Inversión cuantitativa de próxima generación

Los conjuntos de datos (datasets) alternativos ofrecen un potencial sin explotar, al proporcionar valiosa información a los inversores para obtener una ventaja competitiva en el mercado. Estas fuentes de información no convencionales incluyen elementos que van desde transacciones con tarjetas de crédito, audio de presentaciones de beneficios o información de geolocalización, hasta texto de noticias. Para los inversores cuantitativos, esta riqueza informativa puede aumentar la eficacia de las estrategias de inversión si se incorpora debidamente.

El aprendizaje automático (Machine Learning o ML) ofrece a los inversores cuantitativos herramientas adicionales con las que explorar y profundizar en los problemas económicos e identificar patrones de datos. La flexibilidad y potencia del marco de ML puede poner de manifiesto relaciones no lineales entre variables, además de arrojar luz sobre cómo interactúan. Para los inversores cuantitativos, eso puede ser muy valioso a la hora de, construir señales de rentabilidad, modelos de riesgo y algoritmos de construcción de carteras, entre otras cosas.

El procesamiento de lenguajes naturales (NLP) supone una revolución en el análisis de datos, al decodificar textos y palabras habladas a un ritmo y con una envergadura sin precedentes. Así como los analistas por fundamentales examinan las notas de análisis de las agencias de bolsa, estudian los informes de las empresas y se reúnen con los equipos directivos para obtener información, los inversores cuantitativos pueden ahora realizar tareas similares utilizando el NLP, como el análisis del sentimiento. En este panorama transformador, herramientas como ChatGPT realizan una interpretación en profundidad del lenguaje rica en matices, que salva la distancia existente entre datos y conocimiento.