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Algorithmica registra un rendimento del 35% nel primo anno fiscale, trainato dalla tecnologia di trading basata sul machine learning
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Notizia fornita da

Algorithmica SA

24 lug, 2025, 08:33 GMT

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Nel comunicato stampa, Algorithmica registra un rendimento del 35% nel primo anno fiscale, trainato dalla tecnologia di trading basata sul machine learning, l'azienda ci informa che sono necessarie modifiche in tutto il testo. Di seguito il comunicato stampa completo e corretto:

Algorithmica registra un rendimento del 35% nel primo anno fiscale, trainato dalla tecnologia di trading basata sul machine learning

LUGANO, Svizzera, 23 luglio 2025 /PRNewswire/ -- Algorithmica, società che sviluppa tecnologie all'avanguardia per sistemi proprietari di machine learning basati sui principi dell'intelligenza artificiale, oggi ha annunciato che il suo Managed Accounts Index ha prodotto in media un rendimento del 35,5% durante il primo anno fiscale completo (luglio 2024 - giugno 2025) con un beta (correlazione) di quasi zero rispetto all'indice S&P 500. Questi risultati dimostrano la capacità del sistema di generare e proteggere i rendimenti indipendentemente dalle condizioni generali del mercato.

Algorithmica ha incaricato PricewaterhouseCoopers (PwC) di verificare periodicamente il proprio Managed Accounts Index e di creare un report su procedure concordate ("Agreed Upon Procedures" - AUP) per una serie di conti gestiti da clienti che operano sulla base di contratti di licenza d'uso del software di Algorithmica. Questi report convalidano i parametri relativi alla performance e sottolineano la capacità di Algorithmica di adattare dinamicamente le proprie strategie di investimento a contesti finanziari in rapida evoluzione.

"Nel solo primo semestre del 2025, il Managed Accounts Index ha registrato un rendimento del 21,1%, superando significativamente il rendimento totale dell'S&P 500 di circa il 6%", commenta Charles Lombardo, Managing Partner per il Business Development presso Algorithmica. "La strategia ha registrato un indice di Sharpe di 2,48 e ha mantenuto un basso beta di 0,14, evidenziando ulteriormente quanto le strategie del nostro sistema siano decorrelate rispetto all'S&P 500".

"Siamo soddisfatti della performance realizzata dalla nostra tecnologia di machine learning, come confermato in modo indipendente nel report di PwC", aggiunge Ioannis Foteinopoulos, co-fondatore e Managing Partner di Algorithmica. I nostri motori di previsione generano previsioni settimanali sugli strumenti più liquidi negoziati in borsa a livello globale, utilizzando dati ex post. La costruzione e l'esecuzione del portafoglio sono completamente sistematiche e basate su molteplici fattori, eliminando la discrezionalità umana".

"La nostra infrastruttura software proprietaria consente ai clienti licenziatari di connettere la tecnologia Algorithmica a quasi tutti i conti di intermediazione o di deposito tradizionali in tutto il mondo tramite protocolli API sicuri", conclude Alessandro Gallani, direttore dell'Information Technology.

Attualmente la tecnologia Algorithmica supporta quattro certificati a gestione attiva ("Actively Managed Certificates" - AMC) quotati nelle principali borse europee e accessibili a investitori retail, professionali e istituzionali nel Regno Unito, nell'UE e in Svizzera.

Algorithmica è una società di tecnologia quantitativa con sede in Svizzera che applica i principi dell'IA per implementare nei conti dei clienti motori di previsione su asset liquidi negoziati in borsa. I motori di previsione forniscono previsioni settimanali e mensili sui movimenti previsti dei prezzi delle attività finanziarie. L'azienda ha sedi in vari Paesi – Svizzera, Grecia, Emirati Arabi Uniti e Stati Uniti. La tecnologia Algorithmica è disponibile solo per utenti professionali, istituzionali e qualificati. Per ulteriori informazioni visitare il sito web di Algorithmica all'indirizzo algorithmica.ch.

Logo: https://mma.prnewswire.com/media/2735424/Algorithmica_Logo.jpg

Contatti presso Algorithmica SA
Charles Lombardo
+1.813.808.0993,
 +41 91 262 2092
[email protected] 

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