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Tecnología es más astuta que el inversionista humano

Para comprender por qué Standard Life acordó comprar la firma Aberdeen Asset Management por £3.8 mil millones esta semana, es útil recordar un experimento en el Instituto de Investigación de Oregón en la déc

11 Mar 2017 | 0 Reacciones
Tecnología es más astuta que el inversionista humano

Para comprender por qué Standard Life acordó comprar la firma Aberdeen Asset Management por £3.8 mil millones esta semana, es útil recordar un experimento en el Instituto de Investigación de Oregón en la década de 1960, el cual evaluó cuán efectivos eran los médicos en formular juicios en comparación con las fórmulas que ellos mismos habían ayudado a diseñar.

Los modelos ganaron, tal y como lo registra Michael Lewis en “Deshaciendo errores”, su libro sobre el psicólogo ganador del premio Nobel Daniel Kahneman y su colaborador Amos Tversky. No sólo costaba menos que los médicos los utilizaran para identificar cánceres y trastornos psicológicos en los pacientes, sino que también eran más precisos.

El estudio de Oregón descubrió que era mejor comprobar los resultados de las pruebas clínicas con un algoritmo una vez que los profesionales habían determinado las reglas para el diagnóstico. En contraste con la tecnología, los humanos se cansaban y se distraían, y eran susceptibles a tener un ‘mal día’. “Solamente en raras ocasiones — si acaso — los resultados favorecerán el empleo continuo de un hombre en vez de un modelo de hombre”, concluyó un crucial documento de investigación en 1970.

Esa evaluación se cierne sobre los hombres y las mujeres de la industria de gestión de inversiones, así como sobre la profesión médica. Vale la pena pagar por el llamado “alfa” — el talento inimitable de los inversionistas humanos calificados — al igual que por el tratamiento de médicos expertos. Pero las fórmulas son perfectamente adecuadas y, a menudo, mejores para realizar las cosas predecibles.

Tomó tiempo para que la tecnología pudiera igualar lo que las personas hacen en la gestión de activos, pero la era ha llegado. Es evidente en Aberdeen, la cual ha sufrido una salida neta de £105 mil millones de fondos desde 2013 conforme los inversores se han alejado de la experiencia de los humanos, así como de su especialidad en mercados emergentes.

El problema de Aberdeen es común a muchos gestores de activos tradicionales y fondos de cobertura desde la crisis de 2008, y está provocando fusiones para ahorrar en costos como el acuerdo de Standard Life. Debido a que las tasas de interés y los rendimientos de las inversiones han disminuido, los inversionistas están menos dispuestos a pagar por la interferencia humana.

Demasiados gestores activos han cobrado mucho por poco más que igualar los beneficios que los inversionistas reciben de los fondos pasivos automatizados; en promedio, los gestores activos se encuentran rezagados en índices como el S&P 500 cuando se contabilizan los honorarios y los costos. El dinero fluye constantemente hacia los fondos de índice y los fondos negociados en bolsa, los cuales Moody’s estima que probablemente sobrepasarán los fondos activos en EEUU para 2024.

Gran parte de esto ya estaba previsto. En 1961, cuando las profesiones, incluyendo las científicas, estaban más dominadas por los hombres que hoy en día, dos investigadores concluyeron lo siguiente: “Los hombres y las computadoras pudieran cooperar más eficientemente . . . si un hombre pudiera decirles a las computadoras cómo quisiera que se tomaran las decisiones, y luego dejara que las computadoras tomaran las decisiones por él”.

Es una descripción asombrosamente acertada de lo que se conoce como “beta inteligente”: la libertad de elegir aspectos del rendimiento de la inversión — como el riesgo, el crecimiento y la volatilidad — y replicarlos de forma automatizada a través de un fondo negociado en bolsa. Una vez que se le indique cómo seleccionar de entre miles de acciones o de bonos, los algoritmos pueden asegurar que cualquier fondo tenga la combinación correcta de atributos.

La tecnología ha hecho incursiones en lo que hacen los gestores de dinero. Primero surgieron los fondos que emparejaban los índices de modo que un inversionista pudiera alcanzar el mismo rendimiento que, por ejemplo, el FTSE 100 sin tener que comprar los 100 valores y continuar actualizándolos. Luego surgió la capacidad de beta inteligente de reproducir estilos de inversión profesionales con la misma precisión y de forma más económica.

“Se pone cada vez más y más difícil”, reflexionó un gestor de dinero esta semana. Su dilema es el mismo que el de otros profesionales; cualquier cosa que haga una persona que siga un patrón, y que se pueda codificar de una forma que una computadora comprenda, pronto será relegada. La tecnología también tiene una ventaja identificada en 1970: los algoritmos permanecen constantemente alertas.

Esto no implica la muerte — o la automatización total — de la función del gestor de inversiones. Un profesional todavía puede realizar investigaciones originales que proporcionen conocimiento sobre una empresa o sobre un valor. A medida que una mayor proporción del mercado se automatiza, la originalidad se vuelve más rara y más valiosa: un inversionista idiosincrásico debiera obtener rendimientos más altos sobresaliendo de la multitud robótica.

La eficiencia algorítmica tampoco puede estar completamente divorciada de la inteligencia humana, como lo demostró el estudio de Oregón; el punto era que los humanos necesitaban establecer parámetros para que las computadoras los siguieran. Numerosos gestores de activos utilizan analistas e investigadores para construir modelos de inversión que posteriormente negocian valores automáticamente; otros mezclan su toma de riesgos activa con elementos pasivos.

Éste pudiera ser un momento difícil para los gestores de activos humanos. No sólo parecen especialmente altos sus honorarios en un mundo de bajas tasas de interés, sino que la flexibilización cuantitativa infla los precios de los activos y dificulta ser distintivo. Existen razones cíclicas para los tiempos difíciles.

Pero estas dificultades demuestran cómo la automatización erosiona las profesiones, no eliminando todos los trabajos en un día, sino desagregándolos, dividiéndolos entre las tareas que sólo los humanos pueden realizar y aquellas que un algoritmo es perfectamente capaz de llevar a cabo. Por lo tanto, la frontera se desplaza inexorablemente.

Los investigadores de Oregón claramente demostraron hace medio siglo lo que sucedería, y ahora ha sucedido.

Por John Gapper (c) 2017 The Financial Times Ltd. All rights reserved

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