Los mercados financieros han experimentado turbulencias durante las últimas semanas. Los datos macroeconómicos decepcionantes, las correcciones a la baja en las expectativas de beneficios de las empresas, las crecientes tensiones comerciales entre China y Estados Unidos, el cierre del Gobierno de este último y una posible suavización de la postura de la Fed han sido algunos de los catalizadores clave de esta montaña rusa. Al mismo tiempo, parece que la propia estructura del mercado, con baja liquidez y la concentración de inversores, empujó ese salto en la volatilidad del mercado desde mediados de diciembre.

Pese a que muchos niveles del mercado no son muy diferentes de lo que eran hace un mes, han ocurrido muchas cosas desde entonces. En las semanas previas a la Navidad, las bolsas corrigieron fuertemente a la baja y después se recuperaron a niveles de sobrecompra, ayudados parcialmente por las últimas observaciones favorables del presidente de la Fed, Jerome Powell. A lo largo del camino, el índice de volatilidad VIX saltó por encima de 35, acercándose a su nivel más alto del último año. Otros índices sufrieron cambios drásticos diarios, como el S&P 500, que ganó 116,6 puntos el pasado 26 de diciembre.

Hasta cierto punto, estos hechos no deberían ser sorprendentes. El fenómeno frecuente de eventos inesperados en los mercados financieros ofrece una pista de la propia naturaleza del sistema. Los mercados pueden ser arriesgados, irracionales e impredecibles, ya que están repletos de irregularidad, retroalimentación y fricción. Los componen participantes que están constantemente explorando, aprendiendo y adaptándose, pero que también se encuentran subordinados a sesgos de comportamiento; tienen distintos objetivos, habilidades y racionalidad; y cuentan con una influencia en la conducta del mercado que varía con el tiempo. Como resultado, los mercados consisten en sistemas complejos adaptables que muestran este tipo de comportamiento con frecuencia, pero no de una forma regular o predecible. Además, su complejidad no está reduciéndose, sino que más bien está aumentando con las nuevas tecnologías, los flujos de información acelerados y unos participantes que cambian constantemente.

Por ello, cada vez más administradores de fondos se están centrando en las oportunidades de las nuevas tecnologías y están explorando la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data para comprender mejor el entorno del mercado y progresar en sus decisiones de inversión. Dado el drástico aumento de la digitalización en nuestras comunicaciones sociales y de negocios, es natural que las decisiones de inversión dependan cada vez más de la información que puede ser extraída del espacio digital.

Hacen falta unos pasos básicos para poder tomar cualquier decisión de inversión: un análisis de la información relevante, una predicción de lo que (muy probablemente) ocurrirá en el futuro y una compra de valores que saldrá beneficiada. Obviamente, es más fácil decirlo que hacerlo, especialmente con esta cantidad de información relevante en crecimiento exponencial.

Durante los dos últimos siglos, ha aumentado significativamente el uso de “máquinas” para captar datos de forma sistemática y extraer ideas imparciales de ellos. Hasta hace algunos años, la mayor parte de la información que se recolectaba de esa manera eran, sobre todo, datos económicos y/o de los precios y el volumen del mercado. Con la erupción de la revolución digital en los últimos años, el tipo de información que puede ser capturada a través de los nuevos canales de Big Data se ha expandido enormemente. Las estadísticas tradicionales de los fundamentales, como los ingresos, el PIB o la inflación, pueden enriquecerse con datos de cosas como el volumen de compras online y los precios, imágenes por satélite, flujos de tráfico, gastos de publicidad o el uso de tarjetas de crédito.

Además, hemos ganado mucho más conocimiento sobre cómo pensamos y cómo nos sentimos; qué opiniones tenemos (y cuáles compartimos) a través de los canales digitales, las redes sociales o los medios de comunicación online; qué sentimientos expresamos en relación a la actividad empresarial o a las decisiones de gestión; y cuánto nos fiamos de los gobiernos y los actores políticos. Dejamos rastros de estas opiniones y emociones en todos los medios digitales que utilizamos y los patrones que generan pueden ayudarnos a captar el ánimo de los inversores, identificar las fuerzas de comportamiento que empujan a los mercados hacia arriba o hacia abajo y agudizar nuestra evaluación de los riesgos a corto plazo de nuestras inversiones.

La disponibilidad de todas estas nuevas fuentes de datos, sin embargo, también fuerza a los inversores a adaptar su enfoque de inversión. Además de mejorar la precisión del análisis y la previsión de los fundamentales subyacentes, ahora podemos realizar una evaluación en profundidad de las fuerzas de comportamiento que empujan a los mercados hacia delante. Las especies de cualquier tipo de ambiente deben entender el entorno en el que operan y adaptarse a él más rápido que sus pares. Esto también se aplica al universo dinámico y competitivo de los mercados financieros globales, lo que significa que es más crucial que nunca incorporar previsiones de comportamiento y de fundamentales en tu método de inversión.

Asimismo, el aumento exponencial de datos disponibles significa que debemos utilizar técnicas más sofisticadas, diversas y adaptables para poder recopilar toda la información importante que pueda encontrarse. El análisis estadístico tradicional requiere un complemento con la mejor IA y las mejores técnicas de aprendizaje automático, como el deep learning, redes neuronales o procesamiento del lenguaje natural. Esto no sirve solo para mejorar las previsiones, sino también para crear un proceso continuo de mejoras en los pronósticos – igual que nuestros cerebros aprenden de los errores que cometemos (al menos de vez en cuando). Además, el Big Data y la IA pueden empoderar la gestión de riesgos: ayudan a identificar patrones, conexiones y dependencias en los factores de riesgo que son difíciles de identificar con herramientas de un solo factor (volatilidad). Por ende, para adaptarse del todo, los inversores deben explorar formas de moverse hacia diagnósticos de riesgo más multi-dimensionales.

Con la explosión de datos, los humanos serán cada vez menos capaces de extraer información relevante de manera oportuna. Con el aumento de la complejidad del mercado y los cambios de régimen ocurriendo con mayor frecuencia, la adaptabilidad o habilidad limitada de aplicar perspectivas históricas en distintos contextos generará cada vez más dificultades para las estrategias cuantitativas. Los problemas que atravesaron las estrategias de renta variable de bajo volumen en 2018 son un ejemplo de esto.

Por ello, ahora más que nunca, el hombre y la máquina deben jugar juntos. La Inteligencia Artificial y el Big Data aumentan las fortalezas y la creatividad del ser humano para analizar lo extraño, lo distinto, lo nuevo o lo inédito. La diversidad de ideas fortalece el razonamiento y la toma de decisiones en los equipos humanos y la diversidad de habilidades tiene el mismo efecto en equipos de inversiones tecnológicos. Hacer que estos equipos se complementen bien requiere una mentalidad y una cultura diferentes, y todos tendremos que adaptarnos para llegar hasta allí, pero aquellos que avancen más en 2019 tendrán más probabilidades de ganar en el complejo futuro que nos espera.

Tribuna de Valentijn van Nieuwenhuijzen, jefe de inversiones en NN Investment Partners