¿Son las máquinas el futuro de los hedge funds?

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Kees Romkes, Flickr, Creative Commons

En un momento en el que los hedge funds se ven cuestionados por sus resultados mediocres y elevadas comisiones –una situación que se ha traducido en salidas netas por 15.000 millones de dólares en el primer trimestre de 2016 (leer más)– hay una categoría que sí parece gozar del interés de los inversores: los hedge funds cuantitativos, que combinan la potencia de análisis de los ordenadores con el acceso a grandes volúmenes de datos para identificar oportunidades de inversión que de otra forma pasarían desapercibidas.

En los últimos años, las firmas especializadas en este tipo de estrategias –como Man AHL, parte de Man– han invertido grandes cantidades en el desarrollo de algoritmos capaces de detectar pautas y ‘aprender’ automáticamente a partir de miles de millones de datos históricos sobre cotizaciones, opciones e índices.

Como explica el experto en finanzas computacionales John Moody, fundador de JE Moody & Co. –una pequeña firma especializada en estrategias CTA– “a la gente le cuesta pensar de forma estadística y se deja llevar por sesgos cognitivos. Por eso, puede resultar menos arriesgado dejar que los algoritmos se encarguen de las decisiones de inversión”.

En su opinión, la renovada popularidad de los hedge funds cuantitativos se enmarca en una tendencia general por la que los humanos nos sentimos cada vez más cómodos con herramientas y dispositivos que aprenden automáticamente con la experiencia, como los coches autotripulados desarrollados por Google.

Impulso multimillonario

Precisamente el presidente ejecutivo de Google, Eric Schmidt, ha sido noticia esta semana por su participación, junto con un nutrido grupo de multimillonarios de todo el mundo, en un nuevo hedge fund cuantitativo que analiza los datos del transporte marítimo internacional –que mueve el 90% del comercio mundial– para monitorizar los flujos mundiales de materias primas.

El fondo, desarrollado por CargoMetrics y asesorado, entre otros, por Ed Morse, responsable de análisis de commodities en Citi, y por Gerald Rosenfeld, vicepresidente de banca de inversión en Lazard, utiliza esa información para invertir automáticamente en materias primas y, ocasionalmente, en divisas y acciones.

Pero no se queda ahí. Según Scott Borgerson, fundador de CargoMetrics y ex guardacostas, la empresa planea integrar otras fuentes de datos que les permitan adelantarse a las tendencias de precios de las materias primas, como imágenes por satélite de los cultivos para determinar el volumen de las cosechas. “Puede sonar un poco ‘orwelliano’, pero queremos medirlo todo y crear un mapa en tiempo real de la economía mundial”.