El equipo de inversión cuantitativa de AXA Investment Managers (AXA IM), Rosenberg Equities, anunció que están integrando técnicas avanzadas de modelaje en su enfoque de inversión que mejoran su análisis de datos y complementan el proceso de inversión existente.
El primer ejemplo de esta integración es la inclusión de un modelo «neural network» en su estrategia de renta variable sostenible. El nuevo modelo tiene como objetivo mejorar la capacidad de la estrategia para identificar acciones que están en riesgo de precios extremos por eventos, mitigar los riesgos de cola y tratar de mejorar los resultados de riesgo / retorno para los clientes.
Gideon Smith, CIO en Europa de AXA IM Rosenberg Equities, comentó que «este es el primer paso usando técnicas de neural network e inteligencia artificial avanzada (AI) en carteras de clientes, pero es una progresión natural de las técnicas cuantitativas avanzadas que hemos adoptado en los últimos treinta años. Creemos que este es un paso considerado y coherente con nuestro enfoque de inversión de modelar y administrar el riesgo de inversión para los clientes. Es un área en la que tenemos una gran cantidad de conocimiento y experiencia y estamos entusiasmados de aprovechar estas técnicas con el objetivo de mejorar los resultados de los clientes en todas las áreas del proceso de inversión».
Además, Rosenberg Equities está analizando nuevos conjuntos de datos «no estructurados» que pueden complementar los datos financieros tradicionales en los que los inversores se han centrado históricamente para proporcionar una visión más profunda de los fundamentos y el sentimiento de las empresas. Por ejemplo, Rosenberg Equities está desarrollando un modelo de «procesamiento del lenguaje natural» para analizar las presentaciones de la empresa y otras fuentes de texto con el fin de crear nuevos conocimientos sobre el sentimiento del inversor asociado a una empresa.
Heidi Ridley, CEO de AXA IM Rosenberg Equities, agregó que «ambos desarrollos son un gran ejemplo de cómo podemos usar inteligencia artificial y datos no estructurados para complementar nuestras técnicas de modelado existentes, apoyando nuestra creencia de que el uso innovador de datos y tecnología lleva a mejores perspectivas y, en última instancia, mejores resultados para nuestros clientes».