Las máquinas están llegando. La inteligencia artificial puede escribir canciones, conversar y codificar, pero ¿puede suplantar a los administradores de inversiones? Si bien un número creciente de ETF impulsados por IA están tratando de demostrar que es posible, muchos todavía luchan por superar a los fondos cuyas participaciones están determinadas por humanos o por los valores de mercado de las empresas.
Varios ETF impulsados por IA se han lanzado con mucha fanfarria en los últimos años. Al igual que los ETF convencionales, son fondos que cotizan en una bolsa de valores que brindan a los inversores exposición a una cartera diversificada de valores. Pero, a diferencia de sus contrapartes que no son máquinas, utilizan el aprendizaje automático, el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural para identificar patrones y tendencias que pueden ayudarlos a seleccionar activos.
Los ejemplos notables incluyen las tres ofertas de Qraft Technologies de Corea del Sur: US Large Cap ETF (QRFT), US Large Cap Momentum ETF (AMOM) y US Next Value ETF (NVQ), así como VanEck Social Sentiment ETF (BUZZ), ETF de acciones impulsadas por IA (AIEQ) de EquBot, Merlyn. El índice Bull-Rider Bear-Fighter (WIZ) de AI y su ETF SectorSurfer Momentum (DUDE), además del AI Enhanced Value Fund (AIVI) de WisdomTree International.
Sin embargo, hasta ahora, el desempeño de las alternativas impulsadas por IA ha sido inconsistente.
Durante un período de tres años hasta el 19 de abril de 2023, el SPDR S&P 500 ETF (SPY) de seguimiento de índice convencional ha generado rendimientos del 14,8 por ciento. QRFT le sigue de cerca, con rendimientos del 14,5 por ciento. Su otra oferta, AMOM, ha entregado el 12 por ciento, mientras que AIEQ manejó el 4,4 por ciento, WIZ el 6,4 por ciento y AIVI el 11,9 por ciento.
Durante un período de un año hasta la misma fecha, el panorama es más mixto, con AMOM y AIVI superando al SPY y el resto quedando rezagado.
“Estos ETF están utilizando inteligencia artificial para ayudar a elegir acciones con la esperanza de superar el rendimiento del mercado en general pero, como han demostrado décadas de investigación, es difícil para la gestión activa de cualquier tipo vencer a un enfoque basado en índices de bajo costo”, observa Todd Rosenbluth. , jefe de investigación del proveedor de datos VettaFi.
Los expertos dicen que, al elegir acciones, la IA puede tener dificultades para rastrear tendencias que pueden no aparecer en datos anteriores, informes de empresas y medios de comunicación que analiza utilizando el procesamiento del lenguaje natural.
“Vivimos en un mundo muy complejo y la intuición humana agrega valor”, dice Joseph Byrum, científico jefe de datos de Principal Financial Group. “Puedo automatizar la lectura de documentos para todas las empresas del universo. Pero para lo que no se puede entrenar un modelo es para observar la forma en que se comportan los bancos centrales: hay un nivel de riesgo idiosincrásico que no creo que nunca se pueda modelar”.
Como resultado, los sistemas basados en IA aún dependen de cierto grado de supervisión e intervención humana. La oferta de AI ETF de Wisdom Tree International permite a sus administradores de cartera revisar y vetar operaciones, aunque la compañía dice que esto “no ha sucedido mucho”. EquBot tiene controles operativos para ayudarlo a lidiar con información financiera falsa o incorrecta y decidir con qué frecuencia y qué tipo de valores negociar.
Sin embargo, los desarrolladores dicen que los modelos de IA ya están eliminando las ineficiencias en la toma de decisiones humanas.
“Pueden cubrir un amplio espectro de acciones muy rápidamente”, señala Christina Bargeron, gerente de cartera de clientes de Voya, que desarrolló el modelo patentado detrás de AIVI de Wisdom Tree. “No tenemos recursos humanos, trabaja los fines de semana, no toma vacaciones. Puede hacer esto mucho más rápido que un humano y puede llegar a ser extremadamente profundo”.
Los ETF de IA también eliminan el sesgo humano y el ego del proceso de toma de decisiones. Según Francis Oh, jefe de ETF de IA en Qraft, el fondo AMOM no incluía finanzas en su cartera a principios de año, lo que ayudó a evitar la derrota que siguió al colapso de Silicon Valley Bank y la agitación en Credit Suisse. .
“Como administrador de cartera, tengo que decidir si mantengo las estrategias o las cambio”, dice Oh. “¿Debo esperar unos meses más o cambiarlo ahora mismo? Esa decisión puede causar angustia a los administradores de fondos e inversores”.
Los administradores de fondos humanos siguen teniendo dificultades para demostrar su valía frente a los índices y los ETF convencionales que los rastrean. Según datos de Morningstar, en 2022, solo el 48,7 % de los fondos de renta variable estadounidenses superaron sus índices, y solo el 43,2 % de los fondos de renta variable mundiales lo hicieron. La imagen es mucho peor en una línea de tiempo más larga. Desde mediados de 2012 hasta mediados de 2022, solo el 12 % de los fondos de renta variable de EE. UU. y aproximadamente el 20 % de los fondos de renta variable mundiales ofrecieron mayores rendimientos.
Y es probable que la calidad de la tecnología de IA de la competencia solo mejore. Los expertos dicen que la IA que se puede usar para la selección de valores aún está en su infancia relativa, pero, a medida que empresas como OpenAI y Google invierten miles de millones en desarrollo, su capacidad para tomar decisiones acertadas mejorará. Agregar más fuentes de datos también brindará a los modelos de IA mejores bases sobre las cuales basar sus decisiones de selección de valores.
“Los datos siguen aumentando”, dice Chris Natividad, director de inversiones de EquBot. “Nuestros socios en IBM dicen que el 90 por ciento de los datos se han creado en los últimos años, y creemos que vamos a ver exactamente la misma declaración cada dos años a partir de ahora”.
