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Prevedere il mercato azionario misurando l’ansia
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Prevedere il mercato azionario misurando l’ansia

Come ci si sente prima di prendere importanti decisioni in merito a un grosso investimento? Come reagisce il nostro cervello alla sensazione incombente di rischio? Quali regioni cerebrali vengono messe in moto in queste situazioni di stress? Lo studio di questi processi fisiologici potrebbe portare a previsioni azzeccate sull’andamento del mercato azionario. I risultati fin qui ottenuti da un gruppo di ricercatori della Stanford University, e di recente pubblicati sulla rivista jNeurosci, fanno ben sperare a tal proposito.

Inizialmente, i ricercatori si erano concentrati sulla capacità di prevedere quali video sarebbero diventati virali, e quali campagne di crowdfunding avrebbero avuto successo, sulla base dell’attività di certe aree del cervello. Ottenuti dei buoni riscontri, si sono spinti ancora più in là, puntando a previsioni del mercato azionario. Un mercato che, come noto, si basa di tantissime variabili, molto eterogenee tra loro, e, per questo, è ritenuto molto difficile da prevedere. I partecipanti allo studio sono stati messi così ad analizzare le tendenze di certi titoli azionari dal 2015 a oggi, con la possibilità di decidere su quali investire. Il tutto, nel frattempo, veniva monitorato da risonanze magnetiche, per misurare l’attività di alcune regioni cerebrali: in nucleus accumbens e il lobo dell’insula.

I risultati sono stati sorprendenti: quando aumenta l’attività della prima regione, il valore di un’azione aumenta il giorno dopo, mentre quando aumenta quello della seconda ecco che il valore dell’azione diminuisce e i trend di mercato cambiano. È di particolare interesse il fatto che questa attività non è legata ai trend statistici: pur basandosi sull’analisi di questi, l’attività può comportarsi in modo differente, generando previsioni diverse. E corrette. Sarà questo, dunque, il futuro dell’analisi azionaria? La ricerca è ancora nelle fasi embrionali e la correlazione ancora troppo incerta, ma da questo studio si potrebbero ricavare algoritmi e tecnologie capaci, un giorno, di generare previsioni molto più attendibili.

Riccardo Meggiato