Personas ganan a robots en predicción

“Los operadores sistemáticos no pueden detectar tan bien como los operadores fundamentales”, dijo Richard Olsen, fundador de Olsen Ltd.

Personas ganan a robots en predicción

Los seres humanos demuestran ser más propensos que las computadoras a reaccionar a los mensajes ambivalentes de la Reserva Federal de los Estados Unidos respecto de cuándo las autoridades reducirán su estímulo sin precedentes.

Los fondos monetarios que usan modelos digitales para la toma de decisiones sobre transacciones ganaron 0,9% este año hasta mayo, en comparación con 2,5% de los otros, el mayor margen desde 2008, según los últimos datos de Parker Global Strategies LLC.

El fondo de modelo digital de $1.100 millones de Ortus Capital Management Ltd., que tiene sede en Hong Kong, cayó 13,8% en el primer semestre, mientras que FX Concepts Global Currency Fund, que emplea una estrategia similar, declinó 3,3%, según datos de Barclay Hedge Ltd.

Las políticas divergentes de los bancos centrales del mundo contribuyeron a que los mensajes sobre volatilidad de tasas de interés y monedas llegaran a los niveles más altos en por lo menos un año, lo que generó una desventaja para los algoritmos digitales que dependen de correlaciones y patrones de transacción establecidos. Mientras la Fed indica que podría reducir la cantidad de dinero que inyecta en la economía, los banqueros centrales de Europa y Japón dicen que sus economías siguen necesitando ayuda.

“Los bancos centrales se han convertido en los operadores informados del mercado cambiario, lo cual es un cambio de paradigma que los operadores sistemáticos no pueden detectar tan bien como los operadores fundamentales”, dijo Richard Olsen, fundador de Olsen Ltd., que diseña modelos de operación cambiaria desde 1986, en entrevista telefónica desde Zúrich.

Los fondos sistemáticos digitales han crecido en popularidad desde la década de 1990 y ahora son más comunes que el método humano discrecional de operar con divisas. Antes de este año, han sido más rentables en términos históricos.

De los 43 fondos monetarios que analizó Parker Global, 27 se guían por modelos digitales.

Retornaron un promedio de 10,7% por año desde que la firma consultora de Stamford, Connecticut, empezó a recopilar los datos en 1986, en comparación con 8,6% de los fondos discrecionales.

Los fondos sistemáticos se equivocaron en el segundo trimestre ante los indicios de la Fed de que empezaría a reducir la flexibilización monetaria, según Caio Natividade, jefe de análisis cuantitativo de materias primas.

Bloomberg