* “Do Androids Dream of Electric Sheep?” es una novela de ciencia ficción de 1968 del escritor estadounidense Philip K. Dick. La película Blade Runner (1982), dirigida por Ridley Scott y protagonizada por Harrison Ford, Rutger Hauer y Daryl Hannah, se basó en el libro.
Fast reading
La inversión cuantitativa suele examinar grandes cantidades de datos para buscar oportunidades de inversión.
El uso de «árboles de decisión» por parte de MDT aumenta la transparencia y evita que las decisiones se conviertan en una «caja negra» basada en datos.
El equipo anula las operaciones recomendadas si considera que los modelos no captan todos los factores relevantes que determinan el precio de la acción.
De este modo, se aseguran de que entienden claramente los motivos de cada operación.
Existen muchos conceptos erróneos en torno a la inversión « cuantitativa ». Por ejemplo, aunque se trata de una inversión basada en datos, como su nombre indica, no son necesariamente ordenadores los que invierten. De hecho, hay una amplia gama de enfoques que implican la toma de decisiones humanas en diversos grados.
«Las estrategias cuantitativas suelen pintarse a grandes rasgos, lo que hace pensar a la gente en cajas negras y en que nadie sabe realmente lo que está pasando», afirma Scott Conlon, director de inversiones de MDT Advisers en Federated Hermes.
La inversión cuantitativa se utiliza para analizar una gran cantidad de datos (información histórica del mercado, datos fundamentales de las empresas, métricas de valoración, datos macroeconómicos) en busca de oportunidades de inversión. Al basarse en datos empíricos y no en juicios subjetivos, la inversión cuantitativa pretende eliminar los factores emocionales del proceso de inversión y aumentar el poder del análisis predictivo.
«Siempre hemos procurado mantener un alto nivel de transparencia y responsabilidad en nuestro proceso. Dado que el proceso está diseñado por nuestro equipo, controlamos los datos de entrada y la forma en que se analizan los datos; de este modo, entendemos claramente cómo funciona el proceso y comprendemos plenamente la justificación de todas las inversiones», afirma Conlon.
Árboles de decisión
Conlon ofrece un ejemplo de cómo funciona el proceso MDT: el uso de una técnica avanzada de modelización que incorpora «árboles de decisión» para evaluar cada valor. Esta metodología se basa en un modelo de árbol de regresión que se puso de relieve por primera vez en el mundo académico hace décadas y que ahora es una herramienta estándar de análisis de previsiones utilizada en diversos sectores, incluidos los seguros y la física.
El proceso de árbol de decisión consiste en utilizar una serie de preguntas de tipo «sí/no» para evaluar todos los valores basándose en un conjunto discreto de criterios fundamentales (por ejemplo, información sobre el balance, valoraciones) y de sentimiento (por ejemplo, impulso de los beneficios, tendencias de los precios) para elaborar previsiones de rendimiento de cada valor (véase la Figura 1).
Figure 1: How decision trees work
«Creemos que una de las principales ventajas de este enfoque es que no sólo identifica una amplia gama de diferentes tipos de empresas a tener en cuenta para la inversión, sino que también ofrece un alto nivel de transparencia, de modo que es fácil entender por qué las empresas obtienen una puntuación favorable o desfavorable», afirma Conlon.
Otro aspecto a menudo incomprendido de los modelos de inversión cuántica es que no son necesariamente estáticos: pueden actualizarse periódicamente con nuevos datos para captar las últimas novedades del mercado.
Una reciente mejora del modelo de previsión de rentabilidad de las acciones de MDT consistió en añadir un nuevo factor que analiza el « economic moat », la ventaja competitiva, para todos los sectores del mercado de acciones estadounidense.
Ventaja competitiva
Por ejemplo, una reciente mejora del modelo de previsión de rentabilidad de las acciones de MDT consistió en añadir un nuevo factor que analiza el « economic moat », la ventaja competitiva, para todos los sectores del mercado de acciones estadounidense. Las empresas con ventajas competitivas, como una fuerte identidad de marca o patentes sólidas, disfrutan de ventajas sostenibles que pueden ayudarles a defender la rentabilidad frente a competidores invasores.
La investigación del equipo descubrió que incorporar el análisis de la ventaja competitiva a empresas de éxito que han caído en desgracia ayuda a identificar oportunidades de compra. Una ventaja consolidada puede ayudar a las empresas en declive a mantener a raya a sus competidores y restablecer sus resultados operativos. Incorporar este análisis también puede ayudar a las estrategias a evitar empresas cuyos precios de las acciones pueden seguir cayendo.
«El objetivo era examinar las empresas que han experimentado una caída sustancial del precio de sus acciones y encontrar una forma de predecir cuáles podrían experimentar un fuerte repunte de precios. Descubrimos que esta probabilidad era mayor en sectores con una gran ventaja competitiva, explica Conlon.
El factor humano
Una parte importante de la inversión cuantitativa es el elemento humano relacionado. Por ejemplo, el equipo de MDT supervisa de cerca todos los aspectos de su proceso de inversión, que incluye la revisión de todas las operaciones antes de su ejecución. El proceso supervisado está diseñado para optimizar cada cartera diariamente, elaborando una lista de operaciones cada mañana. «No ejecutamos la lista a ciegas, sin realizar una revisión previa a la operación», afirma Conlon. El equipo descartará las operaciones recomendadas si llega a la conclusión de que los modelos no han captado todos los factores relevantes que están impulsando el precio de la acción. Este proceso también ayuda a garantizar una comprensión clara de la lógica que subyace a cada operación.
La inversión cuantitativa forma parte de una tendencia que sitúa en primer plano la toma de decisiones basada en datos. Algunas aplicaciones basadas en modelos pueden excluir a los humanos.1 Sin embargo, existe un enfoque «best-of-two-worlds», en el que un proceso de inversión objetivo basado en una potente tecnología es desarrollado, perfeccionado y supervisado de cerca por humanos.
Do quants dream of electric sheep?
Share:
1 Tim Stobierski, Harvard Business School Online, “The Advantages of Data-Driven Decision-Making.” August 2019.
BD15649
