De un tiempo a esta parte se viene escuchando, especialmente en los medios de comunicación, que los robots podrían llegar a sustituir a los humanos en ciertas actividades complejas. Recordemos que a lo largo de la historia se ha ido sustituyendo el trabajo manual poco a poco por máquinas y robots cada vez más sofisticados, pero en el mundo de la inversión la pregunta clave es si podrá un robot predecir el mercado.
El uso de algoritmos para intentar predecir el mercado y obtener beneficio de ello no es nuevo en el mundo de la inversión; y a lo largo de la historia han aparecido y desaparecido Hedge Funds que, con mayor o menor acierto, han usado estrategias cuantitativas para intentar predecir el mercado y sacar beneficio.
Reducir el riesgo y bajar la correlación
Los principales objetivos de estas estrategias cuantitativas es reducir el riesgo y/o ofrecer una baja correlación respecto a los activos clásicos de inversión.
Estrategias como el Market Neutral, que pretenden beneficiarse tanto de las subidas como de las bajadas de los mercados mientras evitan un determinado riesgo de mercado; o el Factor Investing, que busca invertir aislando en la medida de lo posible una o varias fuentes de rentabilidad (value, momentum, tamaño, volatilidad, calidad y dividendos), han “fracasado” en el último año debido a la baja volatilidad, negativa para las estrategias Market Neutral, y a la aparición de más y más fondos con la misma estrategia, lo que reduce las posibles oportunidades de inversión del Factor Investing.
Incluso la gestión pasiva ha implementado este tipo de estrategias mediante la creación de ETFs Smart Beta.
Cuidado con el GIGO
En el campo de la informática y en el análisis de datos siempre se ha temido al “GIGO” (Garbage in, garbage out) o en castellano “si entra basura, sale basura”.
Esto es que la selección de los datos, la calidad de estos y las suposiciones establecidas por los programadores, tendrán un peso enorme en la calidad del análisis. Por lo que el factor humano está presente tanto en la selección de datos como en la estrategia de inversión elegida. Esto hace que no haya robots tratando de predecir el mercado, sino humanos usando estrategias para intentarlo.
