Proceso análitico, factores e Inteligencia Artificial en la Inversión.

Todo empieza por Fama & French y su pieza original en la que tratan de demostrar que con un modelo de tres factores (Capitalización, Beta y Precio / Valor en libros) puede explicarse la rentabilidad de un conjunto de acciones.

A partir de ahí, los modelos se complican, incluso lo hacen los profesores F&F con modelos de cinco factores, siete factores; o incluso el caso del modelo de 9 factores del profesor Piotroski o el de 71 factores de Robert Haugen y Nardin Baker.

Fama & French

Todo un universo de posibilidades al alcance de los inversores para tratar de entender de qué va esto de obtener prima de riesgo usando factores. Procesos analíticos donde la ciencia se mezcla con el arte, la creatividad y las ganas de ganar de dinero.

Al final el objetivo es comprender qué determina que las acciones obtengan retornos, y una vez entendido, buscar esas acciones que cumplen con esas características. 

Parece fácil…

Nada más lejos de la realidad. No es fácil, pero sí tiene sentido.

Factores los hay de muchos tipos. Resumiendo, una media docena: Value, Momentum, Growth, Low Volatility, Size y Dividend Yield.

Con todos esos podemos crear modelos multi-factores que expliquen rentabilidad cíclica a largo plazo. El problema: el corto plazo y tu cerebro. Para más información sobre ésto, revisa el siguiente vídeo.

En el vídeo de hoy trataremos de clarificar conceptos básicos relacionados con la inversión en bolsa, con la idea de explicar formas sencillas de empezar a invertir con éxito sin morir en el intento. El complejo mundo de la inversión en bolsa requiere principalmente de formación y disciplina. Mucha gente se aventura a invertir en los mercados financieros sin ningún conocimiento, o lo que es peor, siguiendo simplemente consejos de «gurús» o analizando gráficas sin ningún sentido. Hoy daremos unos sencillos trucos para iniciarse en bolsa utilizando herramientas de análisis financiero, como los screeners que nos permiten filtrar compañías que cumplan ciertos requisitos, dentro de todo el universo de acciones cotizadas.

Vamos por partes,

¿Quieres ganar dinero con baja volatilidad?

Cuando inviertes quieres ganar dinero, y cuánto más mejor. El problema es que por lo general a más rentabilidad mayor volatilidad. La volatilidad representa el riesgo de corto plazo. Si el mercado se cae y tu cartera con él un 30% en 6 meses, el miedo puede hacer que cambies de idea de inversión, o de clase de activo antes de que puedas recuperar la pérdida.

El susto te dice que eso no es para ti y te vas de renta variable a fondos defensivos, sin la posibilidad de recuperar nunca más tú perdida. O, en caso de que consideres seguir en renta variable, con un 30% del dinero optas por aumentar el riesgo probablemente en el momento más desacertado. Tenemos un arte para eso…

La conclusión, la volatilidad juega malas pasadas en el ámbito emocional que afectarán al resultado global de tus inversiones. Nuestros sesgos cognitivos y errores de comportamiento están ahí para que la Ley de Murphy se cumpla; y se cumplirá.

Nuestro cerebro

Maravilla de la naturaleza.

La memoria es una cosa curiosa.  Es posible que no pienses en un evento durante años, pero un pequeño detalle repentino, como el olor de las galletas de tu abuela, te devuelve un momento con una claridad sorprendente.

Curiosamente, este fenómeno nos dice mucho sobre cómo se organiza la información en el cerebro.

El cerebro almacena y organiza información de acuerdo con patrones.  Piensa, por ejemplo, en la última vez que estabas caminando por una acera.  ¿Cuántos detalles puedes recordar de ese viaje? ¿Podrías describir incluso a una sola persona que podrías haberte cruzado?

Tales detalles comunes pueden ser difíciles de visualizar.  Sin embargo, con la ayuda de ciertas técnicas, se puede recuperar una secuencia de recuerdos.

Los artistas de bocetos de la policía, por ejemplo, le muestran a una persona una colección de diferentes rasgos faciales para ayudar a desencadenar y recuperar recuerdos.  Debido a que el cerebro almacena la información como una secuencia de patrones, ver un conjunto similar de cejas podría ayudar a una persona a recordar el resto, en este caso, una cara.

Disparadores como este ocurren todo el tiempo.  Las cosas que ves, hueles o experimentas con tus sentidos (como las galletas de la abuela) pueden desbloquear recuerdos de hace mucho tiempo.

Innumerables técnicas de memoria se basan en este principio de patrón: si puede obtener solo una pieza de un patrón, el resto de la secuencia se revelará.

Algunos experimentos mentales simples muestran exactamente cómo el cerebro recupera la información.

Sin duda puedes recitar el alfabeto.  ¿Pero puedes decirlo al revés? En teoría, esta debería ser una tarea simple.  Su cerebro tiene toda la información que necesita, almacenada en algún lugar. Sin embargo, ¡acceder a esa información de otra manera que no sea de la A a la Z es un desafío!.

Del mismo modo, es difícil tocar una pieza musical que hayas memorizado si comienzas no desde el principio sino en algún momento en el medio.  Esto se debe a que el cerebro almacena información en orden secuencial. Por lo tanto, comenzar fuera de orden se siente «antinatural», y el cerebro lucha por construir las piezas.

El Neocórtex es la parte del cerebro responsable de nuestra memoria y pensamiento.

El Neocórtex es la capa más externa del cerebro y representa la mayor parte de su masa.  Su tamaño es exclusivo de los seres humanos modernos. El Neocórtex es responsable de muchas funciones cerebrales importantes, como el reconocimiento de objetos, la comprensión del lenguaje y el control del cuerpo.

El neocórtex del cerebro almacena y organiza la información jerárquicamente.  Esto tiene sentido, ya que todo lo que hacemos, incluido el pensamiento, se puede dividir en jerarquías y patrones.

Para ilustrar esto, piense en los pasos involucrados en el proceso de preparación para la cama.  Lo más probable es que su primer paso sea cepillarse los dientes.  

Pero dentro de este paso, hay otros pasos: poner pasta de dientes en el cepillo de dientes, en realidad cepillarse, enjuagarse con agua, etc.

Su cerebro almacena estos pasos dentro de los pasos en columnas corticales, o agrupaciones de neuronas organizadas uniformemente que se encuentran en la neocorteza.  Hay aproximadamente 500,000 columnas de este tipo en el Neocórtex, cada una con aproximadamente 60,000 neuronas.

Dentro de cada columna cortical hay reconocedores de patrones, que comprenden aproximadamente 100 neuronas.  Con todo, hay aproximadamente 300 millones de reconocedores de patrones en el Neocórtex.

Algunos de estos son reconocedores de bajo nivel que se disparan cuando ciertas piezas de un patrón están presentes.  Esta información luego fluye a los reconocedores de nivel superior, que unen las piezas.

Por ejemplo, cuando observa una palabra, los reconocedores de bajo nivel se activarán cuando vean las líneas y formas que distinguen letras individuales.  Los reconocedores de alto nivel detectan las combinaciones de letras que crean una palabra completa.

Nuestros sentidos constantemente reciben información, y esta información se compara con experiencias y patrones pasados.  Para mantenerse al día, ¡los reconocedores del cerebro se disparan continuamente!

Gracias al reconocimiento de patrones, tu cerebro generalmente puede predecir qué es una cosa, incluso si solo ves una pequeña parte de ella, ¡e incluso si es algo que nunca has visto antes!, ¡Somos capaces de predecir el Futuro!.

Inteligencia Artificial en la Inversión

La Inteligencia Artificial, muchos la entienden como una caja negra, una máquina que tomará decisiones por tí en el ámbito de la inversión. Mucha gente me ha dicho “¿pero entonces haces caso a una máquina?, ¿te atreves?”.

Sí y no.

La realidad es que “la máquina” toma mejores decisiones que yo basadas en reconocimiento de patrones. Como hace un cerebro humano, la Inteligencia Artificial se basa en un conjunto de redes neuronales artificiales que almacenan la información verticalmente imitando las columnas corticales del cerebro humano, de modo que puede predecir qué es una cosa (valga como ejemplo el reconocimiento facial a través de inteligencia artificial) o identificar una consecuencia tras un evento dado; igual que hace al cerebro.

En ese aspecto, relativo a la inversión, cuando ofrecemos al cerebro artificial información del pasado, bases de datos, ésta queda almacenada en las “columnas corticales” artificiales. Pero la máquina no toma decisiones basadas en ese pasado sino que proyecta posibles desenlaces tras un “nuevo” evento dado, un nuevo estímulo, como haría nuestro cerebro, basado en la información almacenada.

Supongamos un profit warning de empresa que hace que esta caiga en bolsa. Generalmente tras un profit warning, las empresas cotizadas caen, y esa información está almacenada en la memoria artificial, si bien, el cerebro artificial no actúa de forma condicionada; sino que tendrá en cuenta no sólo ese evento aislado, sino otros que en ese mismo instante están sucediendo, pudiendo decidir que lo más probable en ese caso sea que la acción NO CAIGA, no basado en el profit warning sino en otro evento que sucede a la vez y que quizá prevalezca cuando ata cabos. Esa es la capacidad de la Inteligencia Artificial. Como lo es la de los humanos.

Diferencia entre sistemas automáticos de trading e Inversión con Inteligencia Artificial.

Los sistemas automáticos toman decisiones condicionadas en base a la información almacenada; pero no tienen la capacidad de decidir hacer lo contrario a lo previsto si sucede un estímulo que acumula información en sentido contrario a la norma preestablecida. Esto es una caja negra.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial en la Inversión tiene muchos ámbitos de aplicación.

La información que se almacenan en las columnas corticales artificiales, está en constante actualización, cada día nuevo miles de estímulos adicionales quedan almacenados y formarán parte de diferentes decisiones futuras.

El tipo de información que se almacena también es significativo. No es lo mismo nutrir al agente de Inteligencia Artificial con información técnica que fundamental.

La Inteligencia Artificial en la inversión NO ES por tanto una caja negra.

Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Inversión

En nuestro caso Lorenzo y yo llevamos más de cuatro años invirtiendo en el desarrollo de un agente de Inteligencia Artificial para la inversión junto a la empresa Substrate AI en Austin, Texas.

Para más detalles darle un vistazo a los siguientes vídeos:

En el vídeo de hoy, los fundadores de Zonavalue Club nos presentan la herramienta de inversión gestionada por Inteligencia Artificial desarrollada en conjunto con investigadores de Estados Unidos. Descubriremos cómo es posible gestionar con éxito decisiones de inversión, gracias al uso de la Inteligencia Artificial aplicada al mundo de las finanzas.
Hoy tenemos el placer de entrevistar a Bren Worth de la empresa Substrate AI, de Austin (Texas-USA). Bren es un Ingeniero de Software senior con más de 5 años de experiencia en «Aprendizaje por refuerzo», una de las ramas más avanzadas del aprendizaje automático por ordenador, con grandes aplicaciones en la industria financiera. Tras años de estudio y desarrollo, Bren y sus socios, han desarrollado un sistema de inversión basado en Inteligencia Artificial muy avanzado, el cuál en colaboración con Zonavalue Club, está disponible como estrategia de inversión para los socios, con unos resultados increíbles.


En su ámbito de aplicación, la Inteligencia Artificial en la Inversión la usamos del siguiente modo:

  • Nosotros, mi equipo de análisis y yo, seleccionamos un universo de acciones concreto aplicando métodos de Factor Investing como los que explicaba al principio del artículo. Esto ya nos da una vía de alfa sólo por el mero hecho de que ese conjunto de acciones con unas características concretas ha demostrado una rentabilidad cíclica superior a la media históricamente.
  • Lo difícil en la aplicación de Factor Investing era nuestro cerebro, y las decisiones de corto plazo que se ven afectadas por sesgos cognitivos y errores de comportamiento. Esta parte la cedemos al Agente de Inteligencia Artificial.
    1. El Agente determina qué acciones comprar de entre las del universo dado en cada momento.
    2. El Agente tiene un atractor de rentabilidad que mide su propia capacidad de generar retornos. Con lo que cuando la atracción es media o baja, mi equipo y yo dotamos a la estrategia de portfolios alternativos decididos por nosotros. Esto se mide a través de la función de Régimen de Trading y se identifica cada escenario como Alcista, Lateral o Bajista.
  • Si el escenario identificado es Alcista, el Agente decide. Pero todo apunta a que tienen sentido hacerle caso: las acciones nos gustan porque nosotros elegimos el universo con las que trabaja; y la atracción de rentabilidad es alta según el Agente, lo que significa que los estímulos nuevos comparados con los anteriores, los históricos, apuntan a una predicción acertada. Acción reacción básica, reconocimiento de un patrón altamente probable.
  • Si el escenario es Lateral: la atracción de rentabilidad es media. Consideramos no hacer caso al Agente, éste puede sacar conclusiones equivocadas. Proponemos un portfolio alternativo en ETF(1).
  • Si el escenario es Bajista: la atracción de rentabilidad es muy baja. Tampoco hacemos caso al Agente. Se produce una correlación alta con un mercado bajista, en este caso proponemos un portfolio alternativo en ETF(2) y tratamos de aprovechar la tendencia bajista del mercado.

Como véis la Inteligencia Artificial en la inversión tienen muchas aplicaciones y nosotros hemos optado por una muy conservadora, aprovechando las ventajas de la nueva tecnología sin descartar las nuestras propias.

Utilizar Inteligencia Artificial en la Inversión nos facilita mucho el trabajo, pero no sustituye al humano, ni en este caso, a mí que de “humano” tengo poco. Suerte que mi equipo está ahí para ayudarme.

Fuentes:

  • The Creativity Code, by Marcus du Sautoy.
  • On Intelligence, by Jeff Hawkins and Sandra Blakeslee
  • The Chimp Paradox, by Steve Peters
  • Kau Markets EAF research
  • Zonavalue Club research