La firma reemplazará a siete gestores de renta variable para darle a los fondos que gestionan un enfoque más cuantitativo. Aunque aún se desconoce a qué productos y gestores concretos afectará, la apuesta de la entidad por la inteligencia artificial es firme.
Los buenos resultados que están teniendo los procesos de inversión cuantitativos está llevando a algunas entidades –sobre todo a las de mayor tamaño- a apostar por modelos de gestión que siguen un enfoque menos humano y más sistemático. J.P.Morgan AM, Goldman Sachs AM o BlackRock son algunas de las grandes casas que están tratando de apoyarse en la tecnología para generar mejores resultados para sus clientes. El último movimiento en este sentido lo ha realizado BlackRock. La firma americana ha tomado la decisión de reemplazar a siete gestores de renta variable para darle a las estrategias que gestionaban un enfoque más cuantitativo. Aunque aún se desconoce a qué fondos y gestores concretos afectarán estos cambios, las estimaciones apuntan a que 30.000 millones de dólares pasarán a gestionarse de esta nueva manera, un volumen todavía bajo si se compara con los cinco billones que gestiona la entidad.
Los gestores relevados no se irán de vacío. Hay un total de 25 millones de dólares esperando para ser repartidos, que es lo que BlackRock tiene previsto abonarles en indemnizaciones. El objetivo de esto es seguir desarrollando un modelo de gestión que le ha funcionado, muy similar al que representan productos como el BlackRock Americas Diversified Equity Absolute Return o el BlackRock European Diversified Equity Absolute Return. En ambos casos, se trata de fondos de renta variable market neutral con un objetivo de rentabilidad y volatilidad máxima, cuyo proceso de gestión tiene una base cuantitativa basada en señales de inversión desarrolladas mayoritariamente por la gestora de forma interna y con un elevado componente de big data. Está bajo la responsabilidad del Scientific Active Equity, equipo formado por aproximadamente 100 profesionales, cuyo objetivo es identificar ideas y encontrar señales. Este es el tipo de estrategias que en la gestora tienen previsto potenciar.
“Los métodos tradicionales de inversión están siendo reemplazados por los avances masivos que se están produciendo a nivel tecnológico y Data Science (ciencia que busca estructurar, analizar y ordenar la cada vez más ingente cantidad de información que inunda el mundo). Al mismo tiempo, las preferencias de los clientes también están cambiando. Ahora ya no se centran solo en los resultados, sino en cómo el performance y las comisiones impactan en el valor”, asegura Mark Wiseman, responsable global de gestión activa en renta variable en BlackRock, en una nota de prensa lanzada por la gestora en Estados Unidos.
En su opinión, la industria de gestión activa tiene que cambiar. “Las gestoras que utilicen simplemente las mismas técnicas y herramientas que en el pasado verán limitada su habilidad para generar alfa y satisfacer las expectativas de sus clientes. Los pasos que estamos dando van en la dirección de la estrategia que anunciamos en 2016, que consiste en combinar nuestros equipos cuantitativos y de análisis fundamental en una plataforma cohesionada, que aproveche la escala y los recursos de BlackRock”. Es decir: la gestora apuesta por combinar el poder del hombre con el de las máquinas para generar buenos resultados. Y esa combinación da como resultado menos stock pickers y menos costes (muchos de estos productos han visto reducidas sus comisiones a la mitad). “Estamos asistiendo a una reducción de comisiones en Estados Unidos, lo cual se explica por los avances tecnológicos y por el crecimiento de los ETF. El entorno regulatorio está golpeando duro a los modelos tradicionales de gestión activa y nosotros queremos jugar de manera ofensiva, no defensiva”, aseguró en una entrevista a Bloomberg.
Sin embargo, la razón de este cambio no solo responde a criterios puramente de ahorro de costes. Existen otras razones detrás que explican este giro. La más importante es el poder de las máquinas para analizar y encontrar rápidamente variables que para un humano serían muy difíciles de identificar, por ejemplo, en lo que respecta a la aplicación del big data en el procesamiento del lenguaje o en el análisis de las búsquedas por Internet. Todo con el objetivo de disponer de información relevante que permita al gestor anticiparse y generar alfa, y en consecuencia a la gestora atraer flujos. Los indicadores tradicionales se han quedado obsoletos y, en muchos casos, ya no son de utilidad. Manuel Gutiérrez-Mellado, miembro del equipo de ventas retail e institucional de BlackRock para Iberia, lo explica con un ejemplo.
Un caso práctico para entender lo que suponen los avances tecnológicos
A principios de 2015, coincidiendo con el desplome del precio del petróleo, el índice de confianza del consumidor de la Universidad de Michigan reflejaba un mayor entusiasmo de los ciudadanos estadounidenses por gastar, lo que hizo a muchos inversores esperar un repunte del consumo. De hecho, existió una importante corriente de pensamiento que así lo creyó. La publicación del índice de ventas minoristas, que en teoría debería haber servido para materializar las expectativas adelantadas por la encuesta, arrojaron un dato bien distinto. A pesar del mayor dinero en su bolsillo, el consumo no había repuntado como se esperaba. El problema radica en que el indicador se realiza sobre una base de 500 encuestas, que hablan básicamente de intenciones un tanto abstractas. No cabe ninguna duda de la importancia que desde los años 70 ha tenido este indicador en el mercado. Pero tampoco es de extrañar que, en pleno siglo XXI, sea una herramienta que se haya quedado desfasada.
Los expertos del equipo del Scientific Active Equity observaron que lo que adelantaba la encuesta no se correspondía con lo que mostraban los motores de búsquedas por Internet. Había una desconexión entre el aumento del consumo que pronosticaba la Universidad de Michigan y lo que reflejaban los buscadores. “Cuando te quieres ir de vacaciones, comprarte un coche o adquirir una vivienda, lo habitual es que entre tres y nueve meses antes las personas busquen en Internet lo que necesitan para hacer comparativas. Esas búsquedas son una fuente de alimentación que permite a los gestores anticiparse a la tendencia”. Eso es lo que les permitió posicionar sus carteras adecuadamente. Por sí sola, la información extraen a partir del análisis de estas variables no es suficiente para tomar la decisión sobre si adoptar un posicionamiento largo o corto en determinados valores, pero sí son variables que les permite analizar a las compañías.
El último paso: que sea el robot quien gestione
Detrás de las decisiones de inversión que toman en BlackRock sigue existiendo la figura del gestor, que es quien toma la decisión final sobre cómo posicionarse. El colofón a este proceso de robotización de la inversión lo acaban de poner dos firmas alemanas, Acatis y BayernInvest, que se han unido para lanzar al mercado el primer fondo de inversión gestionado completamente por una máquina. Se trata del BayernInvest Acatis KI Aktien Global Fonds, producto de renta variable global que está controlado completamente por la inteligencia artificial, ya que ningún gestor intervendrá en el proceso de toma de decisiones. Esto significa que la selección de valores, el peso que tengan en la cartera y el reposicionamiento serán realizados por una máquina. Su modelo de aprendizaje se va ajustando progresivamente al entorno del mercado y tiene como objetivo la inversión con un horizonte de largo plazo. Sólo si funciona y se consolida este modelo en la industria, los gestores deberían empezar a preocuparse.
