Un avance tecnol\u00f3gico puede impactar, incluso transformar, la econom\u00eda global y mucho m\u00e1s un sector en particular. La m\u00e1quina de vapor en la primera revoluci\u00f3n industrial, la electricidad en la segunda y la tecnolog\u00eda de Internet en la tercera cambiaron la historia humana. Hoy el big data y la inteligencia artificial (IA) tienen el mismo potencial transformador.<\/p>\n
As\u00ed lo afirma un reciente art\u00edculo de Yoshimasa Satoh, un analista financiero con certificado CFA, publicado en el blog de CFA Institute, una entidad global a cargo de entregar los certificados de analistas financieros m\u00e1s relevante del mundo, representada en la Argentina por CFA Society Argentina,<\/p>\n
Cuando se trata de Big Data y de inteligencia artificial en la gesti\u00f3n de inversiones, algunas personas anticipan un futuro prometedor con varias fuentes nuevas de alfa. Otros se preocupan por los trabajos que podr\u00edan perderse por culpa de las m\u00e1quinas a trav\u00e9s de la automatizaci\u00f3n de procesos.<\/span><\/p>\n Con respecto a las nuevas fuentes de alfa, seg\u00fan se\u00f1al\u00f3 Satoh, los desarrollos en esta cuarta revoluci\u00f3n industrial plantean una serie de preguntas cr\u00edticas. La forma en la que los profesionales de la inversi\u00f3n las aborden ayudar\u00e1 en gran medida a determinar qui\u00e9n se adaptar\u00e1 con \u00e9xito y qui\u00e9n podr\u00eda quedar obsoleto.<\/p>\n En respuesta a esto, se puede decir que dependen del horizonte temporal de inversi\u00f3n. Con el comercio de alta frecuencia a corto plazo (HFT, sigla en ingl\u00e9s), por ejemplo, las oportunidades de inversi\u00f3n (el ruido a corto plazo en lugar del valor agregado econ\u00f3mico o la fijaci\u00f3n de precios err\u00f3neos debido a las tendencias de comportamiento estructuradas) podr\u00edan ser arbitradas.<\/p>\n Seg\u00fan Satoh, por el contrario las inversiones a largo plazo, como los factores ambientales, sociales y de gobernabilidad (ESG), los fondos de compromiso y los fondos de capital privado a\u00fan requerir\u00e1n interacciones con la administraci\u00f3n de la empresa.<\/p>\n Adem\u00e1s, cada inversi\u00f3n potencial que no est\u00e9 respaldada por big data o que la AI pueda analizar, requerir\u00e1 que los inversores realicen un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado y pr\u00e1ctico. En este sentido, podr\u00eda haber oportunidades en los mercados p\u00fablicos en un horizonte de inversi\u00f3n a mediano plazo.<\/span><\/p>\n Para este analista, las inversiones a mediano plazo en los mercados p\u00fablicos est\u00e1n llenas de gestores de inversiones. El alto costo de la adquisici\u00f3n de big data y la implementaci\u00f3n de IA puede significar que solo los gerentes m\u00e1s grandes y los jugadores especializados podr\u00e1n aprovechar las oportunidades que presentan estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n Si s\u00f3lo unos pocos gerentes grandes dominan el espacio, su ventaja podr\u00eda perdurar a largo plazo. Pero el big data tendr\u00e1 que ser de alta calidad si se quiere proporcionar informaci\u00f3n duradera: no importa cu\u00e1n sofisticadas sean las t\u00e9cnicas de inteligencia artificial de una empresa, no pueden extraer oportunidades de inversi\u00f3n viables de la basura grande.<\/p>\n Al revisar la historia, muchos choques de\u00a0<\/span>mercado\u00a0<\/span>han resultado de hacinamiento y fallas en los enfoques de inversi\u00f3n mec\u00e1nica: el Black Monday en 1987 y la crisis de liquidez cuantitativa en agosto de 2007, por ejemplo. Tales resultados pueden ser inevitables, incluso para big data e IA.<\/p>\n Adem\u00e1s, las inversiones deben ser consideradas e intuitivamente comprensibles. Las m\u00e1quinas no pueden comunicar los fundamentos econ\u00f3micos y de comportamiento de una estrategia de inversi\u00f3n particular.<\/p>\n Eso tomar\u00e1 tiempo, quiz\u00e1s una generaci\u00f3n o m\u00e1s. Por lo tanto, el big data y la inteligencia artificial son probablemente un paso hacia adelante incremental en lugar de un salto cu\u00e1ntico.<\/p>\n Es fundamental evitar las expectativas excesivas y la especulaci\u00f3n desenfrenada y centrarse en c\u00f3mo se pueden aplicar estas herramientas de manera adecuada. No es el administrador de inversiones con mejor desempe\u00f1o el que sobrevive o el que m\u00e1s sabe. Es el que m\u00e1s se adapta al cambio.<\/p>\n Fuente: IProfesional<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un avance tecnol\u00f3gico puede impactar, incluso transformar, la econom\u00eda global y mucho m\u00e1s un sector en particular. La m\u00e1quina de vapor en la primera revoluci\u00f3n industrial, la electricidad en la segunda y la tecnolog\u00eda de Internet en la tercera cambiaron la historia humana. Hoy el big data y la inteligencia artificial (IA) tienen el mismo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":13904,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-13903","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-otros"],"yoast_head":"\nEn este contexto, es recurrente preguntarse si al utilizar Big Data e IA, pueden los administradores de inversiones lograr ventajas competitivas en la selecci\u00f3n de valores y la asignaci\u00f3n de activos.<\/h6>\n<\/div>\n
Satoh se pregunt\u00f3 si la IA es la mejor herramienta para buscar grandes cantidades de datos de fuentes de ventaja competitiva. \u00bfEstas ventajas ser\u00e1n limitadas en escala y sostenibilidad? \u00bfO ser\u00e1n m\u00e1s grandes y m\u00e1s duraderas?<\/h6>\n<\/div>\n
Satoh se pregunt\u00f3 si los pasos incrementales de Big Data y IA son saltos hacia adelante o son saltos cu\u00e1nticos. Supuso entonces que tanto los administradores de activos como los propietarios de activos creen en el Big Data y en la inteligencia artificial. Sin embargo, las m\u00e1quinas no pueden persuadir a los humanos ni tampoco les deben un deber fiduciario.<\/h6>\n<\/div>\n