Dennis Walsh comenta las últimas innovaciones en el campo del big data y su importancia en el mundo del futuro. Comentario patrocinado por Goldman Sachs Asset Management.
TRIBUNA de Dennis Walsh, codirector de Estrategias de Inversión Cuantitativa (QIS), GSAM. Comentario patrocinado por Goldman Sachs Asset Management.
Si bien todos estamos al tanto de los recientes titulares sobre los últimos desarrollos en inteligencia artificial y aprendizaje automático, estamos viendo un avance significativo con los grandes modelos de lenguaje que se basan en lo que se conoce como "tecnología de transformadores". Esta tecnología introduce relaciones contextuales entre palabras y documentos de una manera muy eficiente y práctica. Esto ha resultado realmente en un aumento gradual en la potencia de estos modelos.
Desde el equipo de Quantitative Investment Strategies (QIS) de Goldman Sachs, nos hemos adaptado a estas nuevas tecnologías a la hora de analizar datos e información. Hemos sido un inversor sistemático en renta variable desde 1989. Estamos enfocados en crear modelos de inversión basados en datos que puedan evaluar objetivamente a las empresas públicas a nivel mundial a través de temas de inversión basados en los fundamentos y motivados por la economía. Históricamente, estos modelos han utilizado un gran conjunto de datos específicos de la empresa, como los estados financieros, los datos de mercado, precios, etc. Con el crecimiento y la disponibilidad de fuentes de datos no tradicionales, como el tráfico web de Internet, imágenes satelitales, hemos estado utilizando datos más matizados y, a veces, poco convencionales para ayudarnos a obtener una ventaja informativa y tomar decisiones de inversión más informadas.
El tipo de datos que analizamos ahora son bastante más amplios de lo que usábamos hace 10 años. Las nuevas tecnologías nos permiten analizar datos no estructurados, o datos que no son tan fáciles de cuantificar. Estas innovaciones nos permiten interpretar la información de una variedad mucho más amplia de fuentes, incluyendo el lenguaje, las imágenes y habla por primera vez. Sintetizamos información a partir de datos para construir señales de inversión. Muchos de los valiosos conjuntos de datos que aprovechamos hoy en día son más grandes, menos estructurados y, en general, de naturaleza más compleja en relación con lo que estaba disponible anteriormente. Este cambio también significa que requieren herramientas y técnicas más sólidas para analizar.
A medida que las tecnologías han avanzado a lo largo de los años, hemos podido beneficiarnos del crecimiento exponencial de los datos y comenzar a usar más datos no estructurados. Al principio, la forma en que representábamos los datos textuales era relativamente simplista. Analizábamos un documento simplemente basándonos en las palabras que estaban presentes en el texto y sus correspondientes frecuencias. Si bien esto nos permitió extraer un cierto nivel de información, fue una comprensión simplificada que realmente no capturó el significado o el contexto inherente dentro del texto.
Una ventaja clave de ser parte de Goldman Sachs es que podemos acceder y utilizar recursos que de otro modo no estarían disponibles si operáramos por nuestra cuenta. Estos recursos incluyen tanto las grandes cantidades de conjuntos de datos disponibles públicamente disponibles en toda la empresa, como la importante capacidad de cómputo que la empresa puede proporcionar como resultado del acceso a unidades de procesamiento gráfico (GPU) y tecnologías distribuidas. Como resultado, podemos ajustar e implementar herramientas de IA y aprendizaje automático junto con una variedad de entradas de datos de todo el mundo en nuestro proceso de inversión para informar una visión holística y prospectiva de las empresas.
Los datos son la base de nuestro modelo de inversión, pero los procesos de análisis y construcción de carteras siguen requiriendo interacción humana. Los gestores de cartera ejercen su criterio a la hora de seleccionar los datos y análisis que utilizamos para invertir. y también a la hora de revisar y aprobar cada operación en cada cartera. Esto es para garantizar que todas las posiciones de la cartera que son económicamente intuitivos y tienen el tamaño adecuado dadas las condiciones actuales del mercado. El éxito de la investigación para nosotros no es encontrar una nueva acción en la que invertir, sino encontrar un nuevo factor de inversión.
Eso puede ayudar a mejorar la forma en que seleccionamos las acciones. Los factores de inversión deben basarse en los fundamentos y estar motivados económicamente. Y los datos nos permiten probar empíricamente nuestras hipótesis de inversión. En términos prácticos, los gestores de cartera también se basan en su propia experiencia profesional y en su conocimiento del mercado para evaluar la éxito futuro de cualquier factor de inversión. Ciertas tendencias del mercado o entornos de riesgo pueden ser un buen augurio para determinados factores y mal para los demás. Este conocimiento permite a nuestros gestores de cartera evaluar el riesgo de forma más eficaz en tiempo real.
El uso de técnicas de IA y conjuntos de datos alternativos
Muchas de las partes de nuestro proceso de inversión que emplean técnicas de IA y datos alternativos buscan capturar las últimas tendencias e impulsores dentro del mercado que afectan a las empresas. Más recientemente, un tema importante que hemos observado han sido las implicaciones más amplias de un crecimiento más lento en China. Como resultado, hemos visto que los minoristas de lujo europeos se han visto sometidos a una presión significativa debido a una demanda más débil de lo esperado por parte de los consumidores chinos.
Nuestras señales que rastrean las tendencias de la actividad de los consumidores mediante el examen de datos como las transacciones con tarjetas de crédito, así como el tráfico web de la empresa, han sido, en promedio, bastante bajistas para este tipo de empresas desde abril. Esta tendencia sugiere que estas empresas han visto una caída en el interés y la demanda de los consumidores. Por otro lado, nuestras señales que emplean diferentes tipos de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para sintetizar cuerpos de texto de informes de analistas del lado de la venta y transcripciones de la gerencia, pintan una perspectiva más optimista. Algunos analistas han citado la mayor probabilidad de un "aterrizaje suave" en EE.UU. como una posible ayuda para compensar la menor demanda de los consumidores chinos.
La combinación de una variedad de datos con técnicas de aprendizaje automático de última generación permite a nuestro equipo de QIS extraer sistemáticamente información convincente sobre las tendencias del mercado en rápida evolución. Como resultado, podemos desbloquear oportunidades de inversión fuera de EE. UU. y, al mismo tiempo, facilitar un sólido marco de gestión de riesgos.
Fuentes y notas:
Goldman Sachs Asset Management. A 30 de septiembre de 2023. Solo con fines de información. El proceso de gestión del riesgo de la cartera incluye un esfuerzo por supervisar y gestionar el riesgo, pero no implica un riesgo bajo. Consulte las divulgaciones adicionales al final de esta presentación. Goldman Sachs Asset Management aprovecha los recursos de Goldman Sachs & Co. LLC sujetos a restricciones legales, internas y regulatorias.
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El proceso de gestión del riesgo de la cartera incluye un esfuerzo por supervisar y gestionar el riesgo, pero no implica un riesgo bajo.
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