Maximizar el alfa a través de la transformación digital: El papel crucial de la calidad de los datos en la administración de fondos
Los datos son los activos más valiosos en la transformación digital de las administradoras de fondos. El éxito en la gestión de activos depende de la calidad de los datos, que deben ser tratados, refinados y validados para la aplicación de análisis que apoyan estrategias capaces de generar alfa.
En este sentido, las administradoras de fondos actualmente se enfrentan a desafíos tecnológicos y operativos que incluyen la cualificación de los equipos, las inversiones para hacer frente a la escala exponencial de datos y la seguridad de la información. Dar prioridad a la adopción de la tecnología como solución para innovar y obtener resultados con los datos se ha convertido en un imperativo para el sector.
Las administradoras de fondos están ampliando la búsqueda de datos alternativos, además de los convencionales, para incorporarlos en sus análisis con la intención de generar alfa en menos tiempo y con una baja exposición a riesgos operativos. No en vano el modelo de gestión exponencial se ha convertido en el modelo de gestión deseable. Los activos exponenciales destacan por el ritmo de adopción de tecnologías y el uso de la ciencia de datos en los procesos de toma de decisiones, así como por el creciente enfoque en el desarrollo de talentos y sus habilidades para conducir la gestión de los recursos.
Y para hacer frente a esta complejidad, será cada vez más habitual que profesionales con formación en finanzas, economía, estadística y matemáticas
el mercado financiero también se conocen como analistas cuantitativos. Los “quant” no solo dominan modelos matemáticos complejos, sino que también tienen habilidades para perfeccionarlos.
Sin embargo, esta transformación digital no es lineal. El enfoque exponencial puede implementarse por diferentes tamaños de administradoras de fondos y aplicarse en las diferentes etapas del flujo de inversión, como en el proceso de toma de decisiones, desde la generación de ideas y pruebas de hipótesis hasta la gestión de riesgos. Están surgiendo nuevas herramientas para automatizar la toma de decisiones con el fin de reducir la dependencia exclusiva en las personas, a la vez que promueven la eficiencia y aportan mayor transparencia, consistencia y agilidad a la toma de decisiones.
El futuro y los desafíos del almacenamiento de datos en las administradora de fondos
Los datos ofrecen un enorme potencial para tomar decisiones más inteligentes y asertivas. Sin embargo, gestionar y almacenar grandes volúmenes de información que proceden de diversas fuentes y plataformas es una barrera para que las empresas puedan avanzar en el camino exponencial.
Mientras más voluminosos sean los datos, mayor es la complejidad para unificar, almacenar y ponerlos rápidamente a disposición de los analistas y científicos de datos de la administradora de fondos. Un ecosistema en la nube permite a las empresas gestionar y procesar datos de forma integral, desde la recolección y el análisis hasta la aplicación de algoritmos de machine learning
Y lo mejor: minimiza las posibilidades de comprometer la latencia durante los análisis, al fin y al cabo, cada segundo cuenta a la hora de cerrar la mejor transacción.
Con las plataformas de analytics de datos adecuadas, puede aplicar análisis extremadamente útiles para ampliar el procesamiento de grandes volúmenes de datos, proporcionar análisis cuantitativos, fijar precios de productos financieros, evaluar el riesgo de la cartera y mucho más. Esencialmente, la ciencia de datos es una herramienta para aprovechar todo el potencial que los datos pueden ofrecer para obtener las mejores perspectivas y tomar decisiones más eficientes
Al tratarse de una tecnología escalable, se pueden modernizar de manera gradual los entornos en la nube. Varias administradoras de fondos que ya utilizan o están empezando a implementar la computación en la nube creen que podrían hacer más con un mayor presupuesto (36%), empleados cualificados (35%) y experiencia en la selección de las soluciones adecuadas (34%).
Estos datos integran el “Brazil 2023 Buy Side Survey”, estudio realizado por Bloomberg para comprender los desafíos de las administradoras de fondos brasileñas. Otro estudio, también realizado durante una serie de webinars, a los que asistieron más de 1.900 profesionales de aproximadamente 800 instituciones de las principales administradoras de fondos del país, revela cómo han estructurado o pretenden estructurar proyectos en diferentes áreas de la ciencia de datos. Entre las prioridades están: crear un data lake/ data warehouse, migrar a la nube y utilizar machine learning.
Aunque muchas empresas ya se han unido a la nube en algún aspecto del negocio, no todo tiene que ser migrado. Al igual que cualquier otra tecnología, la adopción de soluciones en la nube debe guiarse por beneficios financieros y operativos. Es necesario decidir qué migrar y qué funciones se deben migrar primero, una planificación que tenga en cuenta la curva de aprendizaje, la facilidad para migrar determinadas funciones y la necesidad de demostrar a los directivos que la adopción de la nube tiene sentido desde el punto de vista técnico y financiero.
Y para garantizar la calidad de los datos, es esencial contar con empresas especializadas que proporcionen tecnologías escalables, apoyo y seguimiento por parte de profesionales especializados. Las soluciones de ciencia de datos deben ser flexibles y abiertas para facilitar la integración a través de las API y ofrecer interfaces de gestión sencillas para su uso entre equipos multidisciplinarios.
Estrategia Cuantitativa en la gestión de las inversiones
En los últimos años, las estrategias de inversión cuantitativa han evolucionado hacia una combinación de herramientas avanzadas de análisis de datos, el desarrollo de equipos altamente cualificados y la aplicación de modelos propios para aumentar la competitividad en el mercado.
Los analistas cuantitativos son responsables de desarrollar los modelos matemáticos que definen cómo los computadores trabajan sistemáticamente para explorar los mercados a partir de datos cuantitativos. En una gestión 100% quant, los algoritmos y sistemas toman todas las decisiones sobre la inversión de manera automática, eliminando el factor humano en la toma de decisiones.
Un modelo cuantitativo se basa en información que analiza simultáneamente datos convencionales, como indicadores económicos, precios de activos y estados financieros, así como datos alternativos que ofrecen información variada, como el comportamiento en el comercio electrónico, el tráfico aéreo y marítimo, las percepciones en las redes sociales y aspectos sociales, ambientales y de gobernanza (ESG). Mientras que los primeros son proporcionados por plataformas y terminales ampliamente utilizados en los procesos de inversión, los otros se obtienen a través de proveedores que pueden ir desde cadenas de farmacias hasta sitios de compras.
El desafío es implementar una estrategia sólida de adquisición de datos mediante la selección de proveedores especializados que proporcionen el tipo de datos necesarios para el modelo de análisis deseado.
El enfoque debe estar tanto en el corto como en el mediano y largo plazo, mientras los mejores modelos “quant” consideran la mejor combinación de riesgo y rentabilidad para generar alfa. Y detrás de los mejores modelos, están los mejores analistas. Para ello, estos profesionales han ido desarrollando habilidades específicas para la programación de códigos informáticos y modelos estadísticos.
Al mismo tiempo, la tecnología ha asumido el papel de permitir manejar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes. Existen plataformas basadas en la nube con un modelo plug-and-play que permiten a los analistas y científicos de datos crear, probar y compartir análisis financieros. Estas soluciones están conectadas a los sistemas y terminales de datos a través de las API, y bastan algunas líneas de código Python para recopilar, manejar y procesar datos estructurados y no estructurados.
En relación con la gestión quant, el enfoque discrecional se basa en la decisión y el juicio del ser humano sobre los datos para la toma de decisiones. Sin embargo, podemos decir que la mayoría de las administradoras de fondos actuales son de algún modo quant, porque utilizan soluciones de análisis de datos en los procesos de inversión, pero aún no han eliminado por completo la influencia humana en los procesos de toma de decisiones, como la asignación de recursos.
El hecho es que la tecnología, la transparencia, el rigor estadístico y la metodología de las ciencias de datos ya han demostrado ser grandes aliados de las administradoras de fondos. En un estudio realizado durante un webinar de Buy-Side Tech Series, realizado por Bloomberg, el 40% de los participantes señalaron que los productos de inversión cuantificables ganarán cuotas de mercado sobre la gestión discrecional y la sistemática en los próximos cinco años.
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Cómo crear una mentalidad basada en los datos
La transición tecnológica es una realidad sin retorno. Las administradoras de fondos están aumentando el uso y sofisticando la forma en que obtienen información de los datos en la asignación de recursos, la automatización de procesos y el desarrollo de nuevos sistemas. Ante esto, los mejores profesionales buscarán entornos que brindan plataformas alineadas con sus habilidades y expectativas de desarrollo profesional.
Más que aplicar la ciencia de datos para apoyar las decisiones, la implementación de estrategias quant tiene a los datos como punto central de la estrategia, desde la generación de ideas hasta la construcción de carteras, la prueba de modelos de inversión y el monitoreo de la exposición y la gestión de riesgos. Esto implica un cambio cultural tanto por parte de la alta dirección, para invertir en tecnología, capital humano y la creación de una cultura orientada al uso de las nuevas tecnologías, como por parte de los analistas y gestores de cartera, que requerirán combinar habilidades matemáticas, financieras y de informática para extraer el máximo valor de estos recursos.
La combinación entre la gestión quant y la discrecional ha sido la ruta elegida por muchos fondos para el uso de datos. En su intento por diferenciarse para generar alfa, las administradoras de fondos han adoptado el enfoque cuantitativo a medida que expanden el universo y los modelos de análisis de datos, y se adhieren a la programación con Python u otros lenguajes y metodologías sustentadas en algoritmos.
A medida que las administradoras de fondos avanzan en su camino basado en datos, es importante contar con empresas especializadas que ofrezcan acceso a las mejores tecnologías de análisis de datos y operen como una extensión de sus propios equipos, actuando de forma consultiva para encontrar las mejores rutas. Esta evolución requiere tiempo, curva de aprendizaje y tecnologías que ayuden en la gestión e integración de datos convencionales y alternativos, sintetizando grandes cantidades de datos para extraer con precisión la información requerida.
¿Quiere evolucionar en el camino exponencial y potenciar el uso de los datos en su gestión para ser más competitivo? Las tecnologías de datos y análisis de Bloomberg están diseñadas para apoyar a las administradoras de fondos para crear modelos de análisis, evaluar hipótesis y acceder a visualizaciones interactivas.
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Estrategia Cuantitativa en la gestión de las inversiones
En los últimos años, las estrategias de inversión cuantitativa han evolucionado hacia una combinación de herramientas avanzadas de análisis de datos, el desarrollo de equipos altamente cualificados y la aplicación de modelos propios para aumentar la competitividad en el mercado.
Los analistas cuantitativos son responsables de desarrollar los modelos matemáticos que definen cómo los computadores trabajan sistemáticamente para explorar los mercados a partir de datos cuantitativos. En una gestión 100% quant, los algoritmos y sistemas toman todas las decisiones sobre la inversión de manera automática, eliminando el factor humano en la toma de decisiones.
Un modelo cuantitativo se basa en información que analiza simultáneamente datos convencionales, como indicadores económicos, precios de activos y estados financieros, así como datos alternativos que ofrecen información variada, como el comportamiento en el comercio electrónico, el tráfico aéreo y marítimo, las percepciones en las redes sociales y aspectos sociales, ambientales y de gobernanza (ESG). Mientras que los primeros son proporcionados por plataformas y terminales ampliamente utilizados en los procesos de inversión, los otros se obtienen a través de proveedores que pueden ir desde cadenas de farmacias hasta sitios de compras.
El desafío es implementar una estrategia sólida de adquisición de datos mediante la selección de proveedores especializados que proporcionen el tipo de datos necesarios para el modelo de análisis deseado.
El enfoque debe estar tanto en el corto como en el mediano y largo plazo, mientras los mejores modelos “quant” consideran la mejor combinación de riesgo y rentabilidad para generar alfa. Y detrás de los mejores modelos, están los mejores analistas. Para ello, estos profesionales han ido desarrollando habilidades específicas para la programación de códigos informáticos y modelos estadísticos.
Al mismo tiempo, la tecnología ha asumido el papel de permitir manejar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos procedentes de diversas fuentes. Existen plataformas basadas en la nube con un modelo plug-and-play que permiten a los analistas y científicos de datos crear, probar y compartir análisis financieros. Estas soluciones están conectadas a los sistemas y terminales de datos a través de las API, y bastan algunas líneas de código Python para recopilar, manejar y procesar datos estructurados y no
estructurados.
En relación con la gestión quant, el enfoque discrecional se basa en la decisión y el juicio del ser humano sobre los datos para la toma de decisiones. Sin embargo, podemos decir que la mayoría de las administradoras de fondos actuales son de algún modo quant, porque utilizan soluciones de análisis de datos en los procesos de inversión, pero aún no han eliminado por completo la influencia humana en los procesos de toma de decisiones, como la asignación de recursos.
El hecho es que la tecnología, la transparencia, el rigor estadístico y lametodología de las ciencias de datos ya han demostrado ser grandes aliados de las administradoras de fondos. En un estudio realizado durante un webinar de Buy-Side Tech Series, realizado por Bloomberg, el 40% de los participantes señalaron que los productos de inversión cuantificables ganarán cuotas de mercado sobre la gestión discrecional y la sistemática en los próximos cinco años.
Cómo crear una mentalidad basada en los datos
La transición tecnológica es una realidad sin retorno. Las administradoras de fondos están aumentando el uso y sofisticando la forma en que obtienen información de los datos en la asignación de recursos, la automatización de procesos y el desarrollo de nuevos sistemas. Ante esto, los mejores profesionales buscarán entornos que brindan plataformas alineadas con sus habilidades y expectativas de desarrollo profesional.
Más que aplicar la ciencia de datos para apoyar las decisiones, la implementación de estrategias quant tiene a los datos como punto central de la estrategia, desde la generación de ideas hasta la construcción de carteras, la prueba de modelos de inversión y el monitoreo de la exposición y la gestión de riesgos. Esto implica un cambio cultural tanto por parte de la alta .
dirección, para invertir en tecnología, capital humano y la creación de una cultura orientada al uso de las nuevas tecnologías, como por parte de los analistas y gestores de cartera, que requerirán combinar habilidades matemáticas, financieras y de informática para extraer el máximo valor de estos recursos.
La combinación entre la gestión quant y la discrecional ha sido la ruta elegida por muchos fondos para el uso de datos. En su intento por diferenciarse para generar alfa, las administradoras de fondos han adoptado el enfoque cuantitativo a medida que expanden el universo y los modelos de análisis de datos, y se adhieren a la programación con Python u otros lenguajes y metodologías sustentadas en algoritmos.
A medida que las administradoras de fondos avanzan en su camino basado en datos, es importante contar con empresas especializadas que ofrezcan
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Fuente:www.bloomberg.com
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