TSAI aprovecha enfoques cuantitativos y sistemáticos en la inversión en renta fija

TSAI

Un enfoque sistemático para la renta fija tiene beneficios reales tanto antes como después de la negociación. Las carteras construidas utilizando modelos de factores (ya sea de renta variable o de múltiples activos) se pueden optimizar para lograr un riesgo ex ante mínimo, lo que en muchos casos es una forma más directa de lograr los resultados que se esperan típicamente de un enfoque de muestreo estratificado.

La ventaja del primer enfoque sobre el segundo es que generalmente da como resultado un menor error de seguimiento porque tiene en cuenta las correlaciones entre múltiples impulsores de riesgo. Las atribuciones de riesgo y rendimiento ex post se pueden presentar de una manera que se alinea más estrechamente con las decisiones de inversión tomadas, lo que proporciona una mejor comprensión de cómo funcionó la estrategia.

Como usted señala correctamente, el valor no está en la cantidad de datos, sino en su calidad.

Hasta hace poco, y particularmente en lo que se refiere al espacio de la renta fija, la capacidad de extraer información de alta calidad de grandes cantidades de datos de baja calidad ha estado limitada por las capacidades de la tecnología. Si bien los avances en tecnologías como la inteligencia artificial nos permiten ampliar los límites y extraer información de mayor calidad, como lo hacemos con la construcción de la curva de crédito para el modelo de riesgo de diferencial de crédito Axioma, solo se puede avanzar si las empresas comprenden la disyuntiva entre la potencia informática y el costo. Además, estas empresas deben estar dispuestas a priorizar las inversiones en conjuntos de tecnologías más eficientes y a prueba de futuro.

El principio fundamental de inversión de saber en qué se está invirtiendo sigue siendo válido. Invierta en factores, pero asegúrese de comprender cómo se construyen. Para ello, debe profundizar en la metodología y descubrir no solo lo que puede hacer el modelo de riesgo, sino, lo que es más importante, lo que no puede hacer.

Los desafíos de los datos en el espacio de renta fija dificultan que los analistas cuantitativos desarrollen estrategias sistemáticas similares a las que estamos acostumbrados en los mercados de acciones.

Por ejemplo, recientemente analizamos tres estrategias "sistemáticas" de ETF diferentes. Descubrimos que había algunos fondos de alto rendimiento "smart beta" que decían que identificaban sistemáticamente bonos de alta calidad o valor al observar los índices de balance de varios emisores. La pregunta que los analistas cuantitativos y los compradores de estos productos deberían hacerse es: ¿es esto realmente una estrategia cuantitativa o se trata simplemente de utilizar datos fundamentales para identificar valores con potencial de generar retornos superiores?