El proceso de inversión de la Dynamic Theme Machine consta de tres partes. En primer lugar, detectamos temáticas a partir de una gran cantidad de datos, como conferencias telefónicas sobre beneficios empresariales, artículos de noticias y entrevistas a directivos, utilizando una forma de IA llamada procesamiento del lenguaje natural. En segundo lugar, utilizamos el análisis de sentimientos, un proceso que clasifica si un texto es positivo, negativo o neutro en función de la elección del vocabulario, para seleccionar las compañías más atractivas. En tercer lugar, compramos las temáticas seleccionadas y sus beneficiarios utilizando los modelos cuantitativos de Robeco.

La construcción de la cartera se realiza a través del optimizador cuantitativo de carteras de Robeco y esto da como resultado una cartera de unas 25 temáticas y alrededor de 100 valores. La cartera tiene una buena exposición a los factores y el riesgo está controlado con un tracking error de alrededor del 5% (fuente: Robeco).

La estrategia permite que los clientes tengan una exposición equilibrada a temáticas emergentes y consolidadas mediante el uso de IA, modelos cuantitativos probados y la supervisión de los sólidos equipos cuantitativos y temáticos de Robeco.