Un team di tre ex ricercatori di DeepMind, che avevano già stupito il mondo creando un'intelligenza artificiale capace di battere professionisti umani a poker, ha ora applicato la stessa tecnologia al trading azionario. La loro startup, EquiLibre Technologies con sede a Praga, ha recentemente completato un round di finanziamento Serie A che la valorizza oltre 500 milioni di dollari, stando a quanto appreso da TechCrunch. Il round è stato guidato da Creandum, un fondo di venture capital che ha definito questo investimento il più grande mai effettuato in un'unica soluzione in una singola azienda.
Il ponte tra poker e Wall Street si chiama reinforcement learning
Il denominatore comune tra il gioco d'azzardo e i mercati finanziari è l'apprendimento per rinforzo (reinforcement learning), una tecnica di training in cui i modelli auto-apprendenti sono incentivati da ricompense. Come spiega il CEO di EquiLibre, Martin Schmid, la cosa interessante del trading è che il punteggio è semplicissimo: quanto denaro ha guadagnato l'agente. Non si tratta di soldi fittizi. In collaborazione con il fondo quantitativo Tower Research Capital, gli algoritmi di EquiLibre hanno negoziato volumi giornalieri nell'ordine dei miliardi di dollari su S&P 500 e Nasdaq. La startup sostiene che i suoi agenti, attivi dal 2025 sui mercati delle criptovalute e ora anche sulle borse tradizionali, abbiano un record perfetto: nessun mese negativo dall'inizio, il che significa che ogni mese si è chiuso con un rendimento complessivo positivo.
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Una valutazione da mezzo miliardo e un team fuori dai radar della Silicon Valley
Creandum ha puntato su EquiLibre perché il mercato potenziale del trading automatizzato è tra i più grandi al mondo e ha generato profitti che fanno sembrare piccoli molti successi dell'ecosistema venture. Tuttavia, Schmid tiene a precisare che EquiLibre si definisce prima di tutto un laboratorio di ricerca, non una società finanziaria. I tre fondatori — Schmid, il CTO Rudolf Kadlec e il CSO Matej Moravcik — non provengono dal mondo della finanza. La loro motivazione è la passione per costruire cose mai costruite prima. Hanno scelto di tornare nella loro Repubblica Ceca per fondare la startup, sfruttando la diaspora ceca in Google e altre aziende. Attualmente il team conta 25 persone, ma la scelta di Praga continua a dare frutti: rispetto a San Francisco, è più facile trattenere i talenti perché non esce ogni due mesi un nuovo progetto AI acchiappa-like. EquiLibre prevede ora di espandere la propria infrastruttura di calcolo, portando online quello che sarà uno dei più grandi cluster di computing in Europa centrale e orientale.
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L'evoluzione del reinforcement learning e le sfide future
Quando EquiLibre ha iniziato, nel 2021, l'apprendimento per rinforzo era accolto con scetticismo. Oggi è lo standard. La startup però deve guardarsi da giganti come Jane Street, che già utilizza RL con modelli linguistici di grandi dimensioni e dispone di decine di migliaia di GPU. EquiLibre punta a ottenere di più con meno chip. Schmid conclude che questo non è un mercato dove il vincitore prende tutto, ma per competere servirà giocare bene le proprie carte. Per approfondire l'evoluzione delle AI nei settori specialistici, leggi il nostro articolo su Anthropic presenta Claude Sonnet 5. Inoltre, per comprendere le basi del reinforcement learning, è utile consultare la pagina Wikipedia sull'apprendimento per rinforzo.
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