Utilizar el aprendizaje por refuerzo para lograr una gestión dinámica de activos y pasivos
TSAI
1. Desafíos a los que se enfrenta la gestión tradicional de activos y pasivos
En los últimos años, la volatilidad de los mercados financieros mundiales se ha vuelto cada vez más grave. Desde la perspectiva de los tipos de interés, la Reserva Federal ha subido los tipos de interés 11 veces seguidas desde marzo de 2022 hasta julio de 2023, con un aumento acumulado de 525 puntos básicos, lo que ha llevado el rango objetivo del tipo de los fondos federales a entre el 5,25% y el 5,5%, el nivel más alto en 23 años. Luego, el 19 de septiembre de 2024, la Reserva Federal anunció un recorte de los tipos de interés de 50 puntos básicos a entre el 4,75% y el 5,00%.
El mercado cambiario también es inestable. En los últimos años, el tipo de cambio euro-dólar ha fluctuado significativamente debido a la situación económica europea, el conflicto entre Rusia y Ucrania y otros acontecimientos. Por ejemplo, durante un período de tiempo después del estallido del conflicto entre Rusia y Ucrania, el tipo de cambio euro-dólar fluctuó más del 10% en un corto período de tiempo.
En términos de precios de los activos, el mercado de valores se ve afectado por múltiples factores, como la situación macroeconómica y el patrón de competencia de la industria, y las fluctuaciones son extremadamente significativas. Por ejemplo, en 2022, en el contexto del aumento de los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense a largo plazo, el índice S&P 500 cayó un 19% a lo largo del año.
En un entorno de mercado tan complejo, las deficiencias de las estrategias tradicionales de gestión de activos y pasivos estáticas o semiestáticas quedan plenamente expuestas. Las estrategias tradicionales a menudo se basan en datos históricos y supuestos empíricos, ratios de asignación de activos y pasivos preestablecidos y carecen de la capacidad de responder rápidamente a los cambios del mercado en tiempo real. Una vez que el entorno del mercado cambia repentinamente, como un aumento o caída brusca y repentina de las tasas de interés o fluctuaciones bruscas en los tipos de cambio, este modelo de asignación fija no se puede ajustar a tiempo, lo que puede conducir fácilmente a una disminución del valor de los activos y un aumento de los costos de los pasivos, lo que afecta la rentabilidad y la estabilidad financiera de las instituciones financieras y las empresas.
2. Principios y ventajas de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo
El algoritmo de aprendizaje por refuerzo introducido por la plataforma TSAI es esencialmente una tecnología de aprendizaje automático. Su principio básico es aprender la estrategia óptima a través de la interacción entre el agente y el entorno. En el escenario de gestión de activos y pasivos, el agente es el algoritmo de aprendizaje por refuerzo y el entorno es el mercado financiero en constante cambio, incluidos datos dinámicos en tiempo real como las tasas de interés del mercado, los tipos de cambio y las fluctuaciones de los precios de los activos.
A través de un proceso continuo de prueba y error y aprendizaje, el algoritmo toma las acciones de asignación de activos y pasivos correspondientes de acuerdo con los cambios en el entorno del mercado y obtiene retroalimentación de recompensa basada en los resultados de estas acciones (como mayores retornos, menores riesgos, etc.). A través de una gran cantidad de aprendizaje interactivo, el algoritmo explora gradualmente la estrategia óptima de asignación de activos y pasivos en diferentes condiciones de mercado para lograr el mejor equilibrio entre riesgo y rentabilidad.
En comparación con los métodos tradicionales, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo tienen ventajas significativas. Pueden procesar cantidades masivas de datos de mercado en tiempo real, capturar rápidamente señales sutiles de cambios en el mercado y realizar ajustes de decisión inmediatos en función de estas señales. Esta capacidad de ajuste dinámico mantiene la asignación de activos y pasivos en un estado relativamente óptimo, mejora de manera efectiva la capacidad de hacer frente a los riesgos del mercado y establece una base sólida para lograr rendimientos estables a largo plazo.
3. Aplicación del aprendizaje por refuerzo en la gestión de activos y pasivos
(I) Estrategias para hacer frente a las fluctuaciones de los tipos de interés
Cuando los tipos de interés del mercado aumentan, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo iniciará rápidamente una evaluación integral de la sensibilidad de los activos y pasivos a los tipos de interés. El algoritmo determina la tendencia de cambio de valor de varios activos y pasivos en un entorno de tipos de interés en aumento mediante un análisis en profundidad de los datos históricos de los tipos de interés, los coeficientes de elasticidad de los tipos de interés de diferentes activos y pasivos y las tendencias actuales de los tipos de interés del mercado. Por ejemplo, en el caso de los activos en bonos, el algoritmo calculará con precisión el impacto negativo del aumento de los tipos de interés en sus precios basándose en factores como la duración y el tipo de cupón de los bonos. Si los resultados de la evaluación muestran que el riesgo de tipo de interés de los activos en bonos aumentará significativamente y los pasivos a tipo fijo tienen costes relativamente estables o incluso ventajas en un entorno de tipos de interés en aumento debido al bloqueo de los tipos de interés, el algoritmo ajustará inmediatamente el ratio de asignación de activos y pasivos. En concreto, se reducirán adecuadamente las tenencias de activos en bonos y los fondos liberados se asignarán a categorías de activos con mayor resistencia a los tipos de interés, como los equivalentes de efectivo a corto plazo o los bonos a tipo flotante; al mismo tiempo, se considerará aumentar los pasivos a tipo fijo para reducir el coste total de los pasivos, optimizar la exposición al riesgo y resistir eficazmente los efectos adversos del aumento de los tipos de interés.
(II) Estrategia de respuesta a las fluctuaciones del tipo de cambio
En términos de gestión de las fluctuaciones del tipo de cambio, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo también desempeñan un papel fundamental. Cuando el algoritmo detecta que un tipo de cambio de una moneda tiene una tendencia a la apreciación, para las instituciones financieras o empresas que poseen una gran cantidad de activos denominados en esa moneda, recomendará un aumento adecuado de los pasivos denominados en esa moneda basándose en el seguimiento y la predicción continuos de las tendencias del tipo de cambio y la estructura monetaria de los activos y pasivos. De esta forma, la disminución relativa del valor de los pasivos provocada por la apreciación del tipo de cambio se puede utilizar para lograr un aumento de los rendimientos. Por el contrario, si el algoritmo predice que se espera una depreciación del tipo de cambio, ajustará rápidamente la estrategia de asignación de activos, reducirá las tenencias de activos denominados en esa moneda y aumentará los activos denominados en otras monedas relativamente estables, evitando así de manera efectiva el riesgo de deterioro de los activos causado por la depreciación del tipo de cambio.
(III) Estrategia para hacer frente a las fluctuaciones de los precios de los activos
Tomando como ejemplo las fluctuaciones de los precios del mercado de valores, cuando los precios del mercado de valores aumentan bruscamente, el algoritmo de aprendizaje por refuerzo evaluará exhaustivamente si la proporción de activos bursátiles en poder de instituciones financieras o empresas es demasiado alta y el nivel de riesgo potencial. El algoritmo no solo considerará el aumento a corto plazo de los precios de las acciones, sino que también analizará exhaustivamente múltiples factores como la situación macroeconómica, el nivel de valoración de la industria y los fundamentos corporativos. Si los resultados de la evaluación muestran que el riesgo de los activos bursátiles es demasiado alto, el algoritmo recomendará reducir gradualmente los activos bursátiles y asignar los fondos recuperados a categorías de activos más estables, como bonos o equivalentes de efectivo, para fijar las ganancias anteriores y reducir los riesgos que traen las correcciones del mercado. Por el contrario, cuando los precios de las acciones caen, el algoritmo juzgará con precisión si existen oportunidades de inversión en función de factores como los indicadores de sentimiento del mercado, las tendencias de la política macroeconómica y las expectativas de ganancias corporativas. Si se cree que el mercado ha reaccionado de forma exagerada y el precio de las acciones está infravalorado, el algoritmo recomendará un aumento adecuado de la asignación de activos de las acciones para crear las condiciones necesarias para obtener ganancias a partir de futuros repuntes de los precios.