Maxence Mormede, director de Renta Fija de Allianz GI, explica cómo su equipo utiliza modelos cuantitativos avanzados y análisis de big data para optimizar las carteras de bonos.
En un mundo donde los ETF y la gestión pasiva ganan terreno, Maxence Mormede, con más de dos décadas de experiencia en la gestora Allianz Global Investors, y su equipo están demostrando que aún hay espacio para la gestión activa en renta fija, siempre que se haga de forma inteligente y aprovechando el poder de la tecnología. El equipo de Mormede, conocido como Advanced Fixed Income, ha logrado crecer de 4.700 millones de euros en 2011 a más de 59.000 millones en 2024. Este éxito se debe a un enfoque que combina análisis cuantitativo con la gestión tradicional de carteras.
Los modelos cuantitativos pueden fallar
Según Mormede, director de Inversiones de Renta Fija, los modelos cuantitativos pueden ser muy efectivos para identificar relaciones pasadas entre variables, pero tienen sus limitaciones. Uno de los principales retos es que estos modelos no son capaces de prever rupturas estructurales en los mercados, lo que puede derivar en grandes pérdidas. “La gestión cuantitativa funciona bien hasta que deja de hacerlo, y cuando falla, suele hacerlo a lo grande”, advierte Mormede.
Para abordar esta debilidad, el experto desarrolló una estrategia que combina el análisis cuantitativo con la experiencia humana en la construcción de carteras. “No quería que la construcción de la cartera se basara únicamente en algoritmos. El cerebro humano sigue siendo esencial”, afirma. Sin embargo, el proceso se apoya en un modelo de riesgo en tiempo real, que permite visualizar el perfil de riesgo de la cartera antes de ejecutar cualquier operación.
Además, el análisis profundo de cada activo es clave para entender los riesgos asociados, y esto está respaldado por un equipo diverso y altamente cualificado, que incluye desde economistas hasta doctores en astrofísica. Esta diversidad cognitiva es uno de los pilares del equipo de Allianz, que le permite abordar los problemas desde múltiples perspectivas.
Big data y supercomputación al servicio de los bonos
Lo que distingue al equipo de Mormede es su uso intensivo de big data y modelos matemáticos avanzados. El equipo genera y analiza más de dos terabytes de datos cada año, utilizando herramientas de computación en la nube y técnicas de inteligencia artificial para procesar esta inmensa cantidad de información. Gracias a esta infraestructura, pueden evaluar riesgos complejos, como el riesgo de prepago a nivel de préstamo individual en el mercado de hipotecas estadounidenses.
Este uso avanzado de la tecnología no solo permite optimizar la gestión del riesgo, sino también maximizar las oportunidades de diversificación en las carteras. “Queremos aumentar el número de posiciones activas en la cartera para reducir la dependencia de una sola dimensión, como la duración”, explica Mormede. Este enfoque diversificado es clave para mejorar los ratios de información y Sharpe, permitiendo que el fondo supere a muchos competidores en el espacio de renta fija.
Optimizando el ratio de información
A diferencia de muchos gestores tradicionales que se centran únicamente en maximizar el rendimiento, el equipo de Mormede se enfoca en optimizar el ratio de información, que mide el exceso de retorno por unidad de riesgo asumido. Este enfoque es especialmente atractivo para inversores institucionales como bancos centrales, aseguradoras y fondos de pensiones, que están sujetos a estrictas regulaciones de riesgo.
Un logro destacado del equipo es que, desde su creación, nunca han experimentado un default en sus carteras. Esto incluye haber evitado pérdidas en eventos críticos como la crisis de deuda griega o la quiebra de Lehman Brothers. Mormede atribuye este éxito a su riguroso sistema de calificación interna y a modelos especializados, como el que evalúa la sostenibilidad de la deuda soberana.
Durante la crisis del euro, este modelo les permitió predecir con precisión que España no sería degradada a grado especulativo, contradiciendo las expectativas del mercado. Este tipo de análisis es lo que ha permitido al equipo de Allianz diferenciarse y ofrecer un valor añadido a sus inversores en momentos de incertidumbre.
