Trading azionario basato sull'IA: quale strumento di IA generativa è migliore

LLM strumenti sono stati utilizzati nel trading azionario basato sull'IA sin dalla loro comparsa.¹

Ho testato 14 modelli di IA generativa per il trading azionario basato sull'IA per valutare la loro capacità di prevedere le variazioni di prezzo di 132 azioni utilizzando le informazioni fornite. I risultati mostrano che

• ChatGPT 5 Thinking model e il modello Gemini 2.5 Pro hanno fornito le migliori prestazioni.
• I modelli attuali di ChatGPT e Gemini hanno prestazioni inferiori rispetto ai modelli precedenti.
• Il tasso di successo diminuisce quando vengono forniti dati aggiuntivi.

Prestazioni degli strumenti basati sull'IA

Per ulteriori dettagli sul benchmark, leggi la sezione metodologia del benchmark di trading azionario.

Versioni attuali

GPT 5.5 Instant

Le etichette sono state assegnate utilizzando fattori comunemente associati alle reazioni di mercato negli studi sugli eventi delle imprese familiari:

• Importanza del dirigente uscente (CEO > Presidente del consiglio > ruoli onorari).
• Concentrazione della proprietà familiare.
• Redditività (ROE, ROA).
• Leva finanziaria.
• Implicazioni generali della governance e della transizione.

Claude Opus 4.8 Medium

Logica di base Due forze opposte guidano la reazione:

(+) Sblocco (entrenchment-relief): La morte di un insider radicato/sottoperformante può attivare il mercato del controllo e aumentare le speranze di risanamento.

(-) Perdita di capitale umano: La morte di un proprietario-manager che aggiunge valore distrugge competenze difficilmente sostituibili e crea un rischio di successione.

(0) Nessuna sorpresa: Titoli cerimoniali/pensionati, ruoli esclusivamente consiliari o casi attenuati/compensativi non producono una reazione significativa.

Regole decisionali:

• Emerito/onorario -> 0 (ritirato).
• Membro del consiglio/direttore, redditizio -> 0; in perdita -> +1 (scossone).
• Dirigente attivo + perdite/ROA +1 (sollievo/opzionalità).
• Dirigente attivo + forte (ROA>=mediana & ROE>=10 & NI>0) & proprietà>=60% -> -1 (amministratore perduto).
• Dirigente attivo + forte ma proprietà 0 (cuscino di supervisione).
• Medio / segnale mancante / ruolo sconosciuto -> 0.

DeepSeek V3.2 (Instant & Deep Think)

DeepSeek V3.2 con e senza Deep Think mostra un tasso di successo del 58%. Si basa sul ruolo del defunto e sulle performance dell'impresa.

Reazione negativa (-1): Il mercato si aspetta una perturbazione.

• Alta dipendenza: Se il defunto era il fondatore o un CEO/Presidente attivo (lavorativo) con una lunga permanenza, la sua perdita crea un vuoto di leadership significativo.
• Bassa proprietà familiare: Una proprietà inferiore potrebbe significare meno "pelle in gioco" da parte della famiglia per stabilizzare l'impresa dopo la crisi.

Reazione positiva (+1): Il mercato si aspetta un miglioramento.

• Sollievo: La morte risolve una situazione negativa. Questo accade spesso se l'impresa stava performando male (reddito netto o ROE negativi) sotto un leader di lunga data. Il mercato scommette su un nuovo inizio.
• Successione consolidata: Se il defunto non era operativo (workD=0) o era un presidente in pensione, il successore è probabilmente già in carica.
• Alta proprietà familiare: Un'alta proprietà familiare spesso segnala un impegno a mantenere il valore e garantire una transizione fluida.

Reazione neutra (0): L'evento è già scontato o irrilevante.

• Ruolo non critico: Se il defunto era un membro del consiglio non esecutivo o una figura in pensione non coinvolta nelle operazioni quotidiane.
• Transizione graduale: Se la morte non è stata improvvisa e l'impresa è grande (molti dipendenti/asset), è probabile che esistano sistemi per gestire la transizione senza interruzioni.

Gemini 3.1 Pro

Ecco il quadro finanziario utilizzato per classificare le 132 imprese in 1, -1, o 0:

1. Significativamente negativo (-1) (Riepilogo: “Perdita di talento chiave”)
   • Condizione: Il defunto ricopriva un ruolo esecutivo critico (CEO, Presidente del consiglio, Presidente) E l'impresa era altamente redditizia (ad es., ROE > 10% o ROA > 5%).
   • Ragione: La morte improvvisa di un leader familiare altamente efficace rimuove un visionario centrale e un generatore di valore. Questo introduce una grave incertezza successoria e operativa, portando al panico e a reazioni negative del mercato.
2. Significativamente positivo (1) (Riepilogo: “Sollievo dall'incrostazione”)
   • Condizione: L'impresa era storicamente sottoperformante prima dell'evento (Reddito netto negativo, ROA < 0, o ROE < 0).
   • Ragione: Nelle imprese familiari, i fondatori o manager con scarse performance sono spesso protetti dal licenziamento a causa dei loro legami familiari (incrostazione). La loro scomparsa è spesso vista favorevolmente dal mercato come un catalizzatore per la professionalizzazione, la ristrutturazione e una nuova gestione.
3. Non significativo (0) (Riepilogo: “Successione di routine”)
   • Condizione: L'impresa aveva una performance finanziaria media e moderata, O il defunto ricopriva un ruolo non esecutivo/onorario/consultivo (ad es., membro del consiglio, presidente onorario).
   • Ragione: Senza una sovraperformance o sottoperformance estrema, o se il ruolo non era critico per le operazioni quotidiane, il mercato considera la morte come un evento di successione di routine che non altera materialmente i flussi di cassa futuri dell'impresa.

Modelli precedenti

GPT 5.4 Instant

GPT 5.4 Instant raggiunge un tasso di successo del 69%. Il modello si concentra principalmente sulla redditività dell'impresa, utilizzandola come segnale primario.

• Logica dell'etichetta negativa: Più probabile quando il defunto ricopriva un ruolo attivo centrale (specialmente CEO/presidente), l'impresa appariva redditizia/sana, il controllo familiare era elevato e l'evento implicava un rischio di continuità o successione significativo.
• Logica dell'etichetta positiva: Più probabile quando la redditività appariva più debole e/o la leva finanziaria era più alta, così l'evento poteva essere interpretato come un reset della governance o un catalizzatore di turnaround, specialmente quando la profondità della successione familiare appariva disponibile.
• Logica dell'etichetta neutra: Utilizzata quando il ruolo appariva meno operativo/cerimoniale, quando forze compensative dominavano, o quando le informazioni non supportavano fortemente una reazione significativa a breve termine.

GPT 5.4 modello Thinking

GPT 5.4 Thinking raggiunge un tasso di successo del 64% con input limitati. Combina redditività e proprietà familiare.

• Logica dell'etichetta negativa: Più probabile quando il familiare defunto aveva un ruolo operativo centrale, la redditività appariva solida e l'influenza familiare era significativa.
• Logica dell'etichetta positiva: Più probabile quando il familiare defunto aveva un ruolo centrale, ma l'impresa sembrava più debole o più indebitata, per cui il mercato può accogliere favorevolmente il cambiamento.
• Logica dell'etichetta neutra: Più probabile quando il ruolo era onorario / meno operativo, l'impresa era abbastanza grande da assorbire il cambiamento, o i segnali dell'impresa erano misti.

Gemini 3 Thinking

Il tasso di accuratezza di Gemini 3 Thinking è del 53%. Il meccanismo decisionale alla base è il seguente:

• Significativamente positivo (1): Queste imprese hanno sottoperformato sotto la leadership familiare ($ROA < 2.5\%$). Il mercato probabilmente vede la partenza di un manager familiare centrale (CEO o Presidente del consiglio) come un segnale per la professionalizzazione o una necessaria inversione strategica.
• Significativamente negativo: Queste imprese erano eccezionalmente performanti ($ROA > 12\%$) sotto il loro leader centrale. La loro partenza rappresenta una perdita significativa di capitale umano strategico e leadership visionaria.
• Non significativo: Questa categoria si applica alle imprese con performance media o dove il soggetto uscente ricopriva un ruolo onorario, emerito o secondario (ad es., Vicepresidente, Membro del Consiglio), suggerendo che la partenza ha un impatto minimo sulle operazioni quotidiane o era "scontata".

Gemini 3 Flash

GPT 5.4 Instant raggiunge un tasso di successo del 54%. Le previsioni si basano su due teorie di mercato concorrenti riguardanti la successione nelle imprese familiari:

• Teoria della persona chiave (-1): Nelle imprese con una redditività eccezionalmente elevata ($ROA \gt 10\%$), il mercato spesso considera il leader come una "stella" o un visionario. La sua partenza crea un vuoto di talento strategico, portando a rendimenti anomali negativi.
• Teoria della professionalizzazione/incrostazione (+1): Nelle imprese sottoperformanti ($ROA \lt 3\%$) o in quelle con elevata proprietà familiare, la partenza di un manager familiare è spesso vista come un'opportunità per "nuove leve" o una gestione professionale, portando a rendimenti anomali positivi.
• Stabilità/neutralità (0): Per le imprese con performance moderate o dove il leader ricopriva un ruolo non attivo/onorario (ad es., Emerito, Presidente onorario), l'evento è spesso considerato "scontato" o operativamente insignificante.

Claude Sonnet 4.2

Il tasso di accuratezza di Claude Sonnet 4.2 sul benchmark è del 48%. Il modello valuta ogni impresa su 6 dimensioni derivate dalla teoria degli studi sugli eventi sulle transizioni di leadership nelle imprese familiari:

1. Rilevanza del ruolo (più importante)

La posizione del defunto determina quante informazioni la partenza trasmette al mercato:

• Ruoli onorari/emeriti (+0.4): Questi individui si sono ritirati operativamente. L'annuncio è a bassa sorpresa, spesso pre-comunicato → la reazione del mercato è lievemente positiva o neutra.
• CEO/Presidente attivo (−0.6): Il rischio di persona chiave è massimo. I mercati prezzano l'incertezza su chi prenderà il posto e se la strategia cambierà.
• VP/Presidente (−0.25): Preoccupazione moderata, ma l'impresa è meno dipendente da un singolo dirigente.
• Membro del consiglio/Direttore (+0.1): Non esecutivo; minima interruzione operativa.

2. Segnale ROA

• ROA negativo (+1.2): Un manager uscente sotto la cui gestione gli asset hanno ottenuto rendimenti negativi → il mercato legge l'uscita come sollievo. Questo è il singolo driver positivo più forte.
• Sotto p25 (ROA < 1.8%) (+0.5): Impresa sottoperformante, la partenza è comunque accolta favorevolmente.
• Sopra p75 (ROA > 9.6%) (−0.6): Un'impresa con ROA elevato che perde un dirigente chiave segnala che il mercato potrebbe perdere l'artefice di quei rendimenti.

3. Reddito netto / EBITDA

• Perdita netta (+0.6) e EBITDA negativo (+0.5) rafforzano il segnale di sollievo dalla difficoltà indipendentemente dal ROA.

4. ROE (quartile superiore, −0.3)

Anche dove il ROA è moderato, le imprese nel quartile superiore di ROE (>19.3%) sono considerate dotate di un allocatore di capitale altamente efficace — la cui perdita il mercato sconta negativamente.

5. Proprietà familiare

• ≥75% (+0.45): Un controllo familiare elevato significa che la successione è quasi certamente all'interno della famiglia e pre-pianificata. Riduce l'incertezza.
• 50–74% (+0.20): Famiglia maggioritaria, stabile ma leggermente meno certa.
• <30% (−0.25): Proprietà dispersa solleva dubbi sull'identità del successore.

6. Leva finanziaria

• >0.70 (+0.40): Le imprese ad alta leva finanziaria con un leader uscente segnalano un potenziale reset strategico; i mercati possono vederlo positivamente (uscita dalla difficoltà).
• Sopra p75 (>0.36) (+0.20): Debito elevato notato.

Punteggio ≥ 0.90 → Etichetta Significativamente positivo

Punteggio ≤ −0.70 → Etichetta Significativamente negativo

Altrimenti → Etichetta Non significativo

GPT 5 modello Thinking

Il modello Thinking di ChatGPT 5 presenta la massima accuratezza tra gli strumenti testati, con un tasso di successo del 74%. Lo strumento prevede la variazione di prezzo sulla base di due indicatori:

Indice di concentrazione della leadership (LCI) → più alto = maggiore probabilità di CAR negativo sostanziale

• LCI = 0.40·z(role_importance) + 0.30·z(family_control) + 0.20·z(financial_strength) − 0.10·z(size)
  • role_importance: peso gerarchico del defunto (CEO > presidente > presidente del consiglio > vicepresidente).
  • family_control: proprietà familiare (% dei diritti di voto).
  • financial_strength: composito di ROE e ROA (redditività).
  • size: ln(asset).
• Intuizione: I mercati si aspettano maggiore perturbazione quando un familiare centrale muore in un'impresa a proprietà concentrata, redditizia, ma relativamente più piccola.
• Decisione: Etichetta Negativo sostanziale se LCI è nel top 30% del campione e ≥ 0.5 unità z sopra il Renewal Index.

Indice di potenziale di rinnovo (RPI) → più alto = maggiore probabilità di CAR positivo sostanziale

• RPI = 0.40·(−z(financial_strength)) + 0.25·z(leverage) − 0.20·z(family_control) − 0.10·z(size) + 0.05·z(liquidity_stress)
  • leverage: (debito a lungo termine + debito a breve termine) / patrimonio netto.
  • family_control: proprietà familiare (% dei diritti di voto).
  • liquidity_stress: debiti verso fornitori / asset.
  • financial_strength: composito di ROE e ROA.
  • size: ln(asset).

• Intuizione: Le imprese con redditività debole, una certa pressione debitoria, minore dominio familiare e tensioni di liquidità possono vedere il mercato accogliere favorevolmente la possibilità di un cambiamento di governance o di una nuova leadership.
• Decisione: Etichetta Positivo sostanziale se RPI è nel top 30% del campione e ≥ 0.5 unità z sopra il LCI.

Gemini 2.5 Pro modello

Gemini 2.5 Pro prevede correttamente il 71% delle variazioni dei prezzi delle azioni. Questo modello suggerisce che i trader attivi prendono decisioni basate sulla vulnerabilità dell'impresa e sulla potenziale opportunità di rinnovo.

Indice di vulnerabilità (VI) → più alto = maggiore probabilità di CAR negativo sostanziale

• VI = 0.40·z(family_control) + 0.35·(-z(financial_strength)) + 0.20·z(leverage) – 0.05·z(size)
  • family_control: Proprietà familiare (% dei diritti di voto).
  • financial_strength: Punteggio z composito di ROE e ROA.
  • leverage: Debito a lungo termine / patrimonio netto.
  • size: Logaritmo naturale del totale degli asset (ln(asset)).
• Intuizione: Il mercato punisce il titolo quando la morte di un leader chiave crea un vuoto di potere. Questo rischio è massimo nelle imprese fortemente indebitate, non redditizie e a predominanza familiare che mancano della resilienza e della struttura manageriale profonda delle grandi società. La combinazione di un alto controllo familiare, cattiva salute finanziaria e alta leva finanziaria crea un mix potente per l'incertezza degli investitori.
• Decisione: Etichetta Sostanzialmente negativo se il punteggio VI di un'impresa è nel top 5% del campione.

Indice di catalizzatore di turnaround (TCI) → più alto = maggiore probabilità di CAR positivo sostanziale

• TCI = 0.50·(-z(financial_strength)) + 0.25·z(family_control) – 0.15·z(leverage) – 0.10·z(size)
  • financial_strength: Punteggio z composito di ROE e ROA.
  • family_control: Proprietà familiare (% dei diritti di voto).
  • leverage: Debito a lungo termine / patrimonio netto.
  • size: Logaritmo naturale del totale degli asset (ln(asset)).
• Intuizione: Il mercato reagisce positivamente quando la morte è percepita come un'opportunità di rinnovo. Ciò si verifica quando un leader familiare radicato in un'impresa sottoperformante ma finanziariamente stabile viene a mancare. Il mercato prevede che un cambiamento di leadership sbloccherà valore migliorando strategia e operazioni, rendendo l'impresa una potenziale storia di turnaround o un obiettivo di acquisizione.
• Decisione: Etichetta Sostanzialmente positivo se il punteggio TCI di un'impresa è nel top 5% del campione ed è almeno 0.5 unità z sopra il suo punteggio VI.

GPT 5 Pro modello

Il tasso di accuratezza di GPT 5 Pro è del 56% per il mio benchmark. Lo strumento di IA generativa effettua previsioni basate su due indicatori:

Indice di rischio della persona chiave (KPRI) → più alto = maggiore probabilità di CAR negativo sostanziale

• KPRI = 0.40·z(ownership) + 0.30·z(leverage) − 0.20·z(size) + 0.10·z(profitability)
• Intuizione: imprese a proprietà concentrata, più indebitate, più piccole e attualmente redditizie affrontano un rischio di persona chiave percepito più elevato alla morte di un familiare.
• Decisione: Etichetta negativo sostanziale se KPRI è nel top 30% del campione e ≥ 0.5 unità z sopra TPI.

Indice di potenziale di turnaround (TPI) → più alto = maggiore probabilità di CAR positivo sostanziale

• TPI = 0.40·(−z(profitability)) + 0.20·z(leverage) − 0.20·z(ownership) − 0.10·z(size) + 0.10·z(AP/assets)
• Intuizione: performance debole + una certa pressione finanziaria, ma un minore controllo familiare può far sì che i mercati accolgano favorevolmente un cambiamento di leadership.
• Decisione: Etichetta positivo sostanziale se TPI è nel top 30% e ≥ 0.5 unità z sopra KPRI.

GPT 4o

Questo vecchio modello ChatGPT utilizza algoritmi di IA basati sul ruolo del defunto nell'impresa, sulla proprietà della famiglia, sulle dimensioni dell'impresa e sulla leva finanziaria. Il modello prevede il CAR dell'evento come

Sostanzialmente negativo, se

• Il defunto è CEO/Presidente del consiglio
• Alta proprietà familiare (>70%) e il defunto ricopriva un ruolo di leadership
• Imprese più piccole o meno diversificate (bassi asset/ricavi)
• Alta leva finanziaria: debito a lungo termine o debito a breve termine > asset

Sostanzialmente positivo, se

• Il defunto aveva un ruolo minore (ad es., membro del consiglio o VP)
• L'impresa era sottoperformante (ad es., ROE o ROA negativi), i mercati potrebbero vederlo come positivo
• Basso controllo familiare (30%)

Nessuna variazione significativa, se

• Imprese medio-grandi con dati finanziari solidi
• Defunto non in leadership attiva
• Proprietà familiare bassa o media (30%–60%)

Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4 raggiunge un tasso di accuratezza del 46% nel prevedere i movimenti dei prezzi delle azioni in seguito ai decessi della leadership familiare. Questo modello utilizza un sistema di punteggio multifattoriale che pondera il rischio di successione della leadership rispetto ai fattori di resilienza dell'impresa.

Punteggio di interruzione della successione (SDS) → più alto = maggiore probabilità di CAR negativo sostanziale

• SDS = 0.30·z(position_weight) + 0.25·z(family_ownership) + 0.20·(-z(financial_performance)) + 0.15·z(debt_burden) – 0.10·z(firm_scale)
  • position_weight: Punteggio gerarchico dove CEO = 3, Presidente del consiglio = 2.5, Presidente = 2, VP = 1, Consiglio = 0.5
  • family_ownership: Percentuale di controllo di voto della famiglia
  • financial_performance: Punteggio composito dei punteggi z di ROE e ROA
  • debt_burden: Rapporto debito a lungo termine / asset
  • firm_scale: Numero di dipendenti come proxy della profondità organizzativa
• Intuizione: I mercati reagiscono in modo più negativo quando un vuoto di leadership critica si combina con un controllo familiare concentrato e una debole resilienza istituzionale. La morte di un CEO o di un Presidente del consiglio in un'impresa a predominanza familiare crea una crisi di successione immediata, in particolare quando l'impresa manca della forza finanziaria per superare l'incertezza o della profondità organizzativa per garantire la continuità. Un debito elevato amplifica questa vulnerabilità limitando la flessibilità strategica durante il periodo di transizione.
• Decisione: Etichetta Sostanzialmente negativo se SDS è nel top 36% del campione (punteggio ≤ -3.0).

Indice di rinnovo della governance (GRI) → più alto = maggiore probabilità di CAR positivo sostanziale

• GRI = 0.35·(-z(financial_performance)) + 0.25·z(institutional_quality) – 0.20·z(family_ownership) + 0.15·z(market_development) – 0.05·z(position_weight)
  • financial_performance: Punteggio composito di debolezza ROE/ROA
  • institutional_quality: Indicatori di dimensione dell'impresa e stabilità del settore
  • family_ownership: Concentrazione del controllo familiare (invertita)
  • market_development: Proxy di efficienza del mercato basata sul paese
  • position_weight: Importanza della posizione di leadership (invertita)
• Intuizione: I mercati anticipano la creazione di valore quando il cambiamento di leadership avviene in imprese sottoperformanti con strutture di proprietà disperse. La morte rimuove potenziali effetti di incrostazione preservando al contempo le capacità istituzionali necessarie per il turnaround. Ciò è particolarmente pronunciato nei mercati sviluppati dove la successione manageriale professionale è più prontamente disponibile e i meccanismi di governance sono più forti.
• Decisione: Etichetta Sostanzialmente positivo se il punteggio GRI è nel top 17% del campione (punteggio ≥ 1.5) e supera SDS di almeno 2.0 punti.

DeepSeek

Questo strumento di IA generativa utilizza un'analisi euristica esperta, raggiungendo un tasso di accuratezza stimato di ~65% su benchmark standard di studi sugli eventi finanziari. Il nucleo della decisione pesa la valutazione di tre fattori principali:

Ruolo del defunto

• Presidente del consiglio/CEO/Presidente: Immediatamente contrassegnato per un alto potenziale impatto negativo.
• Emerito/Onorario/VP: Ponderato significativamente meno, spesso portando a una previsione di "Nessuna variazione significativa".
• Ruoli minori: Trattato come un segnale debole.

Salute finanziaria

• Reddito netto e ROE/ROA: Un reddito netto negativo o rendimenti bassi associati a un ruolo chiave spesso spingevano la previsione verso "Negativo". Se il ruolo era minore, poteva suggerire "Positivo".
• Debito a lungo/breve termine: Livelli di debito elevati amplificavano il rischio percepito per le imprese con ruoli chiave.

Proprietà familiare

• Alta proprietà (>60%) + Ruolo chiave: Amplificava fortemente la previsione "Negativo" (leadership radicata, incertezza sulla successione).
• Bassa proprietà (30%) + Scarse performance: Amplificava la previsione "Positivo" (più facile per gli estranei forzare il cambiamento).

Gemini 2.5 Flash modello

Gemini 2.5 Flash afferma che le previsioni sono effettuate sulla base di uno studio sugli eventi e della letteratura sulla governance aziendale, presentando un tasso di accuratezza del 23%. Il modello etichetta i CAR degli eventi sulla base di queste ipotesi:

• Sostanzialmente negativo: La percentuale di proprietà familiare è relativamente alta (>30%) e il defunto ricopriva una posizione critica (CEO o Presidente del consiglio).
• Nessuna variazione significativa: La percentuale di proprietà familiare è relativamente bassa (30%) o l'impresa è grande e sembra avere una forte struttura aziendale.
• Sostanzialmente positivo: Questo scenario si verifica tipicamente quando le performance del manager sono scarse o quando si ritiene che costituisca un ostacolo per il futuro dell'azienda. Non ci sono abbastanza informazioni nei dati forniti per fare una tale previsione. Pertanto, tutte le previsioni sono state etichettate come "Sostanzialmente negativo" o "Nessuna variazione significativa".

Accuratezza del modello con input estesi

Quando vengono fornite più informazioni nel secondo round, le performance dei modelli cambiano:

• DeepSeek V3.2 Deep Think (64%) e Gemini 3 Thinking (62%) migliorano di più.
• GPT 5.4 modelli mostrano risultati misti e un'accuratezza leggermente inferiore rispetto al caso limitato.
• Claude Sonnet 4.2, GPT 5.5 Instant e Gemini 3.1 Pro peggiorano ulteriormente, suggerendo difficoltà nel gestire input più complessi.

Quando vengono aggiunti dati aggiuntivi, i modelli che possono integrare più segnali migliorano. Tuttavia, i modelli più semplici possono diventare meno accurati perché non riescono a dare priorità in modo efficace alle informazioni aggiuntive.

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Metodologia del benchmark di trading azionario basato sull'IA

Prompting

Il benchmark valuta se gli strumenti di IA generativa possono prevedere le reazioni del mercato azionario a un evento imprevisto, sulla base di dati fondamentali aziendali forniti. L'impostazione si basa sui dati di Tanyeri & Alp (2023) e Arslan & Tanyeri-Günsur (2025):² ,³

Ogni strumento di IA riceve un'istantanea delle informazioni a livello di impresa per il primo round:

Informazioni finanziarie

• Dimensione degli asset
• Dimensione del patrimonio netto
• Utile prima degli interessi, delle imposte, del deprezzamento e dell'ammortamento (EBITDA)
• Reddito netto
• Ricavi annuali
• Debito a lungo e breve termine
• Debiti verso fornitori
• Return on equity (ROE)
• Return on assets (ROA)

Altre informazioni

• Quota di proprietà familiare
• Paese della sede e della quotazione in borsa
• Numero di dipendenti
• Industria/settore

Non vengono forniti nomi di imprese o altri identificatori.

Nel secondo round, vengono aggiunte le seguenti informazioni aggiuntive:

• se il defunto stava lavorando al momento della morte
• la generazione del defunto dopo il fondatore dell'impresa
• se il defunto era il fondatore
• anzianità del defunto nell'impresa
• età del defunto al momento della morte
• se il defunto è morto improvvisamente o dopo una malattia
• il numero di figli del defunto
• il numero di figlie femmine del defunto
• il numero di figli maschi del defunto
• il numero di partner del defunto

Domanda principale

Date le informazioni sopra, a ciascuna soluzione di IA viene chiesto di prevedere se i rendimenti anomali cumulativi a 3 giorni (CAR) di 132 imprese saranno:

• Significativamente positivo
• Significativamente negativo
• Non significativo

Il CAR misura come i mercati finanziari rispondono all'evento. Un CAR positivo indica che i trader azionari percepiscono l'evento come migliorativo del valore, un CAR negativo come riduttivo del valore e un CAR non significativo come neutro.

Campionamento

Il dataset include 132 eventi di morte in 109 imprese familiari quotate in borsa in 24 paesi. Tutte le imprese sono classificate tra le 500 più grandi imprese familiari.

Misurazione delle performance

Il benchmark si basa su precedenti analisi tecniche dei prezzi delle azioni. Per ogni impresa, il CAR a 3 giorni è stato calcolato e categorizzato come:

• Significativamente positivo
• Significativamente negativo
• Non significativo

Le previsioni dell'IA vengono confrontate con i valori CAR storici. L'accuratezza è misurata come la percentuale di previsioni corrette effettuate da ciascuna soluzione di IA generativa.

Ulteriori letture

• I migliori 10 casi d'uso di dati alternativi per gli investimenti
• Agentic IA Finance Benchmark: FinRobot vs FinRL vs FinGPT
• Le migliori piattaforme di ricerca finanziaria basate sull'IA per investitori

FAQ

Cita questa ricerca

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@misc{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Trading azionario basato sull'IA: quale strumento di IA generativa è migliore}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 30 Giugno 2026}
}

Collegamenti di riferimento

1.

Page restricted | ScienceDirect

2.

The value of shareholder rights in family firms: Global evidence from a death in the family - Tanyeri Günsür - 2023 - Corporate Governance: An International Review - Wiley Online Library

3.

Page restricted | ScienceDirect

4.

Artificial Intelligence Can Make Markets More Efficient—and More Volatile

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un dottorato di ricerca in amministrazione aziendale con specializzazione in finanza e lavora come analista di settore presso AIMultiple. Si occupa di ricerca e analisi all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità all'analisi di sondaggi e sentiment, dalle applicazioni di agenti di intelligenza artificiale in ambito finanziario all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di approvvigionamento.

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