Cuatro formas de aplicar ‘big data’ para sacar partido a tu inversión

El 90% de los datos de todo el mundo se han creado en los últimos dos años”, comentaban desde IBM en 2015. Cada 60 segundos, se mandan 50.000 millones de mensajes a través de WhatsApp, se suben 120 horas de vídeo a Youtube. La información impregna todos los ámbitos de la vida humana y el big data ayuda a maximizar cada movimiento.

El último destino del análisis masivo de datos ha sido la gestión de activos financieros , segmento en el que las gestoras de fondos investigan sus diferentes utilidades con el objetivo de obtener retornos adicionales. “No pretendemos que el big data reemplace a los analistas, sino que se convierta en una herramienta más de entre las que utilizan para maximizar la rentabilidad de nuestros clientes”, explica Manuel Gutiérrez-Mellado, miembro del equipo de ventas de gestión activa de BlackRock España.

Y es que la gestora creó en 2012 un equipo de 90 personas compuesto en un 50% por analistas de datos para complementar sus estrategias de inversión con las ventajas ofrecidas con estas nueva tecnología. “Hay dos formas de predecir lo que va a ocurrir: formular un modelo y utilizar los datos para comprobar las hipótesis, o directamente aprender de los datos. Es esta segunda opción la que tratamos de desarrollar ahora”, indica Gutiérrez-Mellado. Estas son sus fórmulas para implantar big data en la gestión de inversiones:

Procesamiento del lenguaje

Consiste en crear un diccionario de términos positivos y otro de términos negativos, clasificados por importancia. Posteriormente se procesan las ruedas de prensa, comunicados y conference calls, que Reuters y otras agencias hacen públicas para todo tipo de inversores, con el objetivo de extraer de ellos las palabras incluidas en el diccionario y tratar de predecir el comportamiento futuro de los títulos de la compañía.

“Esto nos permite saber lo que los directivos de la empresa dicen de ella, pero estimar el convencimiento con el que lo dicen. Se trata únicamente de sistematizar los procesos y, por ejemplo, sabemos que es una buena señal que utilicen cifras en lugar de palabras o que utilice el singular mejor que el plural”, explica el experto.

Este uso del big data permite asimismo, detectar relaciones no obvias en las empresas y riesgos que al común de los mortales le parecerían inapreciables a través del procesamiento de datos procedente de los balances de la compañía. “Todo el mundo sabe que si cae el gasto en educación, las acciones de una empresa que invierte en nuevo software para los colegios se resentirán”, comenta Gutiérrez-Mellado, que señala que la aplicación de esta nueva tecnología permite descubrir si, por ejemplo, financieras o inmobiliarias también se verían afectadas.

Búsquedas en internet

Haciendo un seguimiento pormenorizado de las búsquedas que los usuarios hacen en la red se pueden adivinar tendencias mucho antes de que se publiquen los datos macro, explican desde BlackRock. El motivo de ello radica en que, a la hora de comprar un coche, los consumidores buscan modelos y comparan precios meses antes en internet. “Así, cuando se produce un crecimiento exponencial de las búsquedas de viajes para las vacaciones o de vehículos, se puede saber que ese indicador repuntará y que el consumo, por lo tanto, se mueve al alza”, señalan.

En este campo, BlackRock planea crear sus propios indicadores macroeconómicos a través de la compilación de información en internet que, espera, serán “casi tan precisos como los oficiales, pero disponiendo de ellos mucho antes, lo que nos permitiría adelantarnos al mercado”. Los datos macro de un determinado periodo se dan a conocer con cierto retraso, cuando esa fecha ya ha concluido y, en ocasiones, deben después corregirse cambiando el sentimiento de mercado y pillando a contra pie a los inversores que han modificado en consecuencia sus carteras.

“Muchas veces hemos visto que los indicadores macro describen realidades económicas, pero esconden cosas muy útiles para el inversor que el procesamiento masivo de los datos procedentes de las búsquedas en internet puede desvelar, como si en un determinado periodo la gente compra coches porque tiene dinero o porque la vida útil de los que compraron ha llegado a su fin y no les queda más remedio”, sostiene el experto.

Uso de redes sociales

Esta modalidad se basa en conocer que opinan los empleados de la compañía en la que trabajan, cuál es su cultura, cómo de satisfechos están con la dirección. “Los trabajadores suelen ser más sinceros sobre su empresa en las redes sociales, que se convierten así en una vía para conocerlas más en profundidad, así como para saber si están aprovechando o no, a juicio de sus empleados, las oportunidades que se les presentan”, señalan desde BlackRock.

Pero si hay un aspecto relevante para los gestores de fondos que se puede extraer del uso de las redes sociales ese es la felicidad de los trabajadores en relación con su puesto de trabajo. “Está demostrado que un empleado feliz es más productivo, por lo que conociendo el estado de ánimo de la plantilla respecto de su empresa podemos ver si hay perspectivas de que los resultados mejoren las previsiones”, explica Gutiérrez- Mellado.

Sin embargo, esta es quizá una de las vías que menos pueden aplicarse a día de hoy en las inversiones en España pues, según el experto, su implementación es fiable exclusivamente en Estados Unidos, donde el uso de estas plataformas está más extendido. “En Europa lo más útil que podemos emplear es LinkedIn, y se adapta tanto a lo que buscamos como Glassdoor”, indica Gutiérrez-Mellado.

Análisis de los flujos del mercado

Es, quizá, la vía más compleja de implementación de big data a la inversión. Desde BlackRock pretenden estudiar los flujos de entrada y salida de los ETF de todas las gestoras para tratar de anticiparse a las modas comprando los valores a los que esos fondos tienen más exposición.

Así, si hay un volumen desmedido de capital hacia un ETF, ese mismo flujo terminará por llegar a las compañías a las que más exposición tiene el producto. “El gestor del ETF tiene que acabar comprando el subyacente, algo que solo se realiza de forma instantánea entre la mitad y dos tercios de las veces”, explica Gutiérrez-Mellado.

Asimismo, desde BlackRock consideran que, procesando los datos procedentes de los flujos hacia los diferentes ETF, –datos que, recuerdan, son públicos- podrán identificar cambios de tendencia en el mercado. “Viendo la cantidad y a la velocidad que entra el capital en un determinado activo financiero podremos identificar si ya ha llegado a su pico y si desde ahí va a caer o a repuntar”, concluye Gutiérrez- Mellado.

Fuente: Cinco Días

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