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Ram Active I, un fondo con intelligenza artificiale sull'equity Esg

Gli strumenti di machine learning e di Ai saranno usati dalla strategia per incrociare i dati finanziari dei sottostanti con i fattori legati agli investimenti sostenibili. Il focus è la riduzione delle emissioni di carbonio

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Ram Active Investments lancia il fondo RAM Stable Climate Global Equities Fund, strategia dedicata all’emergenza climatica con una gestione attiva basata su principi Esg. L’approccio in ambito sostenibile di RAM AI è il risultato di ricerche su dati alternativi che sfruttano le competenze interne nelle tecnologie di ultima generazione, come l’artificial intelligence e il machine learning.

“Il team di RAM specializzato nel machine learning", commenta Emmanuel Hauptmann, a capo della ricerca azionaria, "ha fatto enormi progressi nel costruire una strategia che fornisca e selezioni le migliori società a basse emissione di carbonio, senza compromettere le performance complessive”.

RAM Stable Climate Global Equities Fund è disponibile, nella versione Ucits, per gli investitori dal 9 luglio 2020 in Lussemburgo, Germania, Danimarca, Spagna, Olanda, Italia, Norvegia, Svezia, Portogallo, UK, Singapore e Giappone. È attualmente in corso il processo di registrazione anche in Svizzera.

Il fond osi è dato inoltre come obiettivo quello di controbilanciare le basse emissioni di carbonio del fondo (Scopes I and II) avvalendosi dei CERs (carbon compensation certificates) in conformità con i dettami del clean development mechanism (CDM), senza alcun costo aggiuntivo per gli investitori.

 

"Mentre molti gestori prediligono un approccio unidimensionale nella gestione delle tematiche di climate change”, si legge nella nota, "semplicemente riducendo il peso degli investimenti nelle società maggiormente inquinanti, il metodo di RAM AI ha come obiettivo quello di far leva su una miriade di fonti di dati ESG e non-ESG per identificare le migliori opportunità d’investimento sostenibile in ciascun settore". 

 “Valutiamo costantemente diverse ipotesi", aggiunge al riguardo Nicolas Jamet, alla guida del progetto di integrazione dei criteri Esg, "cercando di capire in che modo i criteri ESG di una determinata società influiscano non solo sulle performance future delle azioni, ma anche sui fondamentali attuali e prospettici così come sui risultati finanziari"

Il machine learning che incrocia i dati finanziari con i fattori di sostenibilità comprende flussi di informazioni sia strutturati (numerici) che non strutturati (audio, video, testi, immagini). "La condivisione di idee all’interno del team di ricerca di RAM favorirà nuove innovazioni nello sviluppo di prodotti, grazie anche al connubio tra criteri Esg e tecniche di Natural Language Processing (NLP) per migliorare la generazione di alpha", dice ancora la società.  

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