Bloomberg — Ron Kahn ha estado pensando en la inteligencia artificial desde que estalló la última burbuja en Wall Street.
Era 2007, en el ocaso de la era de las hipotecas subprime. Los algoritmos bursátiles fallaron y un “terremoto cuantitativo” conmocionó los mercados, lo que presagiaba la llegada de una crisis financiera más amplia.
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Kahn, un físico formado en Princeton y Harvard, pensó que debía haber una forma mejor de hacerlo. Le ha tomado unos 15 años, pero él y sus colegas de BlackRock Inc. (BLK) ahora están logrando avances.
Kahn y sus colaboradores Jeff Shen y Raffaele Savi dirigen una división dentro de BlackRock que está incorporando cada vez más tecnologías de aprendizaje automático e IA para clasificar más de 1.100 señales del mercado y que emplea un “robot temático” para determinar qué acciones comprar y cuáles vender en corto.
A lo largo de los últimos dos años, su unidad de 200 personas, conocida como inversión sistemática, ha recaudado al menos US$40.000 millones en nuevos fondos.
Dirigido por Shen y Savi, y con Kahn como jefe de investigación, el equipo gestiona actualmente US$378.000 millones. El grupo lanzó esta semana un nuevo ETF centrado en alternativas líquidas.
Aunque algunos líderes del sector, como Ken Griffin, de Citadel, han cuestionado por ahora el potencial de la IA para generar alfa para los gestores de inversiones, el reservado grupo de doctores apasionados por la informática de BlackRock se ha erigido en uno de los defensores más activos de Wall Street.
Hay una razón importante para ello: BlackRock Systematic (BSYS) obtuvo unos ingresos récord en 2024, que ascendieron a casi US$1.000 millones. Este año, va en camino de alcanzar una cifra récord en cuanto a dinero de clientes.
Según Kahn, una de las mentes más brillantes de la unidad y el miembro más antiguo, el futuro de las inversiones es de aquellos que sepan combinar gestores financieros con experiencia y nuevas y potentes tecnologías.
“Hay unos pocos seres humanos que tienen la capacidad de ver realmente el futuro”, dijo Kahn al referirse a los inversionistas que se centran en los fundamentos del mercado o de las compañías.
“Siempre habrá un lugar para gente así”, dijo Kahn. “Simplemente no creo que haya muchas personas así”.
Será fundamental saber aprovechar la inteligencia artificial y la inversión sistemática en el futuro.
“Esto se está volviendo cada vez más poderoso”, dijo.
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Últimamente, la fórmula BlackRock Systematic ha funcionado.
Hasta septiembre, los fondos de renta variable BSYS han superado sus índices de referencia del mercado interno durante un período de cinco años cerca del 94% de las veces. Los selectores de acciones convencionales de BlackRock solo han superado al mercado la mitad de esas veces.
Un gran admirador es Larry Fink, CEO de BlackRock. Desde su posición al frente de una empresa líder mundial en ETFs e inversión en índices que gestiona cerca de US$13,5 billones, Fink ve la unidad como un modelo de cómo los fondos de gestión activa, administrados por humanos mediante IA, pueden superar al mercado.
Si bien BlackRock es uno de los mayores administradores de fondos indexados de bajas comisiones, los altos ejecutivos promocionan su grupo sistemático como parte de la estrategia de la empresa para transformarla realmente y obtener comisiones más altas.
A medida que el panorama cambia, BlackRock está reestructurando una de sus divisiones, que históricamente ha dependido más del esfuerzo humano. La unidad de renta variable fundamental también se apoya más en la inteligencia artificial (IA), utilizando su propia plataforma de investigación, denominada “Asimov”.
Los cambios también han implicado una reestructuración del grupo para apoyarse más en la tecnología y la escala de BlackRock y así impulsar su rendimiento. En un memorando a los empleados en noviembre, BlackRock anunció que varios gestores de cartera del grupo, que gestiona unos US$300.000 millones, dejarán la firma.
BSYS, como se conoce al equipo sistemático de BlackRock, tiene una larga historia.
Nació a mediados de los 80 como parte de Wells Fargo & Co. (WFC) y tiene sus orígenes en la empresa de modelado de riesgos BARRA. Posteriormente, pasó a formar parte de Barclays Global Investors, la gestora de activos que Fink adquirió en 2009.
Si bien BlackRock tiene su sede en Nueva York, BSYS ha permanecido anclada en San Francisco, cerca de Silicon Valley. Su influencia está creciendo entre los clientes institucionales adinerados de BlackRock, así como entre los fondos de inversión masiva y ETF de la firma, según ejecutivos de BlackRock.
“Realmente estamos analizando cada paso de nuestro proceso y haciendo esta pregunta muy simple: ¿por qué no pensaríamos en la IA o la IA generativa o el aprendizaje automático en general para hacerlo mejor, más productivo, más rápido y más escalable?”, dijo Shen, quien tiene un doctorado en finanzas de la Universidad de Nueva York.
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Shen predice que la precisión de los modelos de IA mejorará a un ritmo no lineal. Los datos y la capacidad de procesamiento para procesarlos se expanden tan rápidamente que la toma de decisiones será más consistente, precisa y rentable.
BSYS ha entrenado su amplio modelo de lenguaje con 20 años de datos financieros. Según BlackRock, el modelo ha pronosticado la rentabilidad de las acciones con mayor precisión que OpenAI de Sam Altman y su popular chatbot ChatGPT.
Y ese es, por supuesto, el punto. Si todos usan el mismo chatbot, nadie tendrá ventaja en el mercado.
“Pero si puedo perfeccionarlo, entonces realmente podré usarlo”, dijo Shen.
El éxito no llegó de la noche a la mañana. En la década de 1990, antes de que BlackRock adquiriera BGI, los predecesores de BSYS tuvieron que lidiar con computadoras relativamente deficientes.
Luego, en la década de 2000, el terremoto cuantitativo, presumiblemente causado por muchos operadores que usaban algoritmos similares para operaciones similares, planteó un doloroso ajuste de cuentas.
Los analistas cuantitativos de Wall Street tardaron años en recuperarse. La adquisición de BGI por parte de Fink en 2009 transformó a BlackRock en un gigante de los ETF.
En aquel momento, el grupo cuantitativo era prácticamente una idea secundaria. En 2016, el grupo sufrió otro revés al registrar algunos de sus peores rendimientos registrados.
“Sin duda, hemos encontrado muchos obstáculos en el camino”, afirmó Shen.
Alcance de la inversión
En la actualidad, el grupo incluye a 125 personas con doctorados o títulos de posgrado, incluido al menos un científico espacial que solía trabajar en la NASA.
El ambiente es una mezcla de sala de profesores y Wall Street. Un “robot temático” construido en casa combina el conocimiento y las preguntas humanas con la potencia informática y el big data para identificar a los ganadores y perdedores del mercado.
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El sistema mantiene a un “humano al tanto” para entrenar y perfeccionar los sistemas, así como para analizar las 1.100 señales potenciales del mercado, según una presentación a inversores.
El fondo Global Equity Market Neutral, de aproximadamente US$7.500 millones, y el fondo Global Equity High Income, de US$11.500 millones, del grupo han superado regularmente sus índices compuestos durante la última década, según datos de Bloomberg.
El grupo gestiona 32 Capital, un fondo de cobertura con una larga trayectoria de neutralidad en el mercado de valores, y en 2022 lanzó una de sus mayores generadoras de ingresos, la estrategia de fondos de cobertura Systematic Total Alpha.
Se asignan árbitros para supervisar las propuestas de nuevas ideas de trading y el grupo las examina para su uso. El horizonte de inversión del grupo suele ser de tres a cuatro meses. Esto no es tan ajustado como el de los operadores de alta frecuencia, cuyas computadoras pueden operar en fracciones de segundo, pero tampoco es exactamente un enfoque de comprar y mantener.
El gigante BlackRock carece de la mística de Wall Street de los fondos de cobertura cuantitativos como DE Shaw & Co. y Two Sigma Investments.
Lo que sí posee es su plataforma de ETF y su escala de distribución, que incluye ejecutivos que toman grandes decisiones de inversión por decenas, si no cientos, de miles de millones de dólares en carteras modelo que siguen asesores financieros y sus clientes en todo EE.UU.
Esas carteras modelo incorporan cada vez más estrategias sistemáticas, lo que significa que ahora el grupo tiene considerablemente más dinero para administrar y los clientes invierten en fondos influenciados por IA y tecnologías de aprendizaje automático.
La señal más clara de ello es el ETF US Equity Factor Rotation Active, de US$30.000 millones, que ha subido casi un 20% este año y ha superado su índice de referencia. Los modelos de la compañía han incluido el ETF DYNF, que ha ayudado a atraer US$13.000 millones en capital nuevo al fondo solo este año.
Kahn dice que los sistemas generalmente superarán a los gestores de cartera en ocho o nueve años de cada diez. Aun así, no está dispuesto a dejar que las máquinas tomen el control por completo.
“Quieres que los administradores de cartera humana piensen en lo que podría salir mal o en situaciones en las que la máquina simplemente no tiene información”, dijo.
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