Los ordenadores y la Inteligencia Artificial dominan el mercado, castigando al Value desde el 2007

El mundo de la inversión es diferente desde la irrupción de la inteligencia artificial y la inversión vía ordenadores.

Adaptación del artículo “A Mysterious Force Took Over Investing” de la famosa revista Institutional Investor.

El sorprendente vínculo detrás del underperformance del Value, los Hedge Funds y el Alfa en todas partes podría recaer en el nuevo conocimiento sobre el uso de la información disponible, los ordenadores y la Inteligencia Artificial.

La persistencia en la anomalía del Growth batiendo al Value comienza en 1999 e incluye datos del mercado tanto del colapso de las puntocom como de la crisis crediticia.

Si nos vamos aún más lejos, al inicio en el que se crearon los índices de Growth y Value del S&P en 1994, podemos ver que el Growth ha superado el Value durante 25 años en casi 150 puntos básicos anualmente, 10.3% Vs. 8.8%.

Exceso de retorno acumulado de Value versus Growth

Para alguien inmerso en los aprendizajes financieros clásicos de los gigantes, desde Graham y Dodd hasta Fama y French, parece que el Value debería superar en horizontes de tiempo largos, 20, 30, 40 años. El crecimiento solo debería tener breves brotes de rendimiento superior impulsado por el Momentum; cuatro décadas de rendimiento superior del Growth simplemente no deberían suceder.

Si el valor puede no funcionar en toda mi vida, y mucho menos en mi carrera, ¿es realmente un factor duradero? ¿Podría haber algo más estructural, en lugar de causas meramente cíclicas?.

Más del 99% de todos los datos existentes se han creado desde 2007, lo que corresponde a casi la misma fecha en que este patrón de erosión de alfa comenzó a observarse en todos los mercados. Nuevamente, aunque estoy seguro de que también hay factores cíclicos poderosos en el trabajo en todos estos efectos, tampoco estoy convencido de que el momento sea mera coincidencia. ¿Qué pasa si en realidad es diferente esta vez?.

Los ordenadores ahora también están superando a los humanos constantemente en otros dominios intelectuales. De hecho, en 2016, el programa AlphaGo de Google venció al campeón mundial Go Player, Lee Sedol, en cuatro de cinco juegos. Con más configuraciones de juego potenciales que los átomos estimados en el universo conocido, Go es un juego muy complicado, 10^100 veces más complejo que el ajedrez, pero sigue siendo un juego de mesa con reglas fijas. La decisiva victoria de AlphaGo, un año después de barrer al campeón europeo Fan Hui cinco juegos a ninguno, significa que las computadoras ahora reinan en todos los juegos de mesa existentes. Los expertos habían dicho durante mucho tiempo que Go sería el último juego en superar a los humanos, y diez años antes de lo previsto.

Los sectores líderes en el uso de IA son el Financiero y el de Tecnología y Comunicación

Entonces, tal vez tenga sentido que los ordenadores estén ganando en estrategias de Hedge Funds de estilo “arbitraje”, donde un activo por valor de 95 céntimos se compra en un mercado y uno casi idéntico se vende en otro mercado por $1. La mayoría de esas estrategias tradicionales de fondos de cobertura están basadas en reglas y, en todo caso, la ubicuidad de los datos significa que los ordenadores tienen una gran ventaja al analizar cantidades cada vez mayores de datos, no solo para encontrar ese descuento a menudo temporal, sino también para ponerse delante de los inversores más lentos para obtener un spread pequeño si es necesario, pero seguro.

Lo que, pensándolo bien, es básicamente el Value: comprar $1.00 por 80 céntimos. Examinar los datos estructurados y clasificarlos, luego priorizar, optimizar y ejecutar operaciones rápidamente es algo en lo que las computadoras son excelentes; y no requiere ningún complejo comportamiento de aprendizaje, como en el caso de AlphaGo. Pero incluso si la métrica específica utilizada para la implementación del Value (por ejemplo, una relación precio/valor en libros o precio/ganancias) cambia debido a las condiciones del mercado, la dinámica competitiva o las tendencias de información financiera de los ejecutivos de las empresas, los ordenadores están mucho mejores posicionados para identificar el cambio más rápido que nosotros.

Actualmente las mesas de trading de las entidades bancarias y los grandes operadores de la industria introducen órdenes en el mercado sin aporte humano en las tomas de decisiones. Y el paradigma nuevo es el de que los ordenadores son capaces de comprar más rápido y más eficientemente que los humanos, y de encontrar ideas de inversión mucho antes de lo que lo haríamos nosotros.

El Value puede que no funcione como consecuencia de la irrupción de este nuevo paradigma. En teoría porque el Value esté, según los ordenadores, en otro lugar y es ahí donde se centran, dejando el dinero ingenuo a la caza de viejos mitos.

O no, y tan sólo hemos de aprender que lo que “era” antes, ahora “es” en otra escala temporal y nuestras vidas sean cortas como para aprovecharlo.

También respalda la idea de que, en este momento, las acciones son más caras que en cualquier otro momento de la historia, incluido el pico de 1929.  Cuando las acciones han llegado a donde están hoy en términos de valoración, históricamente hablando, los rendimientos a 10, 12 años han sido terribles.

Si “compras” la idea de que el precio que pagas en relación con el valor que recibes es una parte importante de la ecuación de inversión, debes admitir que hoy hay más riesgo que nunca para este estilo de inversión Value.

Quizá sólo nos queda unirnos a nuestro enemigo si no podemos con él y usar las nuevas tecnologías en la búsqueda de nuevas ideas de inversión.

En mi caso lo tengo claro: La Inteligencia Artificial forma ya parte de los procesos de toma de decisiones en mi inversión. Y es curioso y contraintuitivo que la IA me aconseja comprar acciones caras, irracionalmente caras, en momentos en los que el mundo se pelea por comprar barato. Y me pregunto qué lógica habrá tras estas decisiones que llevan a la máquina a hacer lo contrario de lo que los fondos famosos gestores Value dicen (vaya por delante que están jodidos).

El mundo financiero dice “ahora es el mejor momento de comprar Value porque ha funcionado mal durante los últimos 10 años, comprar barato, la vuelta del Value”; ¿dónde?. Francamente lo dudo, todo ha cambiado tanto que ni nos damos cuenta, en un mundo en el que la capacidad computacional nos está desbordando y la gente quiere anclarse al pasado conocido por no enfrentarse al futuro incierto.

Arquitectura del Agente de Inteligencia Artificial con el que trabaja Zonavalue Club. Resultado del trabajo conjunto entre Substrate AI y Kau Markets EAF

Esto está sucediendo cada vez más rápido hoy. Quizás haya algo más estructural que impulse la aceleración rápida en la función de desintegración de alfa. Tal vez algo esencialmente está acortando la vida media del alfa donde sea que se encuentre, convirtiendo alfa en beta más rápido de lo que históricamente ha sucedido. Esto me hizo pensar en el aumento de la capacidad informática y la ubicuidad de los datos.

Se ha escrito mucho sobre cómo se espera que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático revolucionen la inversión. Francamente, mucho de eso ha sido pura exageración. Pero lo que se ha perdido en ese ruido es el hecho innegable de que el aumento masivo y musculoso de la capacidad informática en bruto ha automatizado y obviado la mayor parte de la agregación y el análisis manual de datos financieros. Desde la década de 1960, la ley de Moore ha significado que el número de transistores en un circuito integrado se ha duplicado aproximadamente cada 18 meses más o menos durante casi cuatro décadas. Y aunque esa tasa de crecimiento se ha desacelerado hoy, todavía significa que los chips de semiconductores más potentes en el mercado ahora tienen cerca de 25 mil millones de transistores apretados en ellos, lo que resulta en un aumento exponencial de la capacidad informática.

Nosotros, por otro lado, simplemente no podemos competir con esta supremacía computacional. Nuestros cerebros humanos, aproximadamente 1,260 centímetros cúbicos en promedio, han permanecido esencialmente sin cambios durante casi 200,000 años. Literalmente no podemos seguir el ritmo. Y esto ni siquiera comienza a abordar las numerosas heurísticas cognitivas y sesgos que nos hacen, en primer lugar, procesadores de datos menos que perfectamente racionales. Las computadoras, sin embargo, son altamente competentes en la síntesis y análisis de datos estructurados.

Algo ha cambiado en el mundo, y quizá no nos hemos dado cuenta. Pero desde el 2007 los datos se multiplican exponencialmente. Somos jóvenes e ingenuos en todo esto y me da que la mayoría prefiere anclarse en la esperanza de que todo volverá a la normalidad, porque “esta vez tampoco va a ser diferente”.

Entrevista a Bren Word, principal desarrollador de Substrate AI