Innovazione tecnologica nel settore finanziario: applicazione nella composizione del portafoglio nell'ambito dei Robo-Advisors.

The process of technological evolution has found space in many aspects of the financial industry. The manifestation of this phenomenon has a derivation that finds its first evidence starting from the last century. The FinTech context today is facing an integration of this development with advanced methodologies, which are increasingly placed in the context of artificial intelligence. The evolution of this phenomenon, in sectors such as banking, the insurance market and asset management, is showing important progress, with still ample room for evolution. Another important market that has had a direct confrontation with this progress is that of financial advice. Some consulting platforms have already been using automatic algorithms for asset management for years, also relying on classification surveys. This phenomenon saw its first positive evidences already from the first Robo-Advisors that entered the market, mainly highlighted in the reduction of costs and in the democratization of certain consulting services, aimed at retail customers. In the face of positive evidence, however, there are a series of possible improvements, which can concern all phases: from the classification of customers to the actual allocation of capital resources. Taking this aspect into account, the purpose of this thesis, starting from the characterization of the general phenomenon, is to highlight the integration of the creation of portfolios, both with the networks between the assets being allocated, and with measures of co-relationship between the variables, alternatives to those most often used in practice. The first chapter takes into consideration the phenomenon of technological evolution in the financial industry, with an overview of the main markets. The second chapter focuses on some investment methodologies already widely used in industry. In the same, various data analysis and AI methodologies are also considered in more detail, which may have a place in the context of Robo-Advisors. The third chapter highlights the methodology used to create the networks with the financial tools used in the analysis and the various measures of co-relationship between the variables considered. In the fourth chapter, the portfolios created with the indicated strategies are compared, in terms of various indicative factors.

Il processo di evoluzione tecnologica ha trovato spazio in molti aspetti dell'industria finanziaria. La manifestazione di tale fenomeno, ha una derivazione che trova le sue prime evidenze a partire dal secolo scorso. Il contesto FinTech oggi si sta trovando di fronte ad un' integrazione di tale sviluppo con metodologie avanzate, che sempre più di frequente si pongono nell'ambito dell' intelligenza artificiale. L'evoluzione di tale fenomeno, in settori come il banking, il mercato assicurativo e l'asset management sta mostrando importanti progressi, con spazio di evoluzione ancora ampi. Un altro importante mercato che ha avuto un confronto diretto con questo progresso è quello della consulenza finanziaria. Alcune piattaforme di consulenza si stanno servendo già da anni di algoritmi automatici per l'asset management, basandosi inoltre su sondaggi di classificazione. Questo fenomeno ha visto le sue prime evidenze positive già dai primi Robo-Advisors che sono entrati nel mercato, evidenziatesi principalmente nell'abbattimento dei costi e nella democratizzazione di taluni servizi di consulenza, rivolti a clientela retail. Di fronte ad evidenze positive esistono tuttavia una serie di miglioramenti possibili, che possono riguardare tutte le fasi: dalla classificazione dei clienti fino alla vera e propria allocazione delle risorse patrimoniali. Tenendo conto di questo aspetto, lo scopo di questo elaborato, partendo dalla caratterizzazione del fenomeno generale, è quello di evidenziare l' integrazione della creazione dei portafogli, sia con i networks fra gli asset oggetto dell'allocazione, che con misure di co-relazione fra le variabili, alternative a quelle più spesso utilizzate nella pratica. Nel primo capitolo viene preso in considerazione il fenomeno dell'evoluzione tecnologica nell'industria finanziaria, con uno sguardo d'insieme ai principali mercati. Nel secondo capitolo viene invece posta l'attenzione su alcune metodologie di investimento già ampiamente utilizzate nell'industria. Nello stesso vengono inoltre considerate più dettagliatamente diverse metodologie di analisi dei dati e di IA, che possono avere uno spazio nel contesto dei Robo-Advisors. Il terzo capitolo pone l'evidenza sulla metodologia utilizzata per creare i networks con gli strumenti finanziari usati nell'analisi e sulle diverse misure di co-relazione fra le variabili considerate. Nel quarto capitolo infine, vengono confrontati i portafogli creati con le strategie indicate, in termini di diversi fattori indicativi.