P: ¿Cómo es un día de trabajo en MDT?
En MDT Advisers¹, la construcción de carteras es un proceso diario basado en datos y potenciado por herramientas de machine learning desarrolladas internamente.
Cada noche, el equipo descarga la información procedente de los proveedores, recalcula las características de las empresas y analiza todas las acciones del mercado bursátil nacional mediante nuestro modelo de árbol de decisión² para generar nuevas previsiones. Estas previsiones alimentan nuestro optimizador de carteras propio, que reequilibra cada estrategia y genera una lista de operaciones para su revisión.
La jornada comienza con la revisión de estas operaciones, donde la supervisión humana desempeña un papel fundamental. Aunque los modelos de MDT operan de forma automática, el equipo se asegura de que los datos sean precisos y de que no haya surgido ninguna noticia relevante que el modelo aún no haya incorporado. No se trata de ajustes subjetivos, sino de validar los datos de entrada y entender el comportamiento del modelo.
Más allá de las operaciones diarias, dedicamos la mayor parte de nuestro tiempo a la investigación y al perfeccionamiento de modelos. La generación de ideas es esencial para el proceso de MDT y el compromiso de la compañía con el desarrollo interno de herramientas —desde motores de backtesting hasta modelos de riesgo— nos brinda una flexibilidad y un control excepcionales.
P: ¿Cómo funciona el optimizador de carteras?
Nuestro optimizador patentado es un componente clave del proceso de construcción de carteras de MDT. Integra múltiples dimensiones, entre ellas:
- Previsiones de alfa generadas por nuestro modelo de árbol de decisión.
- Restricciones de riesgo estrictas, aplicadas de forma coherente en todas las estrategias.
- Modelos de riesgo estadístico para estimar la volatilidad y el error de seguimiento.
- Modelos de costes de negociación, incluido el impacto en el mercado y la liquidez.
Estas restricciones de riesgo, consistentes en todas nuestras carteras, junto con un modelo de riesgo estadístico que predice la volatilidad y el tracking error, nos ayudan a generar resultados más estables.
El objetivo del proceso de optimización es garantizar que nuestras carteras estén alineadas con las previsiones alfa actuales del modelo, gestionando cuidadosamente el equilibrio entre riesgo y rentabilidad y evitando una rotación excesiva.
Esta combinación disciplinada de automatización y supervisión nos permite mantener la precisión, la adaptabilidad y la transparencia en nuestras operaciones de inversión diarias.
P: ¿Cómo se ha adaptado el proceso de MDT a los cambios del mercado en los últimos años?
En los últimos años, hemos sido testigos de cambios notables en la estructura del mercado: el creciente peso de la inversión pasiva, el auge del trading minorista sin comisiones y a través de redes sociales, y el papel cada vez más relevante de los operadores de alta frecuencia y algoritmos; todo ello ha influido en el funcionamiento de las estrategias cuantitativas.
En lugar de tratar de identificar una única causa, hacemos hincapié en mantener estrategias activas capaces de aprovechar las ineficiencias del mercado, sea cual sea su origen.
no necesitamos saber exactamente qué factores determinan el comportamiento del mercado; lo importante es contar con estrategias activas capaces de aprovechar esas ineficiencias cuando surgen.
A pesar de los desafíos y la incertidumbre del día a día, nos motiva el dinamismo de los mercados. El flujo constante de nuevos datos, los acontecimientos macroeconómicos inesperados y la evolución del comportamiento de los inversores hacen que la inversión cuantitativa sea un campo siempre estimulante.
Siempre surge nueva información. Desde una perspectiva macro, aparecen riesgos que se materializan de manera repentina. Para mí, es un lugar extraordinario para trabajar y un entorno realmente emocionante para aplicar mis conocimientos técnicos.
Esta es una versión abreviada y editada de la transcripción de la reciente aparición de Dan Mahr en el pódcast Capital Allocators. Escuche la entrevista completa aquí.
Para obtener más información sobre MDT, consulte El poder de los datos.
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¹ MDT Advisers es la división cuantitativa activa de Federated Hermes, con una trayectoria de más de 30 años.
² En pocas palabras, un árbol de decisiones es una serie de preguntas de sí o no que conducen a un resultado específico. El equipo de inversión de MDT en Federated Hermes ha convertido los árboles de decisiones en un elemento central de su proceso de inversión. Proporcionan una estimación diaria del rendimiento probable de cada empresa en comparación con el mercado en general, basándose en precios recientes, informes financieros y estimaciones de analistas.
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