittivi messi a disposizione degli utenti, andando così ad alimentare e sostenere sia l’utilità e il valore del token sia l’ecosistema di yPredict.\n<\/p> \nLa tecnologia IA di yPredict<\/strong> crea modelli predittivi e mercati interni che gli utenti possono utilizzare per migliorare le loro scelte di trading<\/strong>, ma a differenza di GPT Portfolio è una piattaforma open source.<\/p> Questo significa che oltre ai consigli della comunità, yPredict è suscettibile di continui miglioramenti grazie all’apporto di qualsiasi sviluppatore di AI machine-learning<\/strong> sia interessato a contribuire mettendo a punto nuovi modelli predittivi.<\/p> Gli sviluppatori saranno ulteriormente incentivati dal fatto di poter vendere<\/strong> alla piattaforma yPredict i modelli predittivi che hanno creato, in base al loro tasso di successo verificabile, e quindi guadagnare redditi passivi<\/strong> sotto forma di token YPRED.<\/p> Nel momento in cui scriviamo, il token YPRED<\/strong> è venduto a un costo unitario di 0,09 dollari<\/strong>. La quotazione iniziale del token YPRED sugli exchange, al momento del lancio ufficiale, sarà di 0,12 dollari<\/strong>.\n<\/p> Le criptovalute sono altamente volatili e non regolamentate. Nessuna tutela del consumatore. Potrebbe essere applicata una tassa sugli utili.<\/em><\/p> \n <\/p> Leggi anche:<\/strong>\n<\/p> Il copy trading \u00e8 una particolare tecnica grazie alla quale \u00e8 possibile copiare le posizioni di un trader in modo automatico o manuale, all’apertura o chiusura dei mercati. Questa tecnica, nata sulle piattaforme di social trading, \u00e8 adoperata soprattutto dai traders alle prime armi, che non hanno ancora maturato un’adeguata esperienza in un determinato mercato e che quindi si affidano alle scelte dei traders pi\u00f9 esperti.<\/p>\n","protected":false},"author":181,"featured_media":124215,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[9,1],"tags":[3159,56,757,536,112],"editors":[2153],"sponsored_companies":[],"class_list":["post-124211","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blockchain-news","category-news","tag-chatgpt","tag-criptovalute","tag-crypto","tag-mercato","tag-trading","editors-sauro-arceri"],"acf":[],"yoast_head":"\nCome funziona GPT Portfolio<\/h2>
La polemica sui modelli linguistici di grandi dimensioni<\/h3>
I limiti dell’IA nel trading<\/h3>
L’IA e il mercato delle criptovalute<\/h2>
yPredict: una nuova generazione di strumenti di trading<\/h3>
La forza della collaborazione per creare un’intelligenza collettiva<\/h3>
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