Por qué usar las inversiones cuantitativas para el futuroPorquéusarlasinversionescuantitativasparaelfuturo

Desde que se lanzaron los primeros fondos cuantitativos de renta variable hace más de 30 años, se ha predicho la desaparición de la inversión sistemática muchas veces. Más recientemente, las inversiones cuantitativas enfrentaron el “Invierno Cuantitativo” que comenzó en 2018 y duró casi tres años. Muchos pensaron que este período extendido de bajo rendimiento para las estrategias sistemáticas era el clavo en el ataúd de las inversiones cuantitativas. Sin embargo, las estrategias cuantitativas para acciones no solo gozan de buena salud, sino que tienen una posición privilegiada para abordar las preocupaciones cambiantes de los inversionistas de hoy en día.

Si bien son importantes las oportunidades de inversión que surgen de la capacidad del análisis cuantitativo para procesar datos de manera eficiente, la precisión con la que se aplican esos datos para construir carteras y gestionar el riesgo es lo que las distingue. La experiencia en la construcción de carteras permite a los analistas cuantitativos construir carteras diversificadas que apuntan a cumplir las promesas de alfa al tiempo que evitan riesgos no compensados. Esta precisión puede ser útil para los clientes de varias formas, desde agregar alfa constante en los mercados ilíquidos más ineficientes hasta ofrecer una posición central predecible que proporciona una exposición beta sólida con la capacidad de agregar valor en la mayoría de los entornos de mercado. Si bien las alzas pueden ser más modestas que las de los administradores activos de carteras concentradas, la aplicación coherente de la estrategia de inversión cuantitativa permite evitar inconstancias de estilo, y su enfoque flexible para la construcción de carteras facilita la personalización según las necesidades de los inversionistas institucionales modernos, incluida la adaptación
para la eficiencia fiscal.

Disciplina, datos, diversificación

A medida que el concepto de sesgo de inversión comenzó a afianzarse en las décadas de 1970 y 1980, muchos inversionistas empezaron a explorar cómo evitar que los sesgos, como la confianza excesiva, la aversión a las pérdidas y el sesgo de confirmación, afecten las decisiones sensatas de inversión. En respuesta a esto, los inversionistas cuantitativos crearon modelos simples que aprovecharon estos sesgos y aplicaron sus modelos de forma racional a lo largo de burbujas y caídas. A medida que se lanzaron los primeros fondos de renta variable cuantitativos, las medidas simples de tendencias de valuación, calidad, impulso y ganancias brindaron un alfa constante. Aún no se apreciaba el concepto de “rendimientos ajustados al riesgo”, y los inversionistas se veían atraídos a carteras concentradas y que dependían mucho de las convicciones; los administradores de carteras podían contar cosas prometedoras sobre cada acción que tenían en su cartera. En contraste, escuchar a un analista cuantitativo parlotear sobre la captura de ineficiencias de mercado era suficiente para que los inversionistas se durmieran.

Hoy en día, esos modelos simples han evolucionado para incorporar grandes cantidades de datos recientemente disponibles, junto con nuevas técnicas analíticas como el procesamiento de lenguaje natural (natural language processing, NLP) y el aprendizaje automático. En este mundo impulsado por la tecnología y con más datos, los analistas cuantitativos pueden cumplir de manera más efectiva con sus estrategias tradicionales y, al mismo tiempo, recurrir a soluciones más personalizadas que satisfagan las preferencias matizadas de los clientes. A continuación, se describen tres maneras en las que los analistas cuantitativos pueden generar resultados para los inversionistas.

Descifrar el código de los mercados ineficientes

Los mercados más ineficientes del mundo tienen un gran potencial de alfa y, a menudo, enfrentan mayores desafíos de inversión. Por ejemplo, la falta de liquidez es tanto un riesgo como un costo que enfrentan los inversionistas al invertir en áreas como mercados emergentes y empresas de pequeña o microcapitalización. Al lidiar con desafíos de liquidez, la capacidad de un analista cuantitativo para medir el potencial de alfa y modelar los costos de negociación para producir expectativas de “alfa neto” es crucial. Una cartera con muchas posiciones pequeñas es más fácil y más barata de negociar que una estrategia más concentrada con bloques más grandes de compras y ventas en el mercado. Por lo tanto, una estrategia sistemática de mercados emergentes de baja capitalización generalmente tiene un límite de capacidad más alto que las alternativas más concentradas.

Pero los mercados ineficientes también incluyen una gran cantidad de datos: decenas de miles de empresas, multiplicadas por sus puntos de datos subyacentes, a menudo desordenados, inconsistentes o faltantes. Esto conlleva el desafío de verificar la confiabilidad y relevancia de los datos y determinar si la empresa u oportunidad demuestra un verdadero potencial de inversión. Es importante destacar que ni el exceso de datos ni los datos sucios representan un desafío para los analistas cuantitativos, ya que cuentan con una larga trayectoria de aprovechamiento de herramientas para procesar datos en estos mercados opacos. Como resultado, las estrategias cuantitativas pueden aportar perspectivas valiosas sobre estos mercados menos eficientes, lo que les permite crear carteras diversificadas con una mejor relación riesgo/rendimiento. Como se muestra en la tabla a continuación, las estrategias cuantitativas ha proporcionado alfa de forma más constante que las estrategias basadas en indicadores fundamentales en el período de 9/2008 a 9/2023.