Las películas de ciencia ficción anticipan desde hace años el reemplazo de los humanos por robots. Si bien para muchos ese futuro todavía parece lejano, en la industria financiera está cada vez más cerca de ocurrir.
Tiempo atrás, quienes querían dedicarse a asesorar en inversiones o administrar carteras tenían que estudiar y especializarse durante años. Primero, la carrera de grado: economistas, contadores y administradores de empresas, entre otros profesionales, fijaban rumbo hacia el mundo bursátil. En muchos casos, eran necesarios estudios de posgrado en finanzas o mercado de capitales.
Desde fines de los ‘90, además, está presente en Argentina el capítulo local de la Sociedad CFA, que otorga una certificación internacional de asesor financiero, luego de la capacitación y examen de rigor.
Sin embargo, muchos de estos profesionales súper preparados compiten hoy contra robots. Es decir, sistemas que pueden analizar una gran cantidad de información sobre miles de activos a la vez y cruzarla con las preferencias y perfil de cada inversor.
A diferencia del asesor humano, los robots pueden procesar y cruzar gran cantidad de variables financieras
De esta manera, las plataformas que ya nacieron online brindan asesoramiento especializado mediante robots a sus clientes y se ajustan a criterios de inversión sin dejarse llevar por emociones.
“El asesor automático parte de que cada persona tiene un perfil de inversión diferente, objetivos diversos y distinta tolerancia y capacidad para enfrentar la incertidumbre. Lo que se busca es maximizar el retorno para un nivel de riesgo determinado“, indica a iProUP Martín Sigwald, Portfolio manager de Quiena, plataforma que permite invertir en activos de Wall Street desde Argentina.
Por su parte, el CEO de Front, Alan Mac Carthy, apunta que calculan el horizonte de inversión y la aversión al riesgo de cada cliente. Cumplido ese paso, “ya tenemos la materia prima para poner el modelo de recomendación a trabajar”.
“Luego de crear el objetivo, el sistema automáticamente propone una cartera de inversión óptima. Si el cliente desea, puede invertir en base a la recomendación, o hacerlo dónde quiera”, afirma.
Para los amantes de las criptomonedas, también hay alternativas de asesoría robótica. Es el caso de Xcapit, que desarrolló Brainy, un bot de inversión para ese segmento.
“Por falta de conocimiento, tiempo o por miedo a la volatilidad, mucha gente carece de una gestión profesionalizada de su capital. Es por eso que nos dedicamos a desarrollar productos de inversión automatizados y de gestión profesional, que revierten el esquema tradicional de confianza”, cuenta José Trajtenberg, Ceo y cofundador de Xcapit.
Teorías detrás de las máquinas
Detrás de los asesores robot, hay un sistema basado en un bagaje financiero. Tanto Front como Xcapit recurren a la teoría moderna de portafolios creada por Harry Markowitz, Premio Nobel de Economía.
“Utilizamos este modelo ya que es aceptado por la comunidad financiera global como el mejor para desarrollar carteras de inversión diversificadas. Lo que se busca es maximizar el retorno de un portafolio según el tipo de riesgo que quiera asumir una persona”, explica Mac Carthy.
Por su parte, Trajtenberg agrega que, sobre la base de esa teoría, monitorean “el comportamiento del mercado y, en función de los objetivos trazados, se diversifica en tiempo real” para lograr el portafolio óptimo para cada momento.
En Quiena, en cambio, el robot arma las carteras de acuerdo con la teoría de paridad de riesgo: todos los activos del portfolio deben contribuir en la misma proporción al riesgo total.
“En base a la volatilidad que tolera el cliente, distribuimos los activos (algunos son más seguros que otros) de forma tal que cada uno aporte el mismo nivel de riesgo“, afirma Sigwald.
Y añade: “La perspectiva histórica del comportamiento de esos activos nos da un muy buen indicador de riesgo, pero no así de rendimiento. Por eso, al diversificar de este modo se obtienen mejores resultados ya que nos centramos en el riesgo, que es más fácil de predecir“.
¿Cómo funcionan?
El primer paso para poner a trabajar a los asesores “no humanos” es un cuestionario que completa el cliente. “Al definir cada objetivo de ahorro en la plataforma, le hacemos una serie de preguntas para luego calcular el horizonte de inversión y grado de aversión al riesgo”, explica Mac Carthy.
Y recalca: “No armamos un perfil de inversor global sino que definimos uno por cada objetivo ya que, por ejemplo, es muy distinto ahorrar para irse de vacaciones en tres meses que para comprarse una vivienda en tres años”.
En el caso de Quiena, Sigwald destaca que el cuestionario es interactivo y se va adaptando a las respuestas del usuario: “En base a ello, decide cuál es su nivel de riesgo indicado“.
Y agrega que, a partir de esa evaluación, “el robot evalúa el perfil y le recomienda una cartera que se ajusta en forma óptima desde el punto de vista matemático“.
A partir de un cuestionario, los algoritmos sugieren la cartera óptima de inversión
Consultado por el funcionamiento de su algoritmo, Trajtenberg indica que opera a través de una plataforma de programación de aplicaciones (API) que se conecta con la cuenta del cliente, quien “fija sus objetivos de inversión y nunca pierde la custodia de su capital. La gestión se lleva a cabo de manera automatizada, 100% auditable, 24/7 y bajo los límites que haya determinado inicialmente”.
Más allá de la asesoría, una parte importante de la tarea del robot tiene que ver con la comparación de riesgo entre los diferentes activos para reducir la volatilidad.
Sigwald puntualiza que su algoritmo usa tres datos fundamentales:
- Rentabilidad proyectada para los próximos 5 años
- La volatilidad, según el tipo de tenencia y la situación del mercado
- La interrelación entre los precios de cada uno de esos activos
Sobre esa base “los portafolios se generan matemáticamente según la plata que se invierte, el retorno esperado y el nivel de riesgo que desea asumir el ahorrista”.
Algo similar explica Mac Carthy: “El riesgo de la cartera es una función que depende de las variaciones de cada activo y de las correlaciones entre cada par de activos. A partir de las mismas, el algoritmo calcula la combinación óptima de participación de cada uno de ellos”.
Sin sentimientos pero con resultados
A diferencia del operador humano más profesional, las máquinas no se dejan influenciar por las noticias, por el humor del mercado ni por los sentimientos. Por eso, llevan adelante sus estrategias de inversión sin distraerse y obtienen ganancias.
“El mercado opera 24×7 y tiene más de 5.500 activos listados. Es decir, el número de variables es infinito para ser analizado por una sola persona o un grupo de ellas”, sintetiza Trajtenberg.
En ese sentido, el especialista afirma que la gestión de la volatilidad debe realizarse de forma automática. “Por esta razón, desde Xcapit desarrollamos algoritmos inteligentes que buscan no solamente resguardar el capital contra las bajas de los activos que componen un portafolio, sino también aprovechar las subas de otros que permitan oportunidades de capturar valor”, completa.
“Los algoritmos posibilitan ejecutar a la perfección la estrategia de inversión que nos hayamos propuesto. Una vez establecido el nivel de riesgo, y teniendo en cuenta el dinero inicial, cuánto se invertirá a futuro y a cuántos años es la cartera, se va rebalanceando automáticamente para mantener esa proporción de riesgo”, expresa Sigwald.
Los robots se apegan a la estrategia de inversión y obtienen ganancias
A su turno, Mac Carthy concuerda: “El modelo matemático reduce la exposición del cliente a comportamientos irracionales que pueda tener un operador humano en su tarea diaria, perjudicando de esta manera el rendimiento. En Front, una vez definido el portfolio recomendado, este solo se va ajustando para mantener la cartera con el mismo nivel de riesgo”.
En cuanto a los resultados de este modelo, Sigwald comparte con iProUP algunas cifras, calculadas en base a lo ocurrido en los mercados en los últimos 10 años. En ese período:
- Una cartera conservadora tuvo un retorno promedio de 5% anual en dólares (nivel de riesgo 4,2%)
- Una de perfil moderado, un rendimiento del 9,8% anual en moneda dura (volatilidad 10%)
- Portfolios más agresivos, ganancias promedio del 15% en dólares por año (volatilidad de 17%)
“Hubo fluctuaciones, pero quien pudo psicológicamente mantener la inversión en el tiempo tuvo un retorno del 15% promedio anual en dólares, que es realmente extraordinario“, cierra Sigwald.
A su turno, Trajtenberg dio algunos detalles sobre los retornos acumulados en los primeros 9 meses de este año por Brainy:
- Cartera riesgo bajo a medio: ganó 1,5% con bitcoin y cerca de un 10% con dólar cripto (USDT)
- Portafolio agresivo: con bitcoin llegó a 11% y con dólar cripto a casi 40%
Los robots ya están entre nosotros. Y si bien atentan contra los analistas bursátiles, permiten a los usuarios invertir sin temor a descuidos, además de generar una estrategia despojada de las debilidades humanas y potenciadas por todas las innovaciones tecnológicas, entre ellas el uso de la Big Data.
Fuente: iProUp
