Las estrategias cuantitativas siempre han estado impulsadas por los datos y la tecnología, y la IA es el último capítulo de esa evolución. Es importante señalar que la IA en la inversión no es algo completamente nuevo. Las técnicas de ML y PLN llevan décadas investigándose y aplicándose en nuestras estrategias.
Lo que es diferente ahora es la magnitud de lo que pueden hacer estas técnicas de IA y la variedad de datos que pueden manejar. En lugar de sustituir a los métodos cuantitativos probados, la IA los está mejorando. Piense que es como pasar de una caja de herramientas manuales a herramientas eléctricas: el trabajo es el mismo, pero nuestro objetivo es hacerlo más rápido y con más eficacia.
Machine learning
Por ejemplo, el machine learning (ML) puede descubrir patrones complejos en los datos, incluidas relaciones no lineales e interacciones sutiles que los modelos tradicionales podrían pasar por alto. Esto nos permite perfeccionar las señales existentes o descubrir nuevas fuentes de alfa. Por ejemplo, al combinar una señal de inversión clásica con datos sobre la opinión formada en torno a las noticias, nuestro equipo cuantitativo mejoró su capacidad para identificar valores susceptibles de repuntar tras una reacción exagerada. El ML también puede agrupar valores similares en función de rasgos compartidos, como la cadena de suministro o el uso de tecnología, lo que añade profundidad a la gestión de riesgos. Este tipo de información ayuda a que los modelos cuantitativos se adapten mejor a la rápida evolución de los mercados.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
La capacidad de la IA para interpretar el lenguaje ha avanzado rápidamente, pasando del simple recuento de palabras a grandes modelos lingüísticos capaces de entender los matices, el tono y la intención. Mediante el análisis de datos textuales como noticias, informes financieros o reseñas de empleados, e incluso escuchando el tono de voz en las llamadas sobre beneficios, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) ayudan a revelar ideas más profundas sobre el sentimiento. Tanto si se trata de evaluar la confianza de un director general, detectar cambios sutiles en el estado de ánimo de los clientes o identificar a los actores clave de la cadena de suministro de una empresa, el PLN enriquece nuestra comprensión del panorama empresarial en general. Estas señales más ricas alimentan nuestros modelos cuantitativos, lo que puede suponer una ventaja a la hora de calibrar la confianza del mercado y la salud de las compañías.
Datos alternativos
El ámbito de los datos alternativos -tipos de datos no convencionales o no tradicionales que no se han utilizado en el pasado para tomar decisiones de inversión- hace que estas técnicas de IA sean posibles y cada vez más esenciales. Con un volumen, variedad y velocidad de generación sin igual, los datos alternativos ofrecen información en tiempo real sobre la actividad económica que los datos tradicionales a menudo no recogen. Por ejemplo, los datos de las tarjetas de crédito pueden indicar cambios en el gasto de los consumidores, mientras que la información de envíos puede rastrear los flujos comerciales globales.
Separar el ruido de la señal y convertir el torrente de datos alternativos en ideas de inversión tangibles significa combinar técnicas innovadoras de IA con hipótesis económicas razonables. La incorporación de la IA en los procesos de inversión ofrece tanto a los inversores cuantitativos como a los fundamentales las ventajas de una mayor rapidez, fuentes de información más amplias y un mejor procesamiento de la información. Pero también requiere ser decidido, lúcido y transparente al utilizar la IA en nuestros procesos.
