El IKEA Financiero

Hace unos días en La Era del Algoritmo hablamos de cómo en la actualidad la mayoría de las grandes innovaciones tecnológicas tiene una sustrato computacional, y cómo esta tendencia va a incluso reforzarse según las compañías punteras vayan adoptando la nueva generación de algoritmos que se derivan de progresos en el campo de la inteligencia artificial. Esto tiene consecuencias no sólo para los consumidores sino también, e incluso en mayor medida, para la manera en que se organizan las compañías.

Permítame que comparta con usted la historia de Rob McEwen, un inversor canadiense del que probablemente nunca haya oído hablar. En 1990 Rob decidió dar el salto y comprar una extensión de tierra en la que se sospechaba que había oro. Tras meses de ardua búsqueda sin encontrar ni una pepita la compañía estaba al borde de la quiebra y las tensas disputas con los geólogos eran diarias. En estas lides Rob habló con su amigo Don Tapscott, el famoso estratega, quien plantó la semilla de una estrategia diferente: Rob publicó online todos los datos geológicos de los que disponía y ofreció más de medio millón de dólares para aquella persona que ideara el mejor método para encontrar oro. La convocatoria tuvo una gran acogida y tras pocas semanas un equipo multidisciplinar ganó el premio aplicando técnicas de computer visionmachine learning sobre los datos, encontrando un filón valorado en varios billones. Hoy en día Goldcorp es una de las compañías mineras más valiosas del mundo.

Fíjese que el descubrimiento relevante del señor McEwen no fue el oro en sí. Ni siquiera el método para hallarlo. Sino el hecho de que las mentes más cualificadas para solucionar su problema estaban fuera del organigrama de su compañía, y que compartiendo su propiedad intelectual podría obtener los beneficios del crowdsourcing a través de Internet. Desde entonces esta estrategia de abrir las fronteras corporativas a la innovación global mediante competiciones para objetivos específicos ha crecido espectacularmente, organizándose incluso plataformas online como Kaggle para llevar a cabo competiciones en el campo del análisis de datos (data science).

kaggle-monster2

Ahora esa misma marea está llegando a las orillas del sector financiero: hay un número creciente de matemáticos, programadores, ingenieros de datos y físicos que aprovechan la ubicuidad de computación potente y barata, así como la disponibilidad de datos financieros para codificar sus propias estrategias de trading.

Esta nueva generación de, si me permiten el apelativo cariñoso, “traders manitas” son la versión actualizada del ejército de day traders que emergió durante el market boom de los años 90, y son capaces de crear sus propias estrategias con mínimas instrucciones como quien se monta en casa un sillón de IKEA con esa llave allen polivalente que viene en cada paquete y haría llorar de emoción al propio MacGyver.

Entre ellos, Python está emergiendo como el standard de facto para llevar a cabo ese bricolage financiero, el lenguaje apadrinado por Google y tantas otras factorías de data science, y que hemos estado cubriendo en una serie artículos de nuestro blog.

Le aconsejo que los aproveche para familiarizarse con las bases para luego poder explorar por su cuenta, sea a través de su propios entornos de backtesting o bien utilizando una opción más estructurada al estilo Kaggle como es el caso de Quantopian, una plataforma de trading online y un fondo de cobertura por crowdfunding que utiliza Python para desarrollar estrategias de trading automatizadas. Cada mes los mejores “traders manitas”, que están en sus garages, dormitorios o departamentos de investigación, ganan dinero directamente de Quantopian, y unos pocos de sus algoritmos son seleccionados para formar parte del fondo de cobertura operado por Quantopian. Win-win.

Esta no es la única propuesta financiera que intenta replicar las dinámicas de Kaggle. Numerai, un pequeño fondo de cobertura basado en San Francisco proporciona a sus usuarios datos financieros en bruto para que ellos desarrollen modelos usando sus propios entornos de backtesting. Quantopian, Numerai, Quantiacs y QuantConnect son diferentes alternativas que según algunos analistas pueden representar la disrupción que finalmente reemplace una de las profesiones de élite en el mundo de Wall Street: el gestor de fondos de cobertura.

ikea-financiero

Es un cambio hacia acercamientos más científicos, dirigidos por modelos matemáticos, algoritmos de programación y potencia computacional. Y es que el modelo clásico ya está mostrando claros de agotamiento: los inversores lo han estado abandonando (los fondos de cobertura sufrieron salidas de más de 20 billones de dólares este verano) tras un largo periodo de resultados mediocres o terribles. Sin embargo los fondos cuantitativos al estilo de Two Sigma, Renaissance, DE ShawWinton Capital, que se basan fundamentalmente en modelos matemáticos, han funcionado mucho mejor y los quants están en su séptimo año consecutivo de crecimiento, representando ya más de un tercio de la industria global.

Viendo al vecino cavando tumbas, muchos fondos de cobertura están cribando Silicon Valley para atraer a algunas de las mejores mentes en el mundo de la tecnología. Este año Citadel, un fondo de cobertura de Chicago operado por Ken Griffith, se llevó al COO de Microsoft, Kevin Turner, para ser el jefe ejecutivo de su departamento de securities, mientras que Bridgwater Associates, el gestor de fondos de cobertura más grande del mundo, se llevó a Jon Rubinstein de Apple para ser co-CEO. Bridgewater ya había empleado antes a David Ferrucci de IBM, el genio detrás del supercomputador Watson, para liderar su nueva unidad de inteligencia artificial.

La disrupción está llegando a este placentero rincón del universo, y los fondos de cobertura basados en crowdsourcing se están posicionando para suplantar a los dinosaurios de los mercados. Frente a ello cabe preguntarse si realmente el fondo de cobertura del futuro será un montón de gente sentada en una gran oficina con mesas de roble y suelos de mármol. Richard Craib, el fundador de Numerai lo tiene bastante claro: “creo que el mundo que viene será mucho más diverso y democrático gracias a internet y a la inteligencia artificial”.

Y finalmente le planteo la siguiente pregunta: si estamos asistiendo a la democratización de la innovación, si nos dirigimos a un mundo en el que el control de los medios de producción significa bien poco frente al talento en bruto… ¿Es esto todavía capitalismo?

Anuncios

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s