Asset allocation dinamica per i fondi pensione: un modello basato sugli algoritmi genetici

In this paper we propose a model that, with the help of genetic algorithms, allows the creation of personalized dynamics in the choice of the compartments of a Pension fund, aiming to ensure a high probability of an adequate retirement annuity. Our results confirm the efficiency of the model in converging towards the better solutions in a very limited computing time. This methodology can be easily applied, even in a web-based logic, to define in a personalized way – based on individual pension needs – investment dynamics that can meet social security needs. Its application can help to reduce the pension gap and combat the trend to invest in low-risk sectors, even if the investment time horizons are very long.

In questo lavoro si propone un modello che, con l’ausilio degli algoritmi genetici, consente la creazione di una dinamica personalizzata nella scelta dei comparti di un fondo pensione, finalizzato a perseguire l’obiettivo di assicurare, con elevata probabilità, una rendita pensionistica adeguata. I risultati confermano l’efficienza del modello grazie alla sua elevata capacità di convergenza verso le migliori soluzioni in un tempo di calcolo limitato. Tale metodologia può essere facilmente applicata, anche in una logica web-based, al fine di definire in modo personalizzato – sulla base dei fabbisogni pensionistici individuali – le dinamiche di investimento utili a soddisfare le esigenze previdenziali. L’applicazione di un modello di questo tipo può contribuire a ridurre il divario previdenziale e a combattere la tendenza a investire in comparti poco rischiosi, pur in presenza di orizzonti temporali di investimento lunghissimi.