¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un ámbito de la inteligencia artificial que permite que los ordenadores imiten el modo en que los seres humanos aprenden de la experiencia. Consiste en entrenar a los ordenadores de modo que hagan predicciones o tomen decisiones a partir de datos, en lugar de programarlos explícitamente para que sigan instrucciones. Se trata de un entrenamiento repetitivo que tiene como objeto ir mejorando gradualmente el rendimiento del ordenador.
A nivel individual, ya nos beneficiamos del aprendizaje automático a diario, al escuchar música en altavoces inteligentes, elegir películas gracias a las recomendaciones de las plataformas digitales de contenidos o escoger el mejor trayecto a través de nuestra aplicación favorita.
Creemos que, en horizontes temporales cortos, el factor que más impulsa la rentabilidad de las cotizaciones de las acciones de las empresas es, más que sus fundamentales, el comportamiento de los inversores. |
Para identificar y prever el sentimiento a partir de dicho comportamiento, se requiere una amplia gama de datos de mayor frecuencia. |
Al posibilitar la combinación de una gran variedad de características, la inteligencia artificial puede ser una potente herramienta para evaluar con rapidez y eficiencia el comportamiento de los inversores y realizar previsiones más precisas. |
¿Cómo invertimos?
El equipo de inversión de Quest ha desarrollado un innovador modelo propio de selección de títulos que utiliza la IA para predecir la rentabilidad relativa de las acciones.
- Este modelo utiliza cientos de características creadas a partir de una amplia variedad de datos tales como los fundamentales, las preferencias de los analistas, las cotizaciones y actividad del mercado, el interés en corto y los efectos calendario.
- Las previsiones se actualizan y combinan periódicamente en un optimizador propio con las estimaciones de riesgo y costes que los gestores de carteras supervisan para reflejar mejor las condiciones del mercado.
- También aplicamos las amplias exclusiones basadas en criterios ASG de Pictet, así como un sesgo positivo respecto a las características ASG basado en nuestro modelo propio de puntuación ASG.
Enfoques de renta variable indexada | Indexación perfeccionada | Cartera tradicional de renta variable activa | |
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Tracking error deseado | Muy bajo | Bajo | Bajo |
Rentabilidad activa | Similar al índice dereferencia | Objetivo de rentabilidad acumulada superior | Rentabilidades potencialmente superiorespero menos constantes |
Perfil de riesgoabsoluto | Similar al índice de referencia | Similar al índice de referencia | Medio a alto |
Coste | Bajo | Bajo | Medio a alto |
Concentración | Bajo | Bajo | Medio a alto |
Nuestro equipo
Nuestro equipo de Quest está formado por 20 profesionales con una experiencia media en el sector de más de 15 añosA 01/04/2024. Entre sus competencias se incluyen la generación de modelos, el diseño y creación de características, la IA y el aprendizaje automático, la gestión de riesgos, la construcción de carteras y la implementación.
Sus conocimientos expertos se fundamentan en investigaciones académicas e incluyen la focalización en la selección de títulos mediante aprendizaje automático con el fin de ser una “caja transparente” en lugar de una “caja negra”, como demuestra la publicación de varios documentos de investigación, sometidos a revisión inter pares“Performance attribution of machine learning methods for stock returns prediction”, Stéphane Daul, Alexandra Nagy y Thibault Jaisson, publicado en el Journal of Finance & Data Science en abril de 2022, y “Deep differentiable reinforcement learning and optimal trading”, Thibault Jaisson, publicado en la revista Quantitative Finance en junio de 2022., en conocidos periódicos y revistas de economía y finanzas.
El gestor principal de carteras de la estrategia Quest AI-Driven es Stéphane Daul.