El mundo de los hedge funds es como una exposición canina. Hay varias razas y a los gestores se les juzga por separado: puedes ser un tipo macro, un tipo fundamental, un cuant. Y al igual que con las razas de perros, ciertos tipos de fondos pueden estar o pasar de moda. Ocasionalmente, surge un cruce que captura las portadas de los medios y se convierte en la última moda.

En estos días, la nueva raza híbrida de la que todo el mundo habla es algo llamado "Quantamentals".

Los gestores Quantamentals combinan las habilidades de selección de acciones bottom-up de los inversionistas fundamentales con el uso de poder de cómputo y grandes conjuntos de datos para probar sus hipótesis. Por ejemplo, mientras un vistazo a los estados financieros y una visita a los puntos de venta del minorista pueden ayudar a predecir las ganancias futuras o la capacidad de pagar la deuda de la compañía, un administrador de carteras también podría probar una teoría con algoritmos que analizan datos de millones de cuentas de tarjetas de crédito.

"Los datos grandes y el análisis cuantitativo pueden ayudar a identificar esos elementos, pero también lo pueden hacer, y también lo harán, los análisis de seguridad fundamentales", dijo Steve Einhorn, vicepresidente de Omega Advisors, a Business Insider. "Siempre habrá, en mi opinión, un lugar importante para el analista tradicional y el gestor de cartera, pero con el tiempo ciertamente se complementará con estos enfoques cuantitativos".

La inversión cuantitativa se ha visto impulsada en parte por el aumento de los llamados datos alternativos. Los administradores de fondos ahora pueden estudiar todo, desde los datos de los medios sociales (para predecir el paso por una ubicación o el sentimiento en torno a una nueva película) hasta la cantidad de automóviles en el estacionamiento de un centro comercial.

La cantidad de fuentes de datos no termina ahí; es interminable, con nuevas posibilidades que salen todo el tiempo.

Dicho esto, muchos de los nuevos datos no tienen mucha historia o suficientes puntos de información de los que las computadoras puedan extraer conclusiones.

Si bien eso puede perjudicar a las estrategias cuantitativas, aquellos que usan un elemento humano para analizar la información tendrán mejor suerte, según algunos.

"El principal conjunto de habilidades que los humanos pueden aportar, que las estrategias comerciales cuantitativas en realidad no pueden realizar, es la capacidad de razonar en base a pequeños conjuntos de datos", dijo Manoj Narang en la conferencia The Trading Show en Nueva York el jueves.

Narang, que se hizo un nombre en el comercio de alta velocidad antes de lanzar el fondo de cobertura Mana Partners, calificó la mezcla de estrategias cuantitativas y discrecionales como "una de las áreas de crecimiento más interesantes".

Nuevos 'maestros del universo'

Incluso si 10 analistas analizaran una situación con los mismos conjuntos de datos, todos tendrían diferentes predicciones basadas en eso, según Gene Ekster, quien aconseja a los fondos de cobertura sobre cómo usar nuevos datos y se cree que fue el primero en acuñar el término "datos alternativos" dentro del contexto de la inversión institucional hace dos años.

"Tus reyes del universo ya no son las personas que usan trajes y van a las galas", dijo Ekster. "Son las personas que están machacando a Python", el lenguaje de programación "y yendo a reuniones", dijo Ekster. "Estos se están convirtiendo en los nuevos maestros del universo".

Conseguir que los empleados revisen los números es una cosa: a veces esto requiere contratar a científicos de datos que tengan un salario premium. Reunir los datos es otro, y se vuelve más costoso dependiendo de que se quiera.

"Este enfoque de datos alternativos está haciendo que la industria de fondos de cobertura sea menos sexy, no más sexy", dijo Ekster. "Está disminuyendo los márgenes de las operaciones más grandes".

Al mismo tiempo, existe una desconexión entre el tipo de personas necesarias para estos trabajos y los solicitantes en el mercado. Los Quants, aquellos que usan modelos impulsados ​​por computadora para operar en el mercado, se han convertido en una mercancía caliente en el mundo de los fondos de cobertura, dicen las empresas.

Y algunos gestores de hedge funds legendarios, como Paul Tudor Jones y Steve Cohen, están expandiendo divisiones enfocándose en el trading algorítmico.

Las escuelas de negocios aún no se han dado cuenta de todo lo que necesitan.

"Los científicos de datos y los estudiantes de informática aprenden ciencia de datos, pero no sobre Wall Street o sobre inversiones", dijo Michael Gantcher, jefe de ventas de RS Metrics, que vende datos basados ​​en fotografías satelitales y aéreas, entre otras cosas.

Dentro de una década, un gestor de carteras de hedge funds será muy diferente, con experiencia en datos e informática, dijo Granade.

"En un marco de tiempo de siete a 10 años, los mejores gestores de cartera van a tener que saber de todo", dijo.

Sin embargo, eso no significa que todos sean genios en todos los subconjuntos de habilidades necesarios.

"Probablemente el máximo responsable no sea un genio de la programación ni un genio en el modelado de Excel", dijo. "Pero creo que en la línea de tiempo de la que estamos hablando, pueden tener una profunda apreciación de los fundamentos de la compañía junto con una comprensión de cómo funcionan estos datos y cómo funcionan las estadísticas y cómo pensar en todos estos conjuntos de datos".

Ekster, el consultor de fondos de cobertura, dijo que recientemente fue contactado por un profesor de la Universidad de Michigan que busca renovar el plan de estudios, una señal que sugiere que las cosas están cambiando lentamente. Los analistas de los fondos de cobertura fundamentales, tendrán que hacer el mismo trabajo y aprender a tejer los datos nuevos en sus modelos.

"No diría que nos estamos alejando del enfoque fundamental", agregó Erik Haines, director de datos y análisis de Guidepoint, que proporciona datos a los fondos. "Se está convirtiendo en otra herramienta dentro del kit de herramientas".

Fuentes: Rachel Levy - Business Insider