Qual è la più grande passione degli italiani? Il calcio, ovviamente. Allo stadio o davanti a uno schermo tv ci si trasforma tutti in allenatori e, in attesa che riparta il campionato, a tenere banco nelle discussioni da bar c’è lui: il calciomercato. Croce e delizia del tifoso, si attende con trepidazione di sapere quali siano i colpi delle più importanti società italiane ed europee. Ma esiste un metodo scientifico per valutare un acquisto o una cessione?

È qui che scende in campo Moneyfarm, società di gestione del risparmio con approccio digitale, con il Moneyfarm Score, un algoritmo di valutazione sviluppato esaminando circa 100 colpi di mercato della scorsa estate su cui si è costruito, in base alle statistiche dei giocatori a giugno 2019, un modello predittivo del valore del calciatore. Come consulenti finanziari in Moneyfarm sono abituati a utilizzare numeri e algoritmi per valutare ogni possibile mossa sui mercati finanziari, perché non applicare le stesse logiche agli acquisti del calciomercato? È così che è venuta l'idea di creare un modello ad hoc per dare un voto ai colpi di mercato delle squadre di Serie A.

Si tratta di un esperimento che vuole offrire ai tifosi una lettura più scientifica sugli acquisti della propria squadra del cuore, provando a fare luce su alcuni degli aspetti finanziari ed economici legati al calciomercato. Il Moneyfarm Score viene elaborato, basandosi su parametri quantitativi, tramite un modello sviluppato grazie ad alcune delle metodologie e tecnologie che Moneyfarm è solita usare per la gestione degli asset finanziari. Il punteggio mira a offrire una valutazione relativa del colpo di mercato, cioè parametrata a quanto speso dal club e non solo al valore assoluto del giocatore. Ad esempio: se prendo un giocatore parametro 0 lo score sarà nettamente più alto che prendendo lo stesso giocatore pagato 30 milioni. Così un giocatore di buon livello comprato a molto poco potrebbe ottenere lo score più alto di un top player pagato a pieno prezzo.

Moneyfarm costruisce il punteggio attraverso la valutazione di alcuni dati statistici dei calciatori e modelli di regressione (sviluppati regredendo statistiche come, per esempio, i gol, l'età, il team di provenienza, i trofei vinti, le presenze in Champions League, il risalto mediatico del calciatore) stimando così il fair value del calciatore. Questo valore viene poi parametrato al costo dello stipendio e al costo del cartellino così da ottenere il punteggio. Moneyfarm ha quindi applicato al calcio le stesse modalità con cui opera per valutare i migliori asset finanziari da inserire nel portafoglio dei propri clienti. Il team di gestione Moneyfarm, infatti, ha sviluppato dei software e degli algoritmi che aiutano a prevedere le prospettive di rischio e rendimento di ogni asset. Il parallelo con il mondo degli investimenti, adesso, è più che evidente.

Vincenzo Cuscito, senior investment consultant di Moneyfarm spiega che "nel calcio, come in finanza, i numeri non sono tutto ed esistono sfumature e aspetti intrinsechi che gli algoritmi non riescono a cogliere, per questo tutte le nostre scelte di investimento sono convalidate da una squadra di esperti. In entrambi i casi si tratta di un’attività che richiede una stima del costo opportunità di ogni asset e di prevedere il loro rendimento nel tempo. Per fare ciò è necessario analizzare la realtà attraverso i dati, osservare i numeri e trasformarli in trend grazie a statistiche e algoritmi. Lo score è un esperimento che mira a offrire ai tifosi uno spunto in più per valutare i colpi di mercato".

"Non vediamo l’ora di mettere il nostro algoritmo alla prova, così da poter raccogliere i dati necessari per affinarlo ulteriormente in vista delle prossime sessioni di mercato”, conclude Cuscito.