Con las aplicaciones de la IA en finanzas se consigue tener una fuente adicional predictiva de información, pero no elimina la selección de valores o productos tradicional que hace el analista o selector de fondos.
Como todas las disrupciones tecnológicas, la irrupción de la inteligencia artificial fue vista en un primer momento como una amenaza para los gestores de activos. ¿Podría una máquina sustituir a un gestor de fondos a la hora de elaborar una cartera? Hoy en día se ha demostrado que más que un sustituto, la inteligencia artificial puede ser una herramienta que ayude a esos gestores a tomar decisiones de inversión de una forma más objetiva en un mercado cada vez más eficiente y en el que cada vez es más complicado generar alfa.
"Lo que se consigue es tener una fuente adicional predictiva de información, pero no elimina la selección que hace el analista. El ordenador te encuentra un patrón en los datos para dárselo a quien toma las decisiones de inversión", explicó hace unas semanas Gerardo Rodríguez, Managing Director, Global co-Head of Product Strategy en BlackRock Systematic Equities y COO de BlackRock Systematic durante el Workshop FundsPeople: El Día de los Selectores de Fondos. Al fin y al cabo, se trata de poner la tecnología al servicio de la gestión activa en un mundo cada vez más competitivo. "En los años 80 era suficiente con tener un Excel para conseguir ese value Premium, pero el aumento de la competencia en la gestión activa ha obligado a los gestores a adoptar nuevas tecnologías y crear nuevos algoritmos", explica.
En la actualidad, BlackRock Systematic, la plataforma especializada en gestión sistemática de BlackRock, maneja cerca de 250.000 millones de dólares y cubre el universo de todas las compañías cotizadas a nivel mundial, así como más de 3.000 emisores de deuda de un total de 45 países. El objetivo de la misma identificar ventajas informativas a través de una serie de herramientas de análisis basadas en el uso de información no estructurada y la aplicación de algoritmos modernos para generar alpha en las carteras de inversión.
En concreto, a través de esta plataforma se generan más de 800 señales (se suman 50 nuevas cada año) que pueden generar ese alfa basadas en la información que hay en mercado pero que no se encuentra a través del tradicional análisis fundamental. Como ejemplos cita el uso de machine learning para leer las transcripciones de las conferencias trimestrales de las presentaciones de resultados de las empresas, o medir el uso de estaciones de coches eléctricos por empresa para ver el nivel de eficiencia y prioridad en los temas de sostenibilidad.
"Para tomar buenas decisiones de inversión, antes había mucha dependencia de la información que te daba la empresa. Con la revolución digital eso ha cambiado y ahora es posible tener información muy precisa de lo que está pasando con una empresa al explotar los registros digitales que van quedando en el camino por la actividad de la propia empresa, sus consumidores, proveedores y demás interacciones que se dan de forma cotidiana. La dependencia que se tiene de la información proveniente de la propia empresa ha ido disminuyendo rápidamente. Ya no solo se necesitan herramientas financieras sino sistemas computacionales robustos y las herramientas de inteligencia artificial resultan muy poderosas, especialmente en los casos donde hay que explotar información no estructurada", explica Gerardo Rodríguez.
Dos ejemplos prácticos
El COO de BlackRock Systematic compartió además con los asistentes al evento dos aplicaciones que están utilizando en su equipo, compuesto por más de 200 profesionales. Una de ellas es el Knowledge Graph, que mapea todos los factores y eventos asociados a una empresa, así como la compleja red que resulta de la interacción de estos factores. "Si algo pasa en una región con alguno de los factores asociados a una empresa (productos, empleados, instalaciones, etc) de manera inmediata podemos hacer el vínculo con nuestras carteras", afirma. La otra es un Robot Temático que analiza temas del mercado que se vuelven dominantes para ver cómo puede el gestor aprovecharse de ello en la composición de su cartera. “Lo que hace es que a través de ciertos parámetros generar una cesta de empresas que pueden verse beneficiadas de esa tendencia, así como cuales evitar”, explica
