Il trading con l’IA corre, ma i bot continuano a perdere denaro

La crescita riguarda anche il mercato più ampio del trading algoritmico, anche se le stime cambiano in base a ciò che ciascuna società di ricerca include nel calcolo. Per il 2026, le valutazioni internazionali oscillano all’incirca tra 20 e 28 miliardi di dollari . Un rapporto annuale di TradeAlgo prevede che il mercato supererà i 32,8 miliardi di dollari nel 2026, con un tasso di crescita annuo composto tra il 13% e il 15% . Altre stime indicano 20,23 miliardi di dollari o 27,17 miliardi .

Secondo una stima di settore, nel 2025 i sistemi guidati dall’IA hanno gestito quasi l’89% dei volumi di scambio globali e il mercato complessivo potrebbe raggiungere i 35 miliardi di dollari entro il 2030 . Il dato va letto con cautela: le definizioni di “trading algoritmico” e “trading con IA” non sono uniformi e non tutte le operazioni automatizzate utilizzano modelli generativi.

La prova del mercato: i bot di Bloomberg perdono

La distanza tra la narrazione promozionale e i risultati concreti emerge da un esperimento di Bloomberg. La testata ha seguito 32 competizioni di trading in cui modelli avanzati di OpenAI, Anthropic, Google e xAI hanno ricevuto 10.000 dollari ciascuno e due settimane per negoziare azioni tecnologiche statunitensi .

Il risultato complessivo è stato pesante: il portafoglio ha perso circa un terzo del capitale . Considerando tutti i 32 risultati, un modello di IA ha chiuso in profitto soltanto sei volte .

I problemi non si sono limitati alle perdite. I sistemi hanno effettuato troppe operazioni e hanno preso decisioni radicalmente diverse anche quando ricevevano istruzioni identiche . In altre parole, un modello linguistico capace di produrre risposte convincenti non dimostra automaticamente di possedere una strategia di investimento coerente, disciplinata e redditizia.

Il risultato migliore è stato ottenuto da Grok 4.20 di xAI nella competizione in cui il modello conosceva l’andamento dei rivali. Ha effettuato soltanto 158 operazioni; con lo stesso prompt, Qwen di Alibaba ne ha eseguite 1.418 . La lezione, però, non è che un singolo modello abbia risolto il problema: nel complesso, il verdetto resta netto. La maggior parte dei bot di trading perde denaro .

Il rischio di un mercato che si muove tutto allo stesso modo

Il problema non riguarda soltanto il conto di un singolo investitore. Se molti sistemi utilizzano dati simili, obiettivi simili o ricevono indicazioni dagli stessi modelli, possono finire per reagire nello stesso modo alle medesime notizie. È il cosiddetto comportamento gregario algoritmico.

Il Comitato scientifico consultivo dell’European Systemic Risk Board ha avvertito nel dicembre 2025 che l’IA può creare rischi finanziari sistemici attraverso esposizioni comuni, interconnessioni e informazioni false o fuorvianti generate dai modelli, con conseguenti errori diffusi nella valutazione degli asset .

Anche esperimenti condotti dalla Federal Reserve statunitense hanno mostrato un quadro sfumato. In isolamento, gli agenti di IA prendevano decisioni più “razionali” degli esseri umani; tuttavia, una maggiore dipendenza dai consigli di investimento generati dall’IA potrebbe comunque amplificare le dinamiche di imitazione, soprattutto se i modelli vengono orientati esplicitamente a seguire il comportamento del mercato .

La ricerca accademica segnala inoltre che, imparando dai dati storici, gli algoritmi possono replicare — e talvolta amplificare — i pregiudizi comportamentali degli investitori umani. Da qui nasce il concetto di “gregarismo algoritmico”, cioè una convergenza delle decisioni generata da dati di addestramento, funzioni obiettivo o cicli di feedback simili .

Raccomandazioni senza un vero responsabile

Un’altra criticità riguarda la responsabilità. In una lettera del giugno 2026 indirizzata alle piattaforme di brokeraggio, alcuni rappresentanti statunitensi hanno sottolineato che le società che offrono strumenti di trading basati su agenti autonomi spesso dichiarano di non garantire l’accuratezza, la completezza o l’adeguatezza delle indicazioni prodotte dall’IA .

Le stesse informative avvertono che il trading affidato ad agenti autonomi comporta un “rischio significativo” e riconoscono che questi sistemi possono commettere errori, interpretare male le istruzioni, usare informazioni incomplete o obsolete e comportarsi in modo inatteso . In molti casi, aggiunge la lettera, le piattaforme non controllano, supervisionano, monitorano, raccomandano né sottopongono ad audit gli agenti .

Per un investitore, il punto è concreto: se un bot sbaglia, non è sempre chiaro chi abbia verificato la raccomandazione, quali dati l’abbiano determinata o chi debba rispondere delle conseguenze.

Gli avvertimenti dei regolatori

Le autorità di vigilanza hanno già invitato gli investitori retail a non confondere la facilità d’uso con l’affidabilità.

• Nel marzo 2025, l’Autorità europea degli strumenti finanziari e dei mercati (ESMA) ha pubblicato un avvertimento sull’uso dell’IA negli investimenti, ricordando ai risparmiatori i rischi di affidarsi a strumenti di cui non si comprendono limiti e funzionamento .
• Un rapporto del Senato statunitense sull’uso dell’IA da parte degli hedge fund ha evidenziato il rischio di informative insufficienti ai clienti e di nuove minacce alla stabilità dei mercati .
• Uno studio del luglio 2026 sugli investitori retail più giovani ha associato l’uso dell’IA a fenomeni come mentalità gregaria, eccesso di fiducia e bias di conferma; una fiducia maggiore nell’IA risultava inoltre collegata a una minore disciplina d’investimento .
• Un’altra ricerca ha rilevato una maggiore tendenza al comportamento gregario nei portafogli assistiti dall’IA durante le fasi di elevata volatilità .

Questi risultati non significano che ogni strumento di IA sia inutile o che ogni portafoglio automatizzato sia necessariamente poco diversificato. Indicano però che l’IA può spingere gli investitori a delegare troppo, proprio nei momenti in cui servirebbero prudenza e giudizio indipendente.

Quando l’errore diventa una perdita reale

I rischi non sono soltanto teorici. Alla fine di luglio 2026, Situational Awareness, un hedge fund molto noto per il ricorso all’IA, ha subito un grave tracollo che ha richiesto una corsa contro il tempo di 24 ore per mettere in sicurezza le posizioni, secondo Bloomberg . Il Wall Street Journal ha documentato nello stesso periodo un episodio descritto come il “giorno in cui i bot si sono scatenati” . Bloomberg ha inoltre riportato il crollo di hedge fund basati sull’IA durante le turbolenze legate ai risultati delle società tecnologiche .

Questi episodi mostrano come raccomandazioni difettose, reazioni sincronizzate e assenza di supervisione possano trasformarsi rapidamente in perdite di ampia scala.

Il punto: accesso democratizzato, risultati ancora da dimostrare

La democratizzazione del trading quantitativo è reale. Un investitore individuale con un abbonamento può oggi accedere a funzioni di analisi di bilanci, trascrizioni delle conference call, grafici e segnali che fino a cinque anni fa richiedevano investimenti multimilionari da parte degli hedge fund .

Ma avere accesso alla tecnologia non equivale ad avere un vantaggio sul mercato. I test disponibili suggeriscono che, quando vengono impiegati in condizioni di trading reale, anche i modelli più avanzati tendono a operare eccessivamente, a produrre decisioni incoerenti e a perdere denaro. Nel frattempo, i regolatori di Stati Uniti ed Europa continuano a segnalare rischi sistemici, raccomandazioni non verificabili e responsabilità poco definite.

L’IA potrebbe ancora mantenere la promessa di rendere più accessibili gli strumenti quantitativi. Per ora, però, il divario tra l’entusiasmo e i risultati resta difficile da ignorare.