La elevada volatilidad de los mercados actuales trae de cabeza a los profesionales de la inversión, que cada vez tienen más problemas para encontrar estrategias ganadoras que permitan rentabilizar el ahorro de forma consistente y sostenible. La búsqueda de una ventaja competitiva comienza a ser crítica porque la línea que separaba la gestión activa de la gestión pasiva se ha difuminado casi por completo. Sin duda, los mercados actuales requieren también de inversiones alternativas líquidas que ofrezcan la posibilidad de diversificar las carteras y de obtener rendimientos independientemente del comportamiento del mercado.
En los últimos tiempos, los resultados de los gestores que buscan oportunidades concretas para obtener más rentabilidad que el índice de referencia (gestión activa) no difieren mucho de los que invierten replicando ese índice (gestión pasiva). Y eso está llevando al sector de la inversión a buscar operativas que sean capaces de enfrentarse a un mercado dominado por las relampagueantes operaciones de alta frecuencia (HFT o high frequency trading), que ya representan el 50% de los volúmenes comerciales de las bolsas de EEUU, según datos de UBS.
Pero más que ventajas competitivas, lo que el sector pretende es sacarle rentabilidad al nicho de negocio del medio plazo, que ha quedado reducido al estar atrapado entre el citado trading de alta frecuencia, que busca beneficios con operaciones que se ejecutan en décimas de segundo, y la clásica operativa de largo plazo, que se basa en el estudio de los fundamentos de una empresa y su negocio y que a día de hoy supone alrededor del 35% de las operaciones del mercado.
Así las cosas, ¿cómo rentabilizar mejor esas oportunidades de inversión que se presentan con un horizonte de días o semanas y que mueven el 15% de los volúmenes? Pues haciendo uso de la ingente cantidad de información que se genera a nuestro alrededor (unos 2,5 trillones de bytes, según IBM) y de las nuevas herramientas de análisis como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje. Por tanto, la utilización de esa información diferirá mucho de lo que actualmente hacen los gestores activos a la hora de analizar los indicadores económicos o los fundamentales de una empresa o sector.
Los datos cuentan historias
La explosión de datos que han generado las nuevas tecnologías, en particular las búsquedas en Internet y los medios de comunicación social, está trasformando todos los sectores de la economía. La información fluye esperando a ser ordenada, y quien logre hacerlo con éxito tendrá ventaja sobre el resto.
Pero, ¿cómo se transforma el Big Data en una ventaja competitiva dentro del mundo de la inversión? No existe una fórmula mágica que pueda garantizar el éxito, así que lo importante es contar con un equipo de expertos en diferentes disciplinas (finanzas, economía, informática, matemáticas, estadística, psicología...) que investiguen sobre los datos que nos rodean y sus implicaciones: indicadores económicos, estudios, informes de empresas y organismos, conferencias, conversaciones, búsquedas en Internet, interacciones en redes sociales... El sector financiero se ha convertido en uno de los mayores focos de atracción de talento y sus empresas no dejan de invertir dinero para desarrollar esta nueva ciencia.
Así pues, la rentabilidad de estas inversiones alternativas dependerá de la habilidad para establecer conexiones entre los datos obtenidos y el comportamiento de los activos financieros, lo que puede desembocar en el alumbramiento de modelos predictivos. Hay que tener en cuenta que existen 15.000 empresas cotizadas en el mundo, por lo que el reto es predecir su evolución mediante el descubrimiento de un patrón generado por el análisis de cómo se relacionan los conjuntos de datos.
Por ejemplo, ¿por qué no construir un indicador de confianza del consumidor reuniendo todas las búsquedas que se hacen sobre compras en Internet? Los resultados de este tipo de análisis están siendo prometedores porque sirven para mejorar indicadores como el de las ventas al por menor. Con el estudio de los datos puede obtenerse información acerca de las preferencias de los consumidores en diferentes regiones geográficas. Y eso tiene su efecto en los mercados y, por lo tanto, sobre la inversión.
Además, este tipo de índices privados basados en el Big Data explican la progresiva pérdida de protagonismo de referencias clásicas como el Índice del Sentimiento del Consumidor de la Universidad de Michigan, una encuesta que se hace con la misma metodología desde hace décadas y que se basa en una muestra de 500 consumidores. El análisis de grandes datos puede ayudar a construir indicadores económicos que ofrezcan pistas a industrias enteras. Y no hay que perder de vista que pueden ser más fiables que las encuestas porque se elimina el riesgo de que el encuestado diga una cosa y luego haga otra.
Las máquinas también escuchan
Las máquinas de lectura, por su parte, también están adquiriendo un gran protagonismo en el procesamiento de datos. Los simposios, conferencias o llamadas entre directivos y analistas son una magnífica fuente de información para estos programas informáticos, que son capaces de hacer transcripciones y de medir con cierta precisión el sentimiento de las conversaciones hacia países o activos. El procesamiento de cientos de conversaciones puede captar la postura de los ejecutivos sobre las condiciones y perspectivas de negocios y economías de todo el mundo. Y a veces puede conducir a descubrimientos sorprendentes.
BlackRock, una de las firmas que con más fuerza apuesta por el Big Data, hizo el año pasado en Australia uno de esos descubrimientos que marcan la diferencia. El precio de las materias primas caía y China, el principal comprador de commodities, se ralentizaba, lo que no auguraba nada bueno para la economía australiana. Sin embargo, el análisis de multitud de conferencias con ejecutivos globales reflejaba que éstos no eran pesimistas con la evolución de la economía de la isla, por lo que ese fue el punto de partida para trazar una estrategia inversora que se anticipara al efecto beneficioso que la caída de las materias primas tenía sobre los costes de algunas empresas. Por si fuera poco, a esto se le sumó una tendencia a la baja de los costes laborales.
Con toda esa información en su poder, BlackRock seleccionó títulos de varios sectores que se aprovechaban de lo anterior y, en medio de la caída de las bolsas globales por el miedo a la ralentización de China, logró unos rendimientos que marcaron la diferencia durante unos meses.
En busca del Alpha perdida
Las máquinas, los algoritmos y los sistemas predictivos tendrán un papel cada vez más relevante en el mercado, lo que permitirá crear productos de inversión adaptados a cada cliente y buscar nichos de rentabilidad con los que marcar diferencia. Sin embargo, los gestores que realmente añadan valor, bien por su experiencia o bien por su olfato e intuición, seguirán siendo parte fundamental del negocio.
Los humanos pueden hacer juicios más sofisticados que un algoritmo, pero no son capaces de escalar esas valoraciones en base a los miles de informes que se publican a diario en diferentes idiomas. Por tanto, y aunque la ciencia de los datos siga creciendo y desarrollándose, algunas cosas no van a cambiar porque la experiencia de los profesionales de la inversión siempre será necesaria.
Aunque los mercados no han parado de evolucionar, su base sigue siendo la misma porque está compuesta por las emociones y los miedos de las personas. Como se ha demostrado en repetidas ocasiones, muchas de las cosas que han funcionado en el pasado seguirán haciéndolo en el futuro. Y si hay algo que nos ha enseñado la bolsa es que la historia siempre tiende a repetirse.
Sin embargo, no podemos rechazar las oportunidades que ofrecen el Big Data y el análisis de grandes conjuntos de datos, pues pueden ayudar a mejorar el rendimiento de las carteras cuando los métodos clásicos fallan por las adversas condiciones del mercado. Los algoritmos informáticos son capaces de analizar muchas acciones y de establecer predicciones, lo que abre la puerta a nuevas estrategias que maximicen los rendimientos y reduzcan los riesgos.
