En el ámbito de la inversión, la falta de información o conocimientos críticos puede dejar caer su cartera. Afortunadamente, hemos pasado a una sociedad rica en datos donde se puede encontrar una gran cantidad de información incluso para los negocios más pequeños. Desafortunadamente, saber dónde buscar y determinar qué es relevante 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", afirma Holly Robertson, vicepresidenta de ventas de soluciones de inversión cuantitativa en HSBC Global Markets. "Y probablemente volveremos a decir lo mismo en otros dos años".
Para complicar aún más las cosas, gran parte de esta información generada recientemente está contenida en texto en lenguaje natural y otros formatos menos accesibles y no estructurados, como publicaciones en redes sociales, imágenes y vídeos. Aprovechar los detalles relevantes de estos formatos puede proporcionar a HSBC una nueva visión sobre una empresa u oportunidad en particular y, potencialmente, conducir a mejores decisiones de inversión.
"Son los datos que no caben en una hoja de cálculo", dice Robertson. “Son datos que no son fácilmente cuantificables. Son los metadatos, la información que rodea a la información. Por ejemplo, se puede aprender mucho si se tiene en cuenta la forma en que un director general habló de determinados temas durante una reciente convocatoria de resultados en comparación con la forma en que habló de esos mismos temas en el pasado, y el debate posterior en las redes sociales. Buscamos la síntesis de datos tradicionales y alternativos para encontrar conexiones e impulsar ideas. Ese no es el tipo de cosas que le mostraría un análisis fundamental típico”.
Y continúa: "Toda esta información está disponible públicamente. Si tuviera tiempo y gente ilimitados, podría sentarse en Twitter todo el día y triangularlo.Pero el volumen transparente va más allá de la comprensión humana". Y incluso cuando los expertos apenas se rascan en la superficie de los datos disponibles, hay un problema claro y una oportunidad increíble.
Grandes volúmenes de ventas
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Superado
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 la inversión minorista 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 un enfoque institucional, pero ahora los inversores individuales están generando entusiasmo a niveles que no hemos visto históricamente. Cada vez más personas buscan información sobre qué empresas están haciendo bien y por qué".
Conseguir este tipo de conocimiento para estos nuevos inversores, a menudo independientes y conocedores de la tecnología, fue uno de los objetivos de la organización Quantitative Investment Solutions (QIS) de HSBC.
"Nos enorgullecemos de ser capaces de desmenuzar lo aparentemente complejo para que el inversor particular pueda entenderlo y, con un poco de suerte, beneficiarse de ello", añade Robertson. "Así que cuando notamos que los inversores institucionales ya estaban creando rentabilidades superiores para sus clientes que utilizan la IA, queríamos aportar esa ventaja a la persona".
En particular, el banco quería aprovechar el poder de la IA para escanear la riqueza cada vez mayor de texto en lenguaje natural y datos no estructurados para identificar empresas con un mayor potencial de crecimiento. Al crear un índice de rentabilidad excesiva controlado por el riesgo de las acciones de estas empresas, HSBC podría ser pionero en un producto financiero innovador que ofreciera opciones de inversión basadas en datos a este conjunto más amplio de consumidores expertos en tecnología.
"Como vimos la cantidad de datos relevantes que ya están ahí fuera, fue abrumador", recuerda Robertson. "Necesitábamos la IA y 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".
Y después de una serie de discusiones en Silicon Valley, HSBC se interesó en trabajar con EquBot Inc., socio comercial de IBM, para construir su nuevo índice.
"El jefe de su organización QIS realmente se puso en contacto con nosotros directamente", añade Chida Khatua, directora general de EquBot. "Dijo que estaba interesado y entusiasmado con el trabajo que estábamos haciendo, aprovechando la IA y el machine learning para transformar los datos en mejores decisiones de inversión. Así que mantuvimos varias conversaciones con HSBC para ayudarles a entender la tecnología, incluida IBM® watsonx, que hay detrás de la plataforma de inversión EquBot AI."
"IBM parecía un buen lugar para empezar cuando estás tratando de construir algo que usa IA", dice Robertson. "El equipo de EquBot aportó mucha experiencia y experiencia. Sabían de qué hablaban en términos de ingeniería y en el lado de distribución y gestión de activos. Se sintió como una buena colaboración desde el principio".
El nuevo índice HSBC AI Powered US Equity Index (AiPEX) utiliza la plataforma de inversión EquBot AI como selector de valores, seleccionando empresas con potencial de crecimiento mediante la identificación y cuantificación de relaciones que no son evidentes para los humanos. IBM watsonx Discovery e IBM watsonx Natural Language Understanding proporcionan el enriquecimiento de análisis e información de texto que produce la información utilizada por la plataforma. Mientras tanto, IBM watsonx Studio supervisa los modelos de IA patentados que gestionan estos resultados, contrarrestando el sesgo y la deriva de datos.
"Nuestro compromiso es utilizar la tecnología que es la mejor en clase para nuestros inversores", explica Art Amador, director de operaciones y cofundador de EquBot. "Analizamos varias opciones para trabajar con nuestra plataforma de inversión en IA, y watsonx Discovery y watsonx Studio fueron los más eficaces. Terminaron produciendo los mejores tipos de decisiones. E IBM tiene un historial tremendamente sólido. Tiene una historia que es bien conocida por los inversores y clientes con los que hablamos regularmente”.
Para preparar los modelos de IA asociados, EquBot utilizó la tecnología de IBM para agregar e ingerir aproximadamente 20 años de datos y texto históricos, incluidos formatos estructurados y no estructurados. “Nos llevó poco más de tres meses realizar pruebas retrospectivas y ajustar correctamente los diferentes parámetros”, recuerda Amador. "Y eso se hizo junto con el equipo HSBC QIS".
Y continúa: "Con qué frecuencia se debe reequilibrar, cómo excluir a las empresas con problemas de liquidez, qué porcentaje de una empresa determinada debe incluir el índice... el equipo de HSBC podría realizar múltiples iteraciones en nuestra plataforma para responder a estas preguntas. Podrían probar diferentes modelos hasta que encontraron lo que pensaron que sus inversores querían".
Para seleccionar las acciones que componen AiPEX, la plataforma de inversión EquBot AI 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.
"Y hace esas selecciones de valores basándose en los conocimientos de todo un ejército 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 que utilizan para elegir una cartera de esas empresas mejor posicionadas para el crecimiento".
A cada una de las 1000 empresas evaluadas, estos "analistas de investigación de IA simulados" asignan tres puntuaciones para evaluar su correspondiente potencial de crecimiento: una puntuación financiera, una puntuación de noticias y sentimiento y una puntuación de gestión.
"Para la puntuación financiera", explica Robertson, "está viendo cosas como el costo de los bienes vendidos, la relación precio a ganancias, los gastos de ingresos, las ganancias por acción. Y la segunda puntuación, la clasificación de noticias y sentimiento, la determina watsonx al leer los artículos de noticias y los medios sociales para ver lo que dice la gente sobre empresas concretas. Por último, la puntuación de la gestión examina las acciones y el rendimiento de la dirección y el equipo directivo de estas empresas, así como su percepción en el mercado".
Dado que el mercado siempre está cambiando, la plataforma vuelve a calcular estos criterios y reequilibra la cartera de AiPEX cada mes. Y para mantener los cálculos relevantes, el equipo de EquBot continúa alimentando a los analistas virtuales de IA con la información actual del mercado a medida que está disponible.
"Le estamos dando los datos estructurados tradicionales", añade Amador. “Pero eso es sólo una pequeña parte de la información que existe. Alrededor del 90 % de la información que utilizamos no está estructurada. Y con watsonx Discovery, consultamos alrededor de un millón de artículos de noticias cada día en más de una docena de idiomas diferentes".
Parece bastante evidente que la plataforma de IA EquBot está captando tendencias que los humanos no perciben. "Incluso antes del 2020 de marzo, que es cuando el mercado comenzó a recuperarse debido a la pandemia", dice Robertson, "la cartera de AiPEX ya se asignaba a los sectores farmacéutico y biotecnológico 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 descubrió que este negocio estaba tomando la delantera en el mercado".
Del mismo modo, la solución parecía predecir la escasez de energía y las consiguientes perturbaciones del mercado que se produjeron en el segundo trimestre de 2022. "AiPEX se sobreponderó significativamente en valores energéticos allá por diciembre de 2021 porque estaba viendo señales en el modelo de información de que se avecinaba inestabilidad mucho antes de que se dirigieran sanciones contra Rusia. Así pues, AiPEX, que tenía un fuerte componente energético, se benefició cuando el petróleo subió un 40 %, mientras que el sector energético correspondiente de los índices tradicionales con ponderación de mercado, como el S&P 500, era relativamente pequeño".
Un éxito inmediato, AiPEX generó más de 250 millones de dólares en ventas de productos en sus primeros meses y ha superado los 2 millones de dólares 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 anual 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 una sensación 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 hablar del papel de EquBot a lo largo del proyecto, Robertson añade: "No puedo pensar en ninguna otra empresa que no sea EquBot que hubiera podido diseñar de manera tan eficiente el algoritmo que alimenta a AIPex y luego presentar esa historia de una manera que entusiasmara a la gente con ella. Su experiencia combinada con su narración y su compromiso para hacer de AIPex un éxito es la razón por la que estamos seguros de que tomamos la decisión correcta".
"Aun seguimos en las primeras etapas de la aplicación del aprendizaje automático a las estrategias de inversión", señala Amador. "Hay 100 billones de dólares en activos globales que se están gestionando y es probable que haya menos de un billón de dólares en inversiones del tipo de aprendizaje automático de IA. Sin embargo, en algún momento, creemos que la mayoría de las estrategias de inversión se gestionarán directa o indirectamente mediante la IA y el aprendizaje automático".
Al explorar más a fondo el potencial de mercado que espera ser desbloqueado, Robertson añade: “Lo que viene a continuación es muy emocionante. Hemos visto surgir muchos temas en términos de las acciones que watsonx elige, 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 crear una cartera (una canasta de acciones) que pueda alinearse con ellos”.
"Podemos hablar sobre lo que EquBot e IBM están haciendo juntos, pero lo que realmente impulsa este hogar y hace que los clientes se entusiasmen con la IA es cuando podemos darle vida a ellos", explica Robertson. "Por eso, hemos organizado eventos para clientes en los IBM Experience Centers; hemos organizado uno en Nueva York y otro en San Francisco. Y en estos centros puede ver lo que IBM y Watson están haciendo en su industria y en otras industrias. Solo te da ese espectro completo de lo potente que es la IA".
HSBC USA, Inc. (enlace externo a ibm.com) es un holding de Maryland con varias filiales, entre ellas HSBC Bank USA, N.A. Y actuando a través de estas subsidiarias, HUSI ofrece una gama completa de productos y servicios bancarios tradicionales a individuos, clientes de alto poder adquisitivo, pequeñas empresas, corporaciones, instituciones y gobiernos. HUSI es una subsidiaria de propiedad total de HSBC North America Holdings Inc.
Con sede en San Francisco, California, EquBot , socio comercial de IBM (enlace externo a ibm.com) desarrolla y distribuye soluciones globales de tecnología financiera impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático. Actualmente, la plataforma de inversión en IA de la empresa, que se ofrece bajo un modelo de plataforma como servicio (PaaS), impulsa más de 2 mil millones de dólares en inversiones en todo el mundo.
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Producido en los Estados Unidos de América, octubre de 2022.
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