Vanguard Group, famoso por su espíritu de inversión de la vieja escuela y su renuencia a perseguir tecnologías novedosas como las criptomonedas, ha estado utilizando silenciosamente el aprendizaje automático en varios fondos de acciones activos con un total combinado de 13 mil millones de dólares bajo administración.

El segundo gestor de activos más grande del mundo añadióinteligencia artificiala cuatro de los llamados fondos basados ​​en factores hace aproximadamente un año, justo cuando el frenesí ChatGPT se apoderó demercados globales.La apuesta: que las nuevas capacidades lingüísticas y de análisis de datos ayudarán a que las estrategias sistemáticas se adapten a las cambiantes condiciones económicas y de mercado.

"Lo que queremos hacer aquí es representar el proceso en el que creemos, que es un proceso cuantitativo impulsado fundamentalmente", dijo Scott Rodemer, jefe de estrategias basadas en factores de Vanguard."Con este tipo de multitud de efectos que podrían afectar a una acción, se presta de forma bastante natural a un proceso de aprendizaje automático".

Aún es temprano y los modelos tradicionales no han desaparecido.Pero las señales iniciales son alentadoras para el gigante fundado por Jack Bogle.

El Vanguard Strategic Equity Fund de 7.800 millones de dólares superó a su índice de referencia y a la mayoría de sus pares en 2023, al igual que el Vanguard Strategic Small-Cap Equity Fund de 1.500 millones de dólares, según muestran los datos compilados por Bloomberg.El fondo Vanguard Market Neutral de 491 millones de dólares obtuvo un rendimiento del 12 %, superando también a productos similares.En el cuarto fondo, Quantitative Equity Group de Vanguard es uno de los múltiples equipos que participan en la estrategia.

En comparación con Silicon Valley o algunos de los fondos de cobertura más avanzados, Vanguard apenas está metiendo un dedo en el grupo de IA.Pero viniendo de una firma reconocida por su enfoque en la inversión indexada simple y su reciente rechazo de los ETF al contado de Bitcoin en los EE. UU., es una poderosa señal del potencial de la tecnología en Wall Street y Main Street.

Las cuatro estrategias han incorporado conocimientos comerciales derivados del aprendizaje automático, al tiempo que conservan sus enfoques centrales de inversión de factores.Esto último implica elegir acciones en función de características que históricamente han demostrado que predicen un rendimiento superior, como múltiplos de valoración bajos o un crecimiento acelerado de las ganancias.

Los modelos utilizan los mismos insumos pero incluyen una nueva gama de variables económicas y de mercado.Con una arquitectura conocida como redes neuronales, que también se utiliza en aplicaciones comunes de inteligencia artificial como el reconocimiento de imágenes y los chatbots, puede hacer predicciones bursátiles más matizadas, o eso dice el discurso.

La idea es que una máquina es mejor para descubrir relaciones no lineales entre una letanía de variables.Por ejemplo, se podría deducir que la fortaleza del balance corporativo no importa realmente hasta que las tasas de interés crucen un nivel clave, o hasta que el crecimiento económico se desacelere más allá de cierto punto.

Si bien los cuantificadores de factores tradicionales se han mostrado escépticos durante mucho tiempo a la hora de cronometrar sus apuestas, han aprendido por las malas cuánto tiempo el mercado puede trabajar en su contra.El Vanguard Market Neutral Fund perdió un 20% en los dos años hasta 2020, cuando las costosas acciones tecnológicas dominaban el mercado gracias en parte a las bajísimas tasas de interés y la pandemia.

Para los cuantitativos de Vanguard, el año pasado demostró el valor de prestar más atención al entorno del mercado.Por ejemplo, durante la crisis bancaria regional de 2023, la IA ayudó a evitar que la cartera se lanzara de cabeza hacia acciones que parecían baratas.

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