Autor: Iñaki Munarriz
No todo es IA.
Tradicionalmente, la gestión de inversiones ha sido principalmente discrecional, basada en la experiencia e intuición de gestores que aplican su conocimiento cualitativo para maximizar la rentabilidad de sus clientes. Hoy, la industria financiera ha evolucionado hacia un enfoque más cuantitativo, impulsado por la popularización de lenguajes de programación de código abierto y la generación masiva de datos. Los recientes avances en inteligencia artificial han acelerado aún más esta transformación; sin embargo, la IA es una herramienta más de este cambio de paradigma.
No todo es intuición.
Uno de los retos actuales es el flujo creciente de información y también, en contraposición, de desinformación. La pregunta es: ¿somos capaces de filtrarla y aprovecharla? Quizás esto se atribuya al momento histórico que vivimos, pero ¿qué hay de toda la información y los datos registrados del pasado que usamos? Es decir, ¿alguien que ejerce actualmente como profesional de las inversiones vivió el crack del 29? Puede tener datos e informes del momento, desde luego, pero no lo experimentó en carne propia. Y si hubiera sido así, ¿cómo habría reaccionado? Por ende, existen dos grandes desafíos adicionales: primero, nuestra experiencia está limitada por nuestro tiempo de vida, lo que dificulta obtener una visión completa de toda la historia de los mercados; segundo, el sesgo emocional que influye en nuestras decisiones. Aquí es donde entran los quants.
Probablemente hace diez años pocos habían oído hablar de los quants: esos profesionales de las inversiones que utilizan grandes volúmenes de datos para cuantificar, mediante modelos matemáticos, eventos en los mercados o generar señales de inversión. Volviendo al ejemplo del crack del 29, un quant podría emplear datos históricos extensos para buscar patrones, relaciones y correlaciones entre variables, permitiendo que el modelo aprenda de los distintos comportamientos a lo largo de toda la serie histórica, algo que difícilmente un humano podría hacer. Sonaba -y sigue sonando- muy complejo, parecía -y parece- que los perfiles que tienen esos conocimientos son pocos y muy codiciados. Si a todo ello, le añadimos esta nueva herramienta que es la IA, ¿qué estarán haciendo ahora? ¿Sabrán lo que ocurrirá en los mercados en el 2025?
Los modelos y herramientas que desarrollan suelen estar envueltos en un halo de secretismo que los grandes bancos guardan bajo llave. Acceder a estos datos y modelos puede marcar la diferencia entre captar nuevas oportunidades de mercado o perder ese codiciado alfa. Esta protección y confidencialidad no sólo aseguran su exclusividad, sino que sirven para mantener su ventaja competitiva.
A pesar de la complejidad y del aura de misterio que envuelve a este mundo, empiezan a surgir cursos especializados que permiten tanto a profesionales de la industria financiera, interesados en mejorar sus habilidades, como a entusiastas, aprender las metodologías y aplicaciones que utilizan los quants en su día a día.
La formación en el campo cuantitativo abre la puerta a una comprensión profunda no solo de los mercados financieros y sus dinámicas, sino también del avance tecnológico y las tendencias emergentes. Para los profesionales de la gestión de inversiones, adquirir habilidades en estadística y programación supone una ventaja competitiva, ya que permite construir modelos mediante una visión objetiva para analizar escenarios y mejorar estrategias de inversión. A pesar de poder caer en el conocido efecto de “parálisis por análisis”, la formación en este campo enseña a priorizar la toma de decisiones informadas sin dejarse llevar por el exceso de información, aprovechando el análisis como un complemento y no un obstáculo. Desarrollar esta capacidad de discernir y actuar en base a datos objetivos permite que los profesionales de la gestión de inversiones identifiquen oportunidades en el mercado con mayor confianza y precisión.
Es un híbrido entre humano y máquina.
Hay algo más que preocupa a los quants además del acceso a sus modelos, y es que estos deben de ser explicables. A fin de cuentas, todo redunda en un resultado sobre cuándo y cuánto comprar o vender, y esa decisión fácilmente se convierte en una rentabilidad que demostrará si el modelo funciona o no. Por ello, nadie dejaría una decisión de inversión en manos de un modelo que no puede explicar. Dicho de otro modo: no hay nada peor que una caja negra que no se pueda explicar; esa sería la definición de lo que es nuestra intuición.
Actualmente los profesionales más tradicionales de la industria de la gestión de inversiones se sirven de los quants mediante los análisis y herramientas como complementos que les asisten en sus tomas de decisiones de inversión. Los ayudan y los potencian.
No todo es IA. No todo es intuición. Es un híbrido entre humano y máquina.
Autor:
Iñaki Munarriz, miembro del Instituto Español de Analistas y director del programa “Quant Essentials for AM” de la Escuela FEF.
Ingeniero Industrial, Universidad de Navarra (TECNUN). Responsable del Global Investment Technology Hub y miembro del equipo de la Oficina Global del CIO en Santander Asset Management.