TRIBUNA de Manuel Gutiérrez-Mellado Satrustegui, miembro del equipo de ventas retail e institucional para Iberia de BlackRock. Comentario patrocinado por BlackRock.
Gran parte del crecimiento en las inversiones alternativas ha sido impulsado por los alternativos líquidos, es decir, por estrategias que implantan enfoques alternativos para invertir en renta variable y renta fija, como puede ser por ejemplo las estrategias de valor relativo a la vez que ofrecen a los inversores la liquidez de las inversiones tradicionales.
A medida que la línea tradicional entre la gestión activa y pasiva se ha vuelto más difusa, el auténtico alfa ha demostrado ser cada vez más esquivo. Por eso, los gestores se esfuerzan en buscar ventajas competitivas. En BlackRock aprovechamos el big data como impulsor para la generación de alfa. Consiste en el análisis sistemático de grandes cantidades de datos para llevar a cabo decisiones de inversión más informadas.
No se trata de una tarea fácil, ya que en el mundo se generan alrededor de 2,5 trillones (2,5 x 1018) de bytes de material cada día; IBM calcula que aproximadamente el 90% de los datos disponibles actualmente ha sido creado en los últimos dos años. Imagínense analizar esa cantidad de información de manera efectiva. Es cierto, que la mayoría de esos datos son ruido y no los consideramos útiles para el análisis, pero demuestran que existe un gran potencial de inversión por explotar con la ayuda de la tecnología y el talento.
Así, nuestro equipo de Scientific Active Equity de BlackRock (SAE), ha emprendido la misión de adquirir y analizar el universo creciente de los datos disponibles, y con el uso de nuevas metodologías de análisis, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, ha incorporado nuevas perspectivas en nuestros procesos de inversión.
La pregunta que se harán muchos de ustedes es, ¿cómo se puede transformar el big data en una ventaja competitiva? Pongamos un ejemplo. Si tenemos en cuenta la relación entre la confianza de los consumidores y las ventas al por menor, los gestores suelen considerar el Índice del sentimiento del consumidor mensual de la Universidad de Michigan como un posible indicador de referencia de las ventas al por menor. Lamentablemente, la eficacia de este indicador es cuestionable, ya que a menudo la gente afirma una cosa en las encuestas pero luego actúa de manera diferente. De esta forma, más que centrarse en una metodología de encuesta de hace 70 años dirigida a 500 consumidores, ¿es posible obtener resultados más precisos con una herramienta moderna y de una muestra de mayor tamaño? Creemos que sí.
La mayoría de los consumidores hoy en día se informan por internet antes de realizar compras importantes. Hacer un seguimiento de las búsquedas de artículos de alto valor en todo el mundo permite obtener una imagen más completa de las intenciones de compra de los consumidores, así como datos granulares de los tipos de artículos que probablemente se comprarán. Los resultados de este tipo de análisis son prometedores.
Big data aplicada a alternativos líquidos
Entre las soluciones de inversión del equipo se encuentra el fondo BSF Americas Diversified Equity Absolute Return (BSF ADEAR), una estrategia market neutral que invierte en más de 3.500 compañías panamericanas a la vez que busca generar retornos consistentes y descorrelacionados con un perfil de volatilidad medio. Hacer esto de manera consistente requiere una optimización tecnológica para que el proceso de inversión sea válido a gran escala y pueda extraer la máxima utilidad disponible de los datos. A medida que continuamos observando una volatilidad acentuada en los diferentes mercados, esperamos que más inversores se decanten hacia las inversiones alternativas liquidas para obtener una mejor diversificación.
Optimizar el poder de big data tendrá un papel destacado en la generación de alfa puro, pero la tecnología y la adaptación continua también serán fundamentales para asegurar una ventaja competitiva en este espacio
