¿Se puede predecir la evolución de las acciones gracias al big data?
Estoy estos días en unas jornadas de JPMorgan AM para prensa internacional y uno de los grandes temas de toda la conferencia (el otro os lo cueno mañana) está siendo la importancia que está adquiriendo en el mundo de la gestión de carteras la evolución tecnológica.
De hecho, ha habido varias sesiones con gestores en los que nos han contado cómo la usan dentro de los procesos de inversión. Y, aunque lo han mostrado casi más como anécdota que otra cosa, me ha parecido super curioso este gráfico que han compartido en una presentación.
Lo que han hecho es aplicar un sistema de reconocimiento y clasificación de palabras a todas las conferencias de presentación de resultados que realizan las compañías cada trimestre. Y, a través de un sistema de machine learning, le han pedido a la máquina que intente "transformar las palabras en un número, que desvele sentimientos", en palabras de Anuj Arora, gestor de renta variable Asia Pacífico de JPMorgan Am.
Así, las compañías que utilizan más determinadas palabras 'positivas' pasan a estar en el primer quintil (cada quintil es un 20%); las siguientes en el segundo, y así progresivamente, hasta el último quintil, donde agrupan las empresas que han usado terminología más pesimista al comunicar sus resultados.
¿Y cómo se ha comportado cada uno de esos grupos estructurados en torno a sentimiento?
Varias conclusiones:
1. La máquina parece captar correctamente el sentimiento que transmiten los ejecutivos de las compañías al presentar sus resultados (No le pasa como a mi coche, que no me entiende cuando le hablo para pedirle que me lleve a una dirección :D)
2. De toda la cantidad de datos desestructurados que suponen miles de conferencias de resultados cada trimestre se pueden extraer patrones comunes para muchas compañías.
3. Como se puede ver, el feeling que transmiten las compañías realmente impacta en mercado, tanto en los gestores como en los analistas, y les lleva a tomar decisiones de compra y venta, que se acaban reflejando en el precio de las acciones en los próximos meses.
4. Esto sólo tiene sentido de manera agregada, porque seguro que hay casos particulares donde la compañía manda un mensaje que quizá no es el real y puede llevar a confusión al inversor. Pero si lo haces de manera agregada reduces el riesgo de equivocarte.
5. Por supuesto, sólo con esto no vale para invertir. Aunque el gráfico es realmente interesante, para un inversor a largo plazo lo importante no es una conferencia trimestral, sino conocer muy bien la compañías, sus fortalezas y sus amenazas, y la info trimestral es sólo un punto de control.
Pero desde luego, es un buen botón de muestra de cómo la gestión del big data, la interpretación de las bestiales cantidades de información que circulan por el mundo, puede ayudar a tomar decisiones de inversión si se tienen los sistemas adecuados para interpretarla.
