Tras aplicar sus programas de aprendizaje de máquinas a comunicados de bancos centrales para producir proyecciones de operaciones, un especialista en economía política financiado por fondos de cobertura apuntará a los anuncios sobre ganancias corporativas.
Evan Schnidman, un hombre de 31 años que abrió su propia empresa tras una tesis de doctorado en la Universidad Harvard que analizó los comunicados de la Reserva Federal, espera que la técnica que atrajo US$ 3,300 millones en una ronda de recaudación de fondos en diciembre del año pasado funcione en la esfera empresarial.
Hasta ahora, Prattle, que tiene su sede en San Luis, se concentró en aplicar el método de inteligencia artificial conocido como procesamiento de lenguas naturales para evaluar comunicados sobre políticas de la Fed y otros bancos centrales.
En una época en la que el análisis está por pagarse por separado debido a la entrada en vigencia de las normas MiFID II en Europa, los bancos de inversión y las administradoras de activos se concentran cada vez más en los costos de investigación.
BlackRock Inc. llegó a adoptar robots para diseñar fondos. La idea de Schnidman es que los servicios de Prattle ofrezcan aumentar la productividad y ayuden a proyectar operaciones más rápidamente.
“Ese informe sobre la llamada de presentación de ganancias implica que un analista al que le cuesta seguir 10 o 12 empresas podrá seguir entre 30 y 50”, dijo Schnidman. Se trata de que “las máquinas ayuden en el proceso de decisiones humanas”, dijo. “Todavía falta mucho para que las máquinas tomen todas las decisiones”.
Interés
En el sector de la inversión, hay un auge del interés en herramientas analíticas que analicen discursos y comunicados de ejecutivos con programas informáticos y modelos matemáticos complejos.
En una encuesta reciente de Barclays Plc, el 62% de los fondos de cobertura afirmó que ya usa alguna forma de aprendizaje de máquinas, y un cuarto de ellos utilizaba los datos para decidir inversiones.
El número de fondos de cobertura que usan tecnologías con inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas está aumentando rápidamente y ahora administran unos US$ 10,000 millones en activos, según un estudio del Consejo de Estabilidad Financiera de Estados Unidos.
Tras comenzar en Estados Unidos durante la temporada más reciente de presentación de informes, Prattle apunta a ofrecer análisis para empresas que cotizan en los principales mercados bursátiles desarrollados del mundo a esta altura del año que viene.
Schnidman señala las ganancias recientes de Mylan NV, una empresa farmacéutica que cotiza en Estados Unidos, como ejemplo de lo que ofrece Prattle. A principios de noviembre, Mylan publicó resultados trimestrales por debajo de las estimativas.
Pero los puntajes de confianza cuantitativa de Prattle, basados en la relación de las palabras entre sí, colocaron las proyecciones de ganancias de Mylan en el 90° percentil, o sea, se anticipaba que sus acciones rindiesen más que el mercado.
Las acciones avanzaron 4.7%, frente a una subida de 0.1% en el índice S&P 500.Sin embargo, el factor humano sigue siendo importante para analistas como Julia Coronado, fundadora de la empresa de investigación MacroPolicy Perspectives LLC en Nueva York y execonomista de la Fed.
Esto se aplica especialmente a documentos como las actas de las reuniones del Comité Federal de Mercado Abierto (FOMC, por sus siglas en inglés) de la Fed, dijo.“El FOMC no es una democracia, no todos los participantes nacen iguales y para las máquinas es difícil saberlo, porque el comunicado y el acta son anónimos”.
