Estrategias de inversión cuantitativa

Priorizamos la innovación y publicamos nuestros análisis plurianuales en prestigiosas revistas con sistemas de revisión inter pares.

Los servidores dedicados del centro de datos de Pictet nos permiten implantar tecnologías avanzadas en nuestro proceso de inversión. 

Adaptamos nuestra oferta para satisfacer las necesidades específicas de nuestros clientes mediante mandatos de renta variable a medida y soluciones multiactivos personalizadas.

Nuestra plataforma única y totalmente integrada para el análisis, la inversión y la tecnología mejora la eficiencia y la resiliencia.

Desarrollado a partir de una década de investigación y entrenado con cientos de características, el modelo desvela patrones e interacciones que los enfoques cuantitativos tradicionales no pueden detectar. 

Las rentabilidades se ven impulsadas por un conocimiento exhaustivo de cada título específico, lo cual refuerza la resiliencia de la estrategia en todos los regímenes de mercado.

La atribución clara de cada previsión permite a los inversores comprender la lógica económica de las decisiones basadas en el modelo.

Conjunto de instrucciones o reglas pormenorizadas que sigue un ordenador para resolver un problema o tomar decisiones. En el ámbito de la inversión, los algoritmos pueden analizar datos y facilitar la decisión sobre qué títulos comprar o vender.

Son características o catalizadores específicos que explican por qué determinados títulos suelen obtener mejores rentabilidades a lo largo del tiempo, como el valor (acciones baratas frente a caras), el momentum (acciones con tendencia alcista) o la calidad (empresas sólidas desde el punto de vista financiero).

Tipo de tecnología avanzada mediante la cual los ordenadores aprenden patrones a partir de los datos y mejoran su toma de decisiones a lo largo del tiempo sin necesidad de estar programados explícitamente para cada tarea. Es como enseñar a un ordenador a aprender de la experiencia.

Conexiones más complejas en las que los cambios en una variable no dan lugar a cambios proporcionales en otra. La relación podría ser curva, fluctuar o variar en función de otros factores, lo que la vuelve menos predecible.

Se trata de aquellas situaciones en las que el efecto de un factor de inversión o variable depende del nivel de otro. Es decir, cuando dos o más factores interactúan de una manera que influye en el resultado de la inversión de forma distinta a como lo harían si actuaran por separado.

Ocurre cuando un modelo informático no solo aprende del patrón general, sino también del ruido aleatorio de los datos anteriores y se vuelve demasiado orientado hacia la información histórica. Esto suele generar resultados deficientes cuando se aplica a datos nuevos y desconocidos. Es comparable al hecho de memorizar las respuestas en lugar de comprender la materia.  

Sistema o modelo en el que las entradas y salidas son visibles, pero el funcionamiento interno está oculto o resulta demasiado complejo de entender. En el ámbito de la inversión, un enfoque de “caja negra” significa que no se sabe con exactitud cómo se toman las decisiones dentro de la herramienta.

El grado en que los procesos aplicados y las decisiones tomadas por la inteligencia artificial son abiertos, comprensibles y explicables. Una mayor transparencia ayuda a los inversores a confiar y sentirse seguros respecto a cómo se toman las decisiones basadas en IA.