Tribuna de Igor Alonso, cofundador de Accurate Quant y profesor del Master de Opciones y Futuros del IEB.
Tribuna de Igor Alonso, cofundador de Accurate Quant y profesor del Master de Opciones y Futuros del IEB.
Ya no nos sorprenden noticias sobre máquinas capaces de superar a hombres en juegos de estrategia: ya sucedió a finales del siglo pasado cuando el ordenador Deep Blue consiguió derrotar a Garry Kasparov al ajedrez y, más recientemente, la Inteligencia Artificial de Google ganó al mejor jugador del mundo de Go, conocido juego de origen chino.
En ambos casos hablamos de juegos de estrategia con innumerables posibilidades de jugadas diferentes. Si una máquina es capaz de parametrizarlas y determinar qué estrategia tiene más probabilidades de ganar, ya tenemos un plan. Tan sólo deberíamos seguir a rajatabla esta metodología. No haría falta pensar, ni interpretar, sólo actuar en consecuencia y esperar a ganar.
Si introducimos otras modalidades de juegos, como por ejemplo el póker, con más participantes, donde cada jugador dispone de información asimétrica del juego, tiene diferentes características e intereses, y, además, introducimos el componente de aleatoriedad en el reparto de las cartas, la complejidad se multiplica y las posibilidades de ganar se reducen puesto que la casuística es mucho mayor.
Pese a ello, ya existen programas que son capaces de ganar a jugadores profesionales. Se basan en la capacidad de ir conociendo a los participantes y a partir de ahí hacer razonamientos recursivos que se asemejan a la intuición humana.
El juego del póker es análogo a lo que sucede en los mercados financieros y la Gestión de Inversiones. Los mercados financieros están condicionados por un grado de aleatoriedad incontrolable. Además, tenemos millones de participantes que conforman los mercados y no todos tienen la misma información, ni la interpretan de una misma manera. Tampoco tienen los mismos objetivos, ni tienen un mismo perfil de inversor, ni siquiera les rodean las mismas circunstancias.
Es decir, si bien es cierto que existe la posibilidad de diseñar estrategias a priori que incrementan nuestras posibilidades de ganar, siempre existe un componente de incertidumbre que condicionará nuestro resultado. Sobre este axioma parte la gestión cuantitativa de inversiones.
La gestión cuantitativa de inversiones tan sólo considera información objetiva y por tanto cuantificable, dejando a un lado cualquier tipo de información cualitativa (que no pueda ser parametrizable), circunstancias coyunturales, intereses particulares o incluso emociones (tan peligrosas al gestionar). Dichas magnitudes pueden ser de muy diversa naturaleza: macroeconómicas, fundamentales, técnicas, etc. Es decir, cualquier magnitud cuantificable que pudiese tener una relación causa-efecto con los mercados, sería susceptible de ser empleada bajo una gestión cuantitativa.
La modalidad de gestión cuantitativa requiere una sólida formación en cálculo numérico, puesto que se requiere demostrar empíricamente que las decisiones a adoptar en el futuro han tenido en el pasado un buen comportamiento. Es bastante arriesgado aplicar una estrategia cuantitativa que no ha sido contrastada previamente. Este estudio permite analizar cuantitativamente multitud de parámetros, como pueden ser retornos históricos, contextos favorables o desfavorables, magnitudes de riesgos y correlaciones con otro tipo de inversiones, es decir, admite en primer lugar conocernos a la perfección, y con ello, saber cómo interactuamos en combinación con otras inversiones y conformar así una cartera.
Estas estrategias están basadas en probabilidades, y estas necesitan una muestra suficientemente amplia para calibrar resultados. Lo mismo que a un dado no le exigimos que salgan todos los números distintos si tiramos seis veces, un sistema de gestión basado en técnicas cuantitativas necesita una aplicación suficientemente grande para calibrar resultados.
Las decisiones de inversión en cada momento son inmediatas, objetivas, claras y concisas. No hay lugar ni para la subjetividad, ni para las emociones humanas, ni para la discrecionalidad del gestor. Ello exige disciplina, paciencia, perspectiva y una gran predisposición psicológica, puesto que su aplicación no resulta siempre sencilla, sobre todo si las primeras decisiones no son acertadas.
Los últimos avances de gestión cuantitativa están integrando, al igual que en el póker, sistemas de Inteligencia Artificial que permitan ir aprendiendo del mercado y vayan adaptando la estrategia. Es decir, no quedarse sólo en lo que sucedió en el pasado, sino aprender del presente.
Los resultados de estas estrategias suelen aportar un gran valor añadido al incluirlo en una cartera, puesto que aportan resultados independientes del resto de inversiones convencionales, y esto añade estabilidad a los retornos.
¿Dónde radican los principales riesgos de una gestión cuantitativa?
Principalmente en quién desarrolla estas estrategias. Una cosa es explicar el pasado de una forma cuantitativa y otra implementar una gestión cuantitativa que te permita obtener buenos resultados en un futuro. Una cosa es explicar y otra predecir, que es lo que realmente nos interesa al invertir.
Una cosa es la teoría y otra la práctica: una cosa es estudiar qué habríamos hecho y otra cosa hacerlo, aquí nos referimos a temas tales como la psicología, los medios técnicos a tu alcance para implementar tu estrategia y a las posibilidades de los activos sobre los que se aplicarían.
No hay garantía de que las cosas se sigan comportando de una determinada manera en el futuro, es decir, una estrategia que en el plano teórico es rentable no es garantía de que en el mundo real lo vaya a ser, ni incluso habiéndolo hecho durante un período de tiempo determinado. No hay garantía alguna, como no lo hay en ninguna otra inversión o estilo de gestión.
La gestión cuantitativa de inversiones no se puede testear o simular en laboratorio como una partida de póker, o al menos las simulaciones no son tan fiables, por lo que no podemos aplicarla con total garantía, puesto que el futuro no es 100 % parametrizable. Sin embargo, esto también ocurriría con cualquier gestor humano, nunca hay certeza de que lo vaya a hacer bien en el futuro, pese a que tenga un bagaje extraordinario.
Hasta aquí puede el lector preguntarse ¿entonces dónde radica la clave de esta modalidad de gestión?
La clave está en la experiencia, fundamental a la hora de desarrollar este tipo de estrategias. Probablemente un gestor con años de experiencia habrá desarrollado y testeado sus sistemas en múltiples contextos de mercados y conocerá muy bien sus puntos fuertes y débiles. Tendrá experiencia sobre cómo se comportan los activos en momentos extremos de mercado, y en períodos tranquilos, cómo varía y afecta la liquidez en diferentes momentos del tiempo, la repercusión de las comisiones y los spreads, posibles deslizamientos, cambios regulatorios, etc.
Sin ningún género de dudas, la gestión cuantitativa debería incluirse en cualquier cartera de inversión, pero, al igual que haríamos con un gestor convencional, la experiencia y la reputación son críticas en la elección.
