Expertise
Costruzione del portafoglio & Investment Data Science
9 Professionisti
13 anni medi di esperienza
Trieste
Le nostre competenze nella costruzione di portafogli e nell’Investment Data Science coprono un'ampia gamma di attività che vanno dall’asset allocation strategica e tattica, all'analisi di stile e fattoriale, la progettazione di soluzioni personalizzate per i nostri clienti, e l'esplorazione di modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per rafforzare la nostra intera offerta ed ottenere rendimenti adeguati al rischio.
Per ottimizzare e implementare la costruzione dei portafogli, ci affidiamo a risorse e analisi di mercato interne. Questo approccio ci permette di arricchire le nostre analisi e soluzioni, sfruttando tecniche avanzate come proiezioni di passività, simulazioni CFM (Cash Flow Matching), stime SCR (Solvency Capital Requirement), analisi di scenari per eventi specifici e test retrospettivi. Inoltre, siamo in grado di scomporre il rischio e il rendimento del portafoglio in base a fattori statistici e fondamentali.
Parallelamente, il nostro team di Data Science si impegna nello sviluppo e nell'applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Questi strumenti sono impiegati per ottimizzare i processi in vari ambiti, inclusi ricerca, investimento, reportistica, ESG (Environmental, Social, and Governance) e gestione del rischio.
Enrico Scarin
Head of Portfolio Construction & Investment Data Science
Esperienza: 18 anni
Definiamo l'Asset Allocation Strategica, coniugando le esigenze dei clienti con le aspettative di mercato, mirando ad un profilo di rischio/rendimento di lungo termine.
La costruzione del portafoglio di Asset Allocation si basa su studi di ottimizzazione e analisi della Frontiera di Efficienza ed è realizzata con strumenti dedicati sviluppati internamente.
Fonte: Generali Asset Management S.p.A. Società di gestione del risparmio, dati al 30.06.2023.
Attraverso analisi di mercato interne, ottimizziamo l'Asset Allocation Tattica (TAA) ex-ante per beneficiare di rendimenti attesi di breve termine corretti per il rischio.
L'implementazione della TAA, il monitoraggio e la costante revisione dei Portafogli Modello avvengono di conseguenza.
Progettiamo soluzioni personalizzate per clienti LDI/CDI.
Nell'analis vengono integrati specifici KPI/KRI, così come vincoli sul capitale definiti a livello normativo.
Ogni studio può essere arricchito da proiezioni sulle passività, simulazioni di CFM, stime su SCR, scenari what-if e back-testing.
Possiamo scomporre il rischio e i rendimenti del portafoglio in base a fattori statistici e fondamentali.
Analisi dell'esposizione fattoriale ex-ante/post.
Verifica della consistency nell'implementazione dell'esposizione ai fattori.
La nostra unità di Data Science esplora e sviluppa modelli di Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) per rafforzare l'intera offerta.
Le iniziative principali includono algoritmi NLP, input data-driven TAA attraverso algoritmi ML, applicazioni web, progettazione di database e servizi in Cloud.
