TRIBUNA de Paolo Viale, senior vice president, client advisory, Winton. Comentario patrocinado por Winton Group.
Las estrategias de inversión de Winton se pueden describir como sistemáticas, ya que utilizamos algoritmos para decidir nuestras posiciones en los mercados financieros. A primera vista, la inversión sistemática puede parecer misteriosa y complicada, sobre todo si la comparamos con la inversión de los gestores de fondos discrecionales, que a menudo recurren a historias y anécdotas para explicar sus decisiones de inversión.
En realidad, es todo lo contrario: los algoritmos son solo reglas para procesar datos que responden a la nueva información de una manera consistente y repetible. La precisión de estas reglas nos permite juzgar qué carteras habrían elegido nuestros algoritmos en cualquier momento de la historia de los mercados financieros, y por qué.
Imagine lo difícil que le resultaría a un gestor de fondos discrecional predecir con exactitud qué hubiese esperado y cómo hubiese reaccionado a acontecimientos que sucedieron más de medio siglo antes de su nacimiento: en cada caso, tendría que dar por válidas varias suposiciones antes de arriesgarse a lanzar una conjetura.
La elegante simplicidad de un algoritmo reside en que elimina la necesidad de realizar suposiciones, lo que nos permite realizar test retrospectivos para distinguir una ventaja a largo plazo de un golpe de suerte. También podemos someter nuestras carteras a simulaciones de pruebas de resistencia de crisis anteriores.
Estrategias sistemáticas vs. automatizadas
Esta descripción de las estrategias sistemáticas podría llevarnos a pensar que todas las decisiones de inversión pueden ser tomadas por ordenadores, de una manera completamente automatizada. Quizás se esté preguntando para qué necesitamos a los humanos en la era del big data.
Sin embargo, sistemático no significa, y no debe significar, totalmente automatizado. Por poner un ejemplo: ¿cómo diseñamos y seleccionamos nuestros algoritmos? Los medios de comunicación a menudo sugieren que los avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial podrían permitir que un ordenador llegue a seleccionar los mejores sistemas de inversión para cada uno de nosotros. Aunque se llegase a ese punto, esto solo rebajaría un nivel la necesidad de la participación humana: incluso cuando se utilizan métodos de aprendizaje automático, hay que tomar muchas decisiones.
Algunas tareas pueden ser totalmente automatizadas. Un ejemplo sería calcular las estadísticas de riesgo de todas las clases de activos en nuestras carteras. La potencia computacional de las máquinas resulta útil para este tipo de cálculos tan grandes y frecuentes. Sin embargo, los humanos siguen siendo mejores a la hora de interpretar esas estadísticas de riesgo. Al fin y al cabo, los humanos tienen que asumir la responsabilidad por las decisiones de las máquinas.
En Winton, un experimentado equipo directivo se encarga de aprobar o rechazar las propuestas de algoritmos avanzados presentadas por nuestros estrategas y analistas. Esta estructura asegura la responsabilidad mientras limita los prejuicios y las emociones humanas.
Colaboración hombre-máquina
En su libro Deep Thinking, el campeón del mundo de ajedrez Gary Kaspárov cuenta la historia de su derrota contra el programa de ordenador Deep Blue de IBM y nos enseña que, aún hoy, un jugador decente con un ordenador estándar puede vencer al mejor superordenador especializado en ajedrez. Del mismo modo, en vez de dar autonomía a las máquinas, los equipos de análisis e inversión de Winton utilizan tecnología de vanguardia en cada etapa del proceso de inversión.
Para empezar, hay que garantizar al máximo la calidad de los datos, que son el elemento básico de nuestros sistemas de inversión. No importa lo inteligente que sea el algoritmo: si los datos son malos, el resultado será malo. Cuando los ordenadores detectan problemas, el cerebro humano está más capacitado para contrastar esas irregularidades con otras fuentes de datos a las que quizás la máquina no tenga acceso. Esta combinación de pruebas manuales e informáticas mejora la calidad de los datos.
Como hemos visto, los ordenadores se destacan en ciertas tareas específicas de gestión e inversiones, y los grandes avances tecnológicos de los últimos 30 años han permitido que prosperen empresas sistemáticas como Winton. Sin embargo, la colaboración entre humanos y máquinas sigue ofreciendo el sistema de inversión más potente.
Pinche en este enlace www.winton.com/diversified para obtener información.
