En el ámbito de las inversiones, la falta de información o conocimientos fundamentales puede dejar su cartera en una situación de deficiencia. Afortunadamente, nos hemos convertido en una sociedad en la que abundan los datos, donde se puede encontrar una gran cantidad de información incluso para el negocio más pequeño. Lamentablemente, saber dónde buscar y determinar qué es pertinente en este océano de hechos y cifras se está convirtiendo en una tarea inhumana.
"Según IBM, el 90 % de los datos del mundo se crearon en los últimos dos años", dice Holly Robertson, vicepresidenta de ventas de soluciones de inversión cuantitativas en HSBC Global Markets. "Y probablemente diremos lo mismo dentro de dos años".
Para complicar aún más las cosas, gran parte de esta información generada recientemente está contenida en textos escritos en lenguaje natural y otros formatos menos accesibles y no estructurados, por ejemplo, publicaciones en redes sociales, imágenes y videos. Aprovechar los detalles pertinentes de estos formatos puede proporcionar a HSBC nueva información estratégica sobre una empresa u oportunidad en particular y, potencialmente, conducir a tomar mejores decisiones de inversión.
"Es la información que no se puede incluir en una hoja de cálculo", dice Robertson. "Son los datos que no se pueden cuantificar fácilmente. Son los metadatos, es decir, la información que rodea a la información. Por ejemplo, se puede aprender mucho si se tiene en cuenta cómo habló un CEO sobre ciertos temas durante una llamada reciente sobre las ganancias, en comparación con cómo discutieron esos mismos temas en el pasado y con el debate posterior que se genera en las redes sociales. Estamos observando la síntesis de los datos tradicionales y alternativos para encontrar conexiones y obtener información estratégica. Ese no es el tipo de cosas que le mostraría un análisis fundamental típico”.
Continúa: "Toda esa información está ahí, a disposición del público. Si fuera posible dedicar una cantidad ilimitada de personas y tiempo, podrían mirar Twitter todo el día y triangular la información. Pero el volumen es tan inmenso que escapa a la comprensión humana". Los expertos apenas están rascando la superficie de los datos que están disponibles; por lo tanto, existe un problema claro y hay una oportunidad increíble.
Grandes volúmenes de ventas
HSBC ha concretado ventas vinculadas a AiPEX por más de 2.000 millones USD
Mejores resultados
El índice AiPEX superó al S&P 500 en un 123 % en los últimos 10 años
Esta explosión de información ha ido acompañada de un aumento generalizado del interés por las inversiones minoristas y el mercado de valores en general. "Todos lo hemos visto en los últimos dos años", dice Robertson. “Antes tratábamos con inversores experimentados o con aquellos que tenían un enfoque institucional, pero ahora los inversores particulares están generando entusiasmo a niveles que no hemos visto históricamente. Hay más personas que buscan información estratégica sobre cuáles son las empresas a las que les va bien y por qué".
Conseguir este tipo de información para estos nuevos inversores, a menudo independientes y con conocimientos de tecnología, fue uno de los temas centrales para la organización Quantitative Investment Solutions (QIS) de HSBC.
"Estamos orgullosos de poder tomar lo que aparentemente resulta complejo y desglosarlo, para que el inversor particular pueda entenderlo y, con suerte, beneficiarse de ello", añade Robertson. "Cuando nos dimos cuenta de que los inversores institucionales ya estaban generando retornos descomunales para sus clientes utilizando la IA, quisimos llevar esa ventaja a los inversores particulares".
Específicamente, el banco quería aprovechar el poder de la IA para analizar la riqueza cada vez mayor de los textos escritos en lenguaje natural y los datos no estructurados para identificar a las empresas que tienen un mayor potencial de crecimiento. Al elaborar un índice de rentabilidad superior, con control de riesgos, a partir de las acciones de estas empresas, HSBC fue el primero en crear un producto financiero innovador que ofrecía opciones de inversión basadas en datos a este grupo más amplio de consumidores conocedores de la tecnología.
"Cuando analizamos la cantidad de datos pertinentes que ya existen, fue algo abrumador", recuerda Robertson. “Necesitábamos la IA, y a las personas que saben cómo usarla, para impulsar esta idea de tomar todos estos datos estructurados y no estructurados y usarlos para hacer predicciones sobre el crecimiento”.
Tras una serie de discusiones en Silicon Valley, HSBC se interesó en trabajar con EquBot Inc., asociado de negocios de IBM, para crear el nuevo índice.
"El director de la organización QIS se comunicó con nosotros directamente", agrega Chida Khatua, director ejecutivo de EquBot. "Dijo que estaba interesado y entusiasmado con el trabajo que estábamos haciendo, aprovechando la IA y el aprendizaje automático para transformar los datos y utilizarlos para tomar mejores decisiones al invertir. Tuvimos varias conversaciones con HSBC para ayudarlos a entender la tecnología (por ejemplo IBM Watson) que está detrás de EquBot, la plataforma de inversiones impulsada por IA".
"IBM parecía un lugar bastante bueno para empezar al momento de tratar de crear algo que use la IA", dice Robertson. “Y el equipo de EquBot aportó muchos conocimientos y experiencia. Sabían de lo que hablaban en cuanto a los aspectos de ingeniería y en lo que refiere a la distribución y gestión de los activos. Me pareció una buena colaboración desde el principio".
El nuevo índice AiPEX (AI Powered US Equity Index) de HSBC utiliza la plataforma de inversiones EquBot impulsada por IA como selector de acciones, seleccionando empresas con potencial de crecimiento mediante la identificación y cuantificación de relaciones que no son evidentes para los humanos. IBM Watson Discovery e IBM Watson Natural Language Understanding proporcionan el análisis y el enriquecimiento de información de texto que genera la información estratégica que utiliza la plataforma. Mientras tanto, IBM Watson Studio supervisa los modelos de IA patentados que gestionan estos resultados, contrarrestando los sesgos y la desviación de los datos.
"Nuestro compromiso es utilizar la tecnología que es la mejor en su clase para nuestros inversores", explica Art Amador, director de operaciones y cofundador de EquBot. "Analizamos varias opciones para trabajar con nuestra plataforma de inversiones impulsada por IA. Watson Discovery y Watson Studio fueron las más eficaces. Terminaron produciendo como resultado los mejores tipos de decisiones. E IBM tiene los mejores antecedentes.Tiene una historia que los inversores y clientes, con los que hablamos regularmente, conocen muy bien".
Para preparar los modelos de IA asociados, EquBot utilizó la tecnología de IBM para agregar e ingerir aproximadamente 20 años de datos y textos históricos, en formatos estructurados y no estructurados. “Tardamos apenas tres meses para hacer las pruebas backtest y ajustar los diferentes parámetros de manera adecuada”, recuerda Amador. "Y eso se hizo junto al equipo de HSBC QIS".
Y continúa: "Para responder a preguntas tales como con qué frecuencia se debería reequilibrar, cómo excluir a las empresas con problemas de liquidez o qué porcentaje de una empresa determinada debería incluir el índice, el equipo de HSBC podría realizar múltiples iteraciones en nuestra plataforma. Podrían probar diferentes modelos hasta encontrar lo que creían que sus inversores querrían".
Para seleccionar las acciones que componen AiPEX, la plataforma de inversiones impulsada por IA EquBot sigue un enfoque de inversión basado en reglas y monitorea las empresas que cotizan en el índice Russell 1000, identificando las aproximadamente 250 empresas con mayor potencial de crecimiento, según sus cálculos.
"Selecciona las acciones basándose en los conocimientos de un ejército completo de lo que nos gusta llamar analistas de investigación de IA simulada", dice Robertson. "Estas simulaciones trabajan en completa coordinación, de modo que si un módulo de IA aprende algo sobre una empresa, todos lo saben. Y es ese conocimiento compartido el que utilizan para elegir una cartera de las empresas que están mejor posicionadas para el crecimiento”.
Para cada una de las 1.000 empresas que se evalúan, estos "analistas de investigación de IA simulada" asignan tres puntuaciones para evaluar el potencial de crecimiento correspondiente: una puntuación financiera, una puntuación de noticias y sentimientos y una puntuación de gestión.
“Para la puntuación financiera”, explica Robertson, “se observan aspectos como el costo de los bienes vendidos, la relación precio-ganancias, gastos e ingresos y las ganancias por acción. La segunda puntuación, la clasificación de noticias y sentimientos, la determina Watson a partir de la lectura de los artículos de noticias y publicaciones en las redes sociales para ver qué dice la gente sobre empresas específicas. Finalmente, la puntuación de gestión analiza las acciones y el rendimiento de la gestión y los directores de nivel ejecutivo de estas empresas, así como cómo se perciben en el mercado".
Dado que el mercado siempre está cambiando, la plataforma calcula nuevamente estas puntuaciones y reequilibra la cartera AiPEX todos los meses. Para que los cálculos mantengan su relevancia, el equipo de EquBot continúa alimentando a los analistas de IA virtuales con la información actual del mercado a medida que está disponible.
"Le damos los datos estructurados tradicionales", agrega Amador. “Pero eso es solo una pequeña parte de la información que existe. Alrededor del 90 % de la información que utilizamos no está estructurada. Y con Watson Discovery, vemos alrededor de un millón de artículos de noticias cada día en más de una docena de idiomas diferentes".
Parece bastante evidente que la plataforma EquBot AI está captando tendencias que los humanos no perciben. "Incluso antes de marzo de 2020, que es cuando el mercado comenzó a retroceder debido a la pandemia", dice Robertson, "la cartera de AiPEX ya estaba asignándose a la industria farmacéutica y de biotecnología como tema general. Y se centró muy específicamente en una de las empresas que crearon una vacuna".
Y continúa: "Fue capaz de analizar y obtener información de los documentos de los ensayos clínicos de la FDA de esa empresa, detalles que ni siquiera aparecían en las noticias de Estados Unidos. Y observó que este negocio estaba tomando la delantera en el mercado".
Del mismo modo, la solución parecía predecir la escasez de energía y las distorsiones relacionadas con el mercado que ocurrieron en el segundo trimestre de 2022. "Por diciembre de 2021, AiPEX se sobrecargó significativamente con acciones del sector energético, porque estaba viendo señales en el modelo de información de que se avecinaban tiempos de inestabilidad mucho antes de que se impusieran las sanciones contra Rusia. Como consecuencia, AiPEX, que tenía un fuerte componente energético, se benefició cuando el petróleo subió un 40 %, mientras que el sector energético correspondiente de los índices con ponderación sujeta a un tope de los mercados tradicionales (como el S&P 500) tuvo una suba relativamente pequeña".
AiPEX, que logró un éxito inmediato, impulsó la venta de productos por más de 250 millones USD en sus primeros meses y superó los 2.000 millones USD en ventas totales desde entonces. Y el índice elegido por la IA supera sistemáticamente a los índices tradicionales ponderados por capitalización bursátil, con una ganancia anualizada del 5 % durante los últimos 10 años.
"La confianza es increíblemente importante", dice Robertson. "Y la marca IBM genera mucha confianza. Por lo tanto, trabajar con IBM aporta un sentido de credibilidad que ayuda a impulsar nuestro éxito en el mercado.Y con la transparencia de IBM y EquBot, hemos podido desmitificar la IA y simplificar lo complejo. Podemos indicar claramente por qué cada acción se elige de una manera que los inversores puedan entender y sentirse cómodos. Porque cuando se trata de invertir, sentirse cómodo con el proceso de inversión es fundamental".
Y al discutir el papel de EquBot a lo largo del proyecto, Robertson agrega: “Creo que ninguna otra empresa, salvo EquBot, hubiera sido capaz de diseñar de manera tan eficiente el algoritmo que alimenta a AiPEx y luego presentar esa historia de una manera que entusiasme a la gente al respecto. Su experiencia combinada con su narración y su compromiso para hacer que AIPEx sea un éxito es la razón por la que estamos seguros de que tomamos la decisión correcta”.
“Todavía estamos en las etapas iniciales en la aplicación del aprendizaje automático a las estrategias de inversión”, señala Amador. “Se están gestionando 100 billones USD en activos globales y probablemente hay menos de un billón de tipos de inversiones de aprendizaje automático e IA. Pero en algún momento, creemos que la mayoría de las estrategias de inversión serán administradas directa o indirectamente por IA y aprendizaje automático.
Al explorar más a fondo el potencial del mercado que espera ser desbloqueado, Robertson añade: “Lo que viene a continuación es extraordinario. Hemos visto muchos temas que se han hecho evidentes con respecto a las accioens que elige Watson, como la ciberseguridad o el futuro del transporte. Temas sobre los que hay mucho revuelo. Y estamos empezando a ver cómo podemos tomar esos temas y utilizar la IA para elaborar una cartera, una canasta de acciones, que pueda alinearse con ellos".
"Podemos hablar de lo que EquBot e IBM están haciendo juntos, pero lo que realmente nos impulsa y hace que los clientes se entusiasmen con la IA es cuando podemos hacerlo realidad para ellos", explica Robertson. “Por eso hemos organizado eventos para clientes en IBM Experience Centers; organizamos uno en Nueva York y otro en San Francisco. Y en estos centros se puede ver lo que hace IBM y Watson en su industria y en otras. Simplemente se muestra el espectro completo del poder que ofrece la IA”.
HSBC USA, Inc. (enlace externo a ibm.com) es una sociedad holding de Maryland con varias subsidiarias, entre las que se incluye HSBC Bank USA, N.A. Y actuando a través de estas subsidiarias, HUSI ofrece una gama completa de productos y servicios bancarios tradicionales a particulares, clientes con un patrimonio elevado, pequeñas empresas, corporaciones, instituciones y gobiernos. HUSI es una empresa filial que pertenece en su totalidad a HSBC North America Holdings Inc.
EquBot (enlace externo a ibm.com), asociado de negocios de IBM, con sede central en San Francisco,desarrolla y distribuye soluciones de tecnología financiera a nivel global impulsada por IA y aprendizaje automático. Actualmente, la plataforma de inversiones de la empresa, impulsada por IA y que se ofrece como un modelo de plataforma como servicio (PaaS) impulsa inversiones por más de 2.000 millones USD en todo el mundo.
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Producido en los Estados Unidos de América, octubre de 2022.
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