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- Inteligencia Artificial – nuevas perspectivas de inversión
- Las compañías de inteligencia artificial (IA) ofrecen a los inversores oportunidades atractivas de inversión.
- La IA también ayuda a encontrar oportunidades de inversión porque puede analizar una gran cantidad de datos mejor que cualquier humano.
- DWS colabora con una fintech asociada, Arabesque Artificial Intelligence, en el análisis de datos mediante inteligencia artificial.
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La revolución digital está avanzando y cambiando rápidamente nuestra vida cotidiana. Algunos ejemplos ilustran lo que ya es posible con la tecnología de la inteligencia artificial (IA): puede identificar y clasificar automáticamente personas u objetos en imágenes, reconocer el cáncer en sus fases iniciales con imágenes de rayos X y analizar el comportamiento para recomendar productos en función de las preferencias. "Con muchas aplicaciones de la inteligencia artificial, estamos sólo al principio", cree Tobias Rommel, gestor del fondo de renta variable DWS Invest Artificial Intelligence. Especialmente en los ámbitos de la conducción autónoma y la robótica, considera que se pueden lograr grandes avances mediante el aprendizaje automático.
El campo de la inteligencia artificial se está desarrollando rápidamente. Lo que hoy se considera la aplicación más moderna, mañana puede estar ya obsoleta.
Los algoritmos de software aprenden mediante el entrenamiento de datos
Uno de los aspectos de la IA, el aprendizaje automático, consiste en que las máquinas utilicen capacidades cognitivas similares a las humanas para obtener información. La IA está basada en procesos programados (algoritmos) que se vuelven cada vez más "inteligentes" a través del aprendizaje automático gradual. Los programas informáticos se adaptan cada vez mejor a una tarea evaluando constantemente los flujos de datos y aprendiendo de forma autónoma.
Las empresas cotizadas que se ocupan de la IA proceden de sectores muy diversos, como aclara Rommel: “Los proveedores de servicios especializados en la recogida y el análisis de datos son tan protagonistas como los fabricantes de chips, tarjetas gráficas o centros de datos. Además, merece la pena echar un vistazo a los segmentos de protección de datos y seguridad de redes". Sin embargo, no todas las empresas que se han dedicado a la IA pueden acabar ganando, advierte el experto de DWS. El campo se está desarrollando rápidamente. Lo que hoy se considera la aplicación más moderna puede quedar obsoleta mañana.
La inteligencia artificial también ayuda al proceso de inversión
La IA no es solo una tecnología clave prometiendo buenas oportunidades para los inversores. DWS también la usa para optimizar el propio proceso de inversión. Los gestores de fondos que buscan los valores más prometedores entre cientos o miles se enfrentan al problema de clasificar una enorme masa de información. La clave es recuperar y analizar los datos con rapidez, antes de que otros participantes en el mercado también reconozcan una novedad o tendencia y se pierda la ventaja.
Para ello, DWS se asoció con la empresa fintech Arabesque Artificial Intelligence (AAI) a finales de 2019. AAI proporciona señales de datos a DWS a través de su motor de IA. Este analiza volúmenes de datos financieros muy grandes y filtra en busca de patrones y combinaciones de datos con poder predictivo respecto a la evolución de la rentabilidad futura de la renta variable. DWS lo utiliza para gestionar el fondo DWS Concept ESG Arabesque AI Global Equity, que se ha revalorizado alrededor de un diez por ciento desde su lanzamiento a finales de marzo de este año.
Hasta ahora, la inteligencia artificial se ha alimentado de datos estructurados, por ejemplo ratios de balance, estimaciones de beneficios, evolución del mercado, pero también de indicadores procedentes de la tecnología gráfica. “El objetivo es recopilar tantos datos como sean posibles y después filtrar las señales que mueven el precio de una acción. La máquina aprende a reconocer por sí misma correlaciones que permanecen ocultas con los modelos clásicos de inversión cuantitativa", explica Reiner Martin, Head of Portfolio Engineering SIS, quien dirige la cooperación con Arabesque por parte de DWS.
El objetivo es utilizar la IA para analizar grandes cantidades de datos y prever la rentabilidad de las acciones.
Donde la inteligencia artificial adquiere sus conocimientos
Cuanto más amplia sea la base de datos, mejor podrá funcionar un modelo de previsión. El motor de IA del socio de DWS, AAI, tiene en cuenta más de mil millones de puntos de datos, desde 2001. Esto incluye métricas tradicionales como los ratios de los balances, la evolución económica o los ratios de las acciones como la volatilidad, el impulso y la frecuencia de rotación, pero también indicadores menos tradicionales como el sentimiento de las redes sociales.
Fuente: DWS
La selección de acciones de IA de DWS se basa en más y más datos
Un obstáculo es que no todos los datos ofrecen información realmente relevante para la predicción. La máquina tiene que aprender esto con el tiempo y tenerlo en cuenta en su análisis. Por eso hay que entrenar el algoritmo. "En este momento, todavía estamos en una fase en la que recuperamos unos 260 puntos de datos para 1600 valores individuales a la vez y los analizamos con IA", aclara Martin. El proceso de análisis propiamente dicho se refiere a "reglas", es decir, correlaciones de la economía derivadas de la observación empírica, que la máquina aprende de forma independiente y no le son dadas. "De este modo, la máquina puede encontrar correlaciones o patrones en los datos financieros que un analista humano podría haber pasado por alto", afirma el experto de DWS.
De momento, los resultados del análisis parecen prometedores. "Hemos rastreado las señales de IA que nos habría dado la máquina hasta 2012, y la rentabilidad de los valores seleccionados es muy buena", se congratula Martin. Uno de los pasos más complejos de este proceso es seleccionar y mezclar los diferentes modelos de aprendizaje automático. Para ello se necesitan expertos que se desenvuelvan en campos tan diversos como el aprendizaje automático, la estadística, la econometría y la construcción de carteras.
Resultados alentadores del análisis de IA: los valores seleccionados obtienen una rentabilidad impresionante.
El hombre y la máquina crean valor añadido para el inversor con la IA
¿La IA hará que los gestores de fondos sean superfluos tarde o temprano? "No lo creo. Desempeñará un papel cada vez más importante, pero nunca sustituirá por completo la necesidad de contar con analistas y gestores de cartera humanos", afirma Martin. Al fin y al cabo, también hay que evaluar los requisitos normativos y la propia construcción de carteras también debe ser supervisada por humanos. "Nuestros ingenieros de carteras crean una cartera de renta variable global basada en las señales generadas por la IA, que se optimiza cuantitativamente y también tiene en cuenta los estándares ESG de DWS", dice Martin. El potencial de la IA para aportar valor a los inversores se crea, pues, en combinación con la inteligencia humana.
