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Qué pueden aprender los gestores de inversión de los coches autónomos


TRIBUNA de Paolo Viale, senior vice president, client advisory, Winton. Comentario patrocinado por Winton Group.

Muchos gestores de inversión siguen fiándose de las predicciones humanas, pese a los pobres resultados que ofrecen en otras áreas. El politólogo Philip E. Tetlock llevó a cabo un amplio estudio en el que analizó la calidad de 28.000 predicciones realizadas a lo largo de 20 años por 284 expertos, entre los que se incluían académicos, periodistas y funcionarios públicos. Tetlock descubrió que, a menudo, estas predicciones apenas superaron al azar y que, por lo general, acertaron menos que las predicciones realizadas por algoritmos informáticos básicos.

Otros sectores lo saben desde hace años. Un fabricante de coches sin conductor nunca confiaría ciegamente en las opiniones o las teorías de los expertos. Al contrario, adquiriría la mayor cantidad posible de datos de conducción antes de elaborar un proyecto. A continuación, analizaría estadísticamente estos datos para predecir la probabilidad de distintos resultados relacionados con la seguridad, la fiabilidad y el rendimiento general. Así, el diseño podría ir ajustándose a partir de los resultados.

Este enfoque empírico se parece al que emplea Winton, que lleva 22 años a la vanguardia de la gestión sistemática de inversiones cuantitativas. El negocio de la firma se basa en la convicción de que se pueden generar y perfeccionar ideas rentables de inversión en los mercados financieros gracias a la observación y a pruebas rigurosas, similares a las técnicas empleadas por los fabricantes de automóviles autónomos y en otros sectores.

En primer lugar, Winton recopila grandes cantidades de datos que puedan aportar información sobre los mercados financieros, las economías y las empresas del mundo. A continuación, los investigadores formulan hipótesis, que se prueban rigurosamente utilizando los datos recopilados. Una hipótesis es una idea (por ejemplo, que las bajas temperaturas predicen un aumento del precio de la energía) que se plantea de una manera tan clara e inequívoca que se puede demostrar que es errónea.

Ver el mundo desde muchas perspectivas diferentes ayuda a identificar hipótesis originales y potencialmente útiles. Winton cuenta con un gran equipo de investigación y desarrollo pero emplea pocos economistas o analistas financieros. En cambio, los investigadores de la firma proceden de campos como la robótica, la estadística, la física de partículas, la ingeniería informática o la historia. Identificar candidatos con verdadera experiencia en inferencia estadística resulta crucial, ya que el número de los denominados científicos de datos se ha disparado desde que Winton se fundase en 1997 (ver el gráfico inferior).

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El uso de teléfonos inteligentes y la proliferación de microchips en dispositivos industriales y domésticos generan un volumen creciente de datos susceptibles de análisis. Esto incluye lo que algunos denominan datos alternativos, por ejemplo, los datos producidos por satélites o por sensores en equipos agrícolas. Winton lleva algún tiempo utilizando este tipo de datos, por ejemplo, para alimentar un sistema de pronóstico de cultivos con información generada por satélites. No obstante, la información procedente de los mercados financieros sigue formando la base de la inversión cuantitativa.

Uno de los aspectos menos atractivos de la inversión cuantitativa, y que a menudo se pasa por alto, consiste en garantizar que los datos empleados para probar hipótesis no solo sean grandes, sino que no contengan errores. Por ejemplo, Winton le compra los datos de cotización de las empresas del S&P 500 a múltiples proveedores y, a menudo, detecta incoherencias entre ellos, lo que explica que la empresa lleve a cabo miles de test todos los días antes de agregar datos a sus sistemas.

Pocos analistas humanos tienen capacidad para acometer esta tarea. Además, existen buenos argumentos para considerar la inversión en mercados financieros como un campo empírico que debería estar sujeto a métodos de análisis estadístico. Así lo han entendido, si bien tardíamente, decenas de gestores de fondos que antes solo aplicaban métodos discrecionales y que ahora han empezado a utilizar métodos cuantitativos.

Winton les lleva dos décadas de ventaja y su enfoque de inversión sistemática, meticulosamente perfeccionado, representa el núcleo de su propuesta. Invertir con Winton significa sumarse al enfoque de inversión del momento. Pinche en este enlace www.winton.com/diversified para obtener información.

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