TRIBUNA de Russell Korgaonkar, director of Investment Strategies, Man AHL. Comentario patrocinado por Man Group.
Cuando hablamos de fondos mixtos long only, la mayoría pensamos en el aburrido mundo de los fondos de pensiones estandarizados. Lentos y engorrosos, los fondos mixtos tradicionales no han cambiado mucho en las últimas décadas: a día de hoy se siguen pareciendo bastante a cómo eran antes de los móviles y de internet.
En Man AHL, estamos intentando cambiar esta situación mediante la aplicación de tecnología de última generación, a los fondos multiactivos long only.
Todos los fondos cuantitativos siguen el mismo proceso básico: recopilan datos, les aplican algoritmos para generar señales de compra o venta y ejecutan operaciones en el mercado. Con el fin de mantener nuestra ventaja competitiva, en Man AHL hemos realizado importantes inversiones en nuestra plataforma tecnológica para mejorar cada una de esas tres áreas. Analizaremos cada una por separado.
La inteligencia de datos, o big data, ha ganado una gran relevancia en los últimos años. Muchos gestores de fondos aseguran que son capaces de superar al mercado gracias al uso de conjuntos de datos únicos. Estos van desde imágenes por satélite que ofrecen información sobre el tráfico y modelos climáticos avanzados hasta datos de tarjetas de crédito que se utilizan para inferir patrones de consumo. En el espacio long only nos centramos en generar una imagen actualizada del entorno de riesgo, lo que implica captar múltiples series de precios de mercado con mucha frecuencia. Aquí la clave está en la calidad y en la puntualidad, ya que el entorno de riesgo puede cambiar rápidamente y, para que nuestros algoritmos puedan hacer una valoración acertada, dependemos de que los datos sean precisos y estén actualizados. De hecho, esta necesidad está en continua evolución. En los últimos años, captábamos los datos de precios cada 10 minutos. Actualmente, estamos intentando usar todos los datos del libro de órdenes, que se actualiza en cuestión de microsegundos y que puede ofrecer una visión mucho más detallada de la liquidez del mercado y las condiciones de riesgo. El conjunto de datos que manejamos ronda los dos petabytes (2^10 terabytes), lo que requiere una gran capacidad de procesamiento, algo de lo que hablaremos a continuación.
En Man AHL, la línea entre análisis y tecnología es bastante difusa. Todos nuestros analistas codifican como parte de su trabajo diario, y los especialistas en tecnología entienden bien lo que necesitan los analistas para mejorar los sistemas de negociación. Esto a menudo se traduce en mejoras tecnológicas. Uno de los principales objetivos de nuestros especialistas en tecnología es construir plataformas que permitan explorar cualquier tipo de idea de análisis y convertir esas ideas en sistemas de negociación de la manera más eficiente posible. Esto implica hacer simulaciones en cientos de mercados con múltiples conjuntos de datos y en millones de intervalos de tiempo. Manejar cantidades de datos tan grandes y ejecutar cálculos complejos con ellos requiere contar con una capacidad de procesamiento a escala industrial. Por ejemplo, hace casi una década tomamos la decisión estratégica de reconstruir nuestra plataforma cuantitativa en el lenguaje de programación Python. Esto nos ha permitido aprovechar el amplio ecosistema de la ciencia de datos que se ha desarrollado alrededor de este lenguaje. Además, el uso de un único lenguaje ha potenciado al máximo la colaboración entre analistas y especialistas en tecnología.
Una vez que los algoritmos han procesado todos los datos y han decidido qué mercados comprar o vender, abordamos nuestro último reto: ¿cómo ejecutar esas órdenes? Muchas gestoras de activos dependen de brókers externos para ejecutar las órdenes, ya sea a lo largo de todo el día o concentrando todas las órdenes hacia el final de la sesión. Puede ser complicado determinar qué brókers se adaptan mejor a su flujo de órdenes y cuáles puedan llegar a ser perjudiciales. En Man AHL, desarrollamos y gestionamos nuestros propios algoritmos, que interactúan de forma ininterrumpida y en tiempo real con el libro de órdenes de cada mercado, ajustando los precios de oferta y demanda para conseguir el mejor precio posible. Cuando interactuamos con brókers, el volumen de negociación que le asignamos a cada uno viene determinado por algoritmos de aprendizaje automático, que evalúan en tiempo real quién ofrece la mejor ejecución. En esta área, la colaboración entre Man AHL y la Universidad de Oxford (a través del Oxford Man Institute of Quantitative Finance) ha resultado extremadamente valiosa.
Una visita a la sede central de Man AHL (cerca del Puente de Londres, en el corazón de la City londinense) no puede terminar sin una demostración en una pantalla de cine que apodamos cariñosamente el iPad gigante y que ofrece una representación visual, en tiempo real, de miles de órdenes activas en cientos de mercados, mostrando cómo los algoritmos de ejecución aportan ventajas en un entorno de mercado tan cambiante. El recorrido por nuestra oficina también pasaría por el puesto de aprendizaje automático (machine learning desk), el espacio de trabajo colaborativo (makerspace) y la colección de dispositivos tecnológicos (tech gadget library), mostrando hasta dónde llega la pasión de nuestros empleados por la tecnología.
El desarrollo de todas estas áreas avanza rápidamente, ya que tanto los 100 integrantes del equipo de inversión de Man AHL como nuestros colegas académicos de la Universidad de Oxford se esfuerzan por mejorar continuamente los modelos y superar a la competencia. Traer toda esta innovación al espacio de la inversión long only resulta emocionante y esperamos que, en el futuro, los inversores puedan beneficiarse de este enfoque más tecnológico a la hora de gestionar fondos mixtos.
Capital en riesgo. El valor de su inversión y de las rentas generadas puede aumentar o disminuir, por lo que es posible que no recupere su inversión original. Los modelos pueden verse afectados por alteraciones del mercado imprevistas o por intervenciones gubernamentales o legislativas, lo que podría dar lugar a pérdidas.
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