El desarrollo de la inteligencia artificial aplicada a la industria financiera ha sido uno de los grandes temas que se abordaron en el primer Madrid Investment Summit que celebró recientemente Man Group. Steven Desmyter, presidente de la compañía, explicó que invierten una media de 120 millones de dólares al año solo en su equipo Alpha Tech, considerado el corazón de su estrategia. Desmyter destacó que, a pesar de que comúnmente se ha etiquetado a Man como un hedge fund, la firma ha estado trabajando en los últimos años en su estrategia para desarrollar más líneas de productos y servicios, como la estrategia multiactivos long only, la gestión discrecional de crédito para sus clientes o la estrategia ESG, que se ha convertido en un pilar para la firma.
La oferta de soluciones cada vez más adaptadas a los clientes va a seguir siendo el mantra de la compañía pues, como explicó su presidente, “cuanto más a medida y customizada sean las estrategias de inversión y las asignaciones de activos, mejor será el alfa que puedan generar, especialmente frente a estrategias más genéricas”.
Russell Korgaonkar, director de inversiones de Man AHL, presentó uno de los paneles celebrados en el marco del Madrid Investment Summit, que giró en torno a experiencia, tecnología e innovación en el marco de las inversiones cuantitativas. El experto habló de Target Risk, el programa de Man AHL (el brazo de inversión cuantiativa multiactivo de la firma) y de que los ingredientes necesarios para poder invertir con éxito en inversiones cuantitativas son dos: por un lado, disponer de modelos que sean robustos y sofisticados; por el otro, una ejecución puntual y oportuna. Resumiendo mucho, el experto explicó que todos los procesos deberían dirigirse a una forma más eficiente de hacer trading, y procedió a explicar con detalle cada uno de los ingredientes ya citados.
Cómo construye Man su modelo cuantitativo
Korgaonkar detalló que la construcción del modelo de inversión que emplea Man para sus inversiones cuantitativas está muy centrado a su vez en dos elementos: la gestión del riesgo, y construcción sistemática de la convexidad. Para conseguirlo, explicó que el acercamiento de la firma a la inversión parte de algunas premisas, como por ejemplo la aceptación de que es imposible predecir los movimientos del mercado en el largo plazo, por lo que consideran que la consideración correcta no es adivinar los retornos, sino buscar formas de minimizar el riesgo asumido en nombre de sus clientes al tiempo. “Si vemos mucho riesgo en la cartera, recortamos la exposición inmediatamente”, resumió. Este enfoque en el riesgo se enfoca en la protección del capital, pues para los gestores resulta fundamental minimizar las pérdidas en fases bajistas del mercado.
Conseguir una diversificación adecuada es clave dentro de este planteamiento, y aquí Korgaonkar hizo una dura crítica a la cartera 60/40 tradicional: “Una cartera 60/40 es efectivamente una inversión en renta variable”, afirmó. El director de inversiones añadió que otro de los problemas que se han hecho más evidentes en los últimos diez años es el hecho de que las correlaciones no siempre se han portado como se esperaba. Por tanto, la propuesta del experto es una cartera 25/25/25/25, en la que el riesgo esté repartido de forma ponderada en inversiones en acciones, inflación, bonos y crédito, al considerar que “ofrece más oportunidades de inversión y diversificación, con menores correlaciones entre sí”.
El equipo de MAN AHL consigue la convexidad mediante la combinación de carteras de inversión long-only con estrategias de momento, en las que simplemente se siguen las tendencias que se estén desarrollando en el mercado. Una combinación de ambas estrategias al 50% les permite gestionar con flexibilidad, adaptándose a cada fase del ciclo de mercado y generando un exceso de retornos. Regresando a la comparación con la cartera 60/40, Korgaonkar indicó que esté enfoque 50/50 (50 gestión del riesgo y 50 seguimiento de tendencias) les ha permitido generar un retorno superior con menores niveles de volatilidad.
La implementación del modelo de inversión cuantitativo se completa con el uso de herramientas como la inteligencia artificial, machine learning y Deep learning. El experto destacó que el equipo lleva años utilizando esta clase de herramientas para realizar tareas como procesamiento del lenguaje natural, extracción de información procedente de informes, codificación o ejecución de procesos.
Man destaca en este ámbito por su carácter pionero, ya que la firma identificó hace años la necesidad de emplear herramientas tecnológicas sofisticadas para obtener una ventaja competitiva. Korgaonkar ilustró como ejemplo de la profunda investigación que ha desarrollado Man Group en inteligencia artificial y otras tecnologías asociadas el hecho de que, cuando se lanzó ChatGPT por primera vez, quien más se entusiasmó en la firma fue el departamento de marketing y quien menos, sus científicos de datos.
Así lo demuestra también la alianza de Man con la Universidad de Oxford a través de la creación en 2007 del Oxford-Man Institute and Man Research Laboratory, que ha permitido a la firma trabajar codo con codo con científicos de primera categoría que han realizado hallazgos importantes para su estrategia de inversión en áreas como Deep learning para trading cuantitativo, modelaje de datos de alta frecuencia o desarrollo de redes de procesamiento de lenguaje natural, entre otras. “La inteligencia artificial permite que sistemas de negociación potentes y automatizados puedan dirigir de forma óptima el flujo de órdenes”, concluyó el experto a modo de resumen.
Por Funds Society, Madrid