ETS Asset Management Factory, “fábrica” de estrategias de inversión cuantitativa, reunió recientemente a directivos de entidades financieras en el evento Quant Intelligence for Investments Day para hablar de la aplicación de la IA a la gestión de activos.
“¿Hay vida más allá de chat GPT en inteligencia artificial aplicada a la industria de gestión de activos?”, se preguntó Javier Sánchez, director general de ETS Asset Management Factory en la introducción del evento, para citar después los tres ejemplos concretos de cómo utiliza la firma la inteligencia artificial en estrategias de inversión. La aplicación de cada unos de ellos es la respuesta a una pregunta, según explicó Sánchez.
Ejemplo 1: ¿es posible anticipar los mercados utilizando la IA?
La teoría moderna de carteras afirma que no. Sin embargo, como explican Beltrán Bolívar y Gonzalo Chiva, investigadores cuantitativos de ETS AM Factory, “no siempre, pero sí existen determinados momentos en los que podemos encontrar similitudes con situaciones del pasado; analizar lo qué ocurrió entonces y tomar decisiones hoy de cara a un plazo de entre uno y cinco días”, explican. Para ello, se basan en un algoritmo de machine learning que clasifica los nuevos datos en función de su similitud con datos históricos, según explican.
“Estos modelos”, comenta Jorge Bolívar, CEO de la empresa, “permiten extraer rentabilidad operando en largo y corto y minimizando el tiempo de exposición al mercado. Adicionalmente, se pueden aplicar a casi cualquier tipo de activo y combinar para crear una cartera diversificada”.
Ejemplo 2: ¿hay alguna alternativa al método de Monte Carlo basada en IA?
El método Monte Carlo, creado en los años 40, se sigue utilizando en finanzas y física para simular escenarios aleatorios junto con otros métodos de simulación más avanzados. Estos modelos de simulación son importantes porque, en finanzas cuantitativas, uno de los principales problemas es el sobreajuste (overfitting): en muchas ocasiones, los resultados positivos son simplemente fruto de la casualidad y no del descubrimiento de una fuente de alpha; por ello, es necesario testear las hipótesis de inversión en múltiples escenarios, ya sean reales o sintéticos.
Pero, ¿se puede combatir el overfitting generando series financieras sintéticas mediante la IA generativa? “Las GANs (Generative Adversarial Networks) son un tipo de red neuronal utilizada para generar datos nuevos, sintéticos, que imitan łas características de los datos con los que se ha entrenado”, explica Javier Cárdenas, responsable del programa de cobertura de divisas en ETS Asset Management Factory. El experto comentó que ya se ha probado la eficacia de las GANs para producir imágenes realistas, pero falsas, basadas en inteligencia artificial. «Nosotros las hemos aplicado a la generación de series financieras sintéticas. Su ventaja es que las series generadas son mucho más cercanas a la realidad que las generadas mediante Monte Carlo y mantienen la correlación entre los diferentes activos”, asegura.
Ejemplo 3: ¿es posible ofrecer una cartera única, hecha a medida, para cada cliente basándose en IA?
“Nos hicimos esta pregunta después de observar que había un problema no resuelto”, explica Tania Fuertes, responsable de Estrategias de Inversión en ETS Asset Management Factory. En general, relata la experta, a un cliente que tiene 500.000 euros para invertir le gustaría que le ofrecieran una cartera de inversión personalizada. «Sin embargo, lo normal en la industria es que se le derive a la cartera modelo que mejor encaje con sus preferencias y necesidades”, añade.
Pero con la inteligencia cuantitativa -que incluye también la inteligencia artificial- se pueden crear, gestionar y enviar informes sobre carteras hechas a medida para cada cliente, según asegura Fuertes, además de poder hacerlo «de una forma escalable para complementar la labor del gestor de carteras y/o del banquero privado”, concluye.
“En gestión de activos, siempre hará falta el gestor”
“La persona siempre va a ser fundamental en la gestión de activos”, responde Jorge Bolívar ante la pregunta de si la inteligencia artificial y la tecnología podrían desplazar a los gestores y a los banqueros privados. Asimismo, Bolívar asegura que la inteligencia artificial es una herramienta que aporta eficiencia, consistencia y robustez pero en la industria de gestión de activos «se necesita confianza, una cara, una persona. Igual que en medicina, puede haber muchos avances, pero siempre vamos a preferir que nos atienda un médico”, explica.
Por Funds Society, Miami
