Antonio Losada, sales Goldman Sachs AM habla sobre el fondo Goldman Sachs Global Core Equity Portfolio, un fondo de renta variable global de la gama CORE que se caracteriza “por el uso del big data y la inteligencia artificial para complementar un proceso de inversión fundamental”. Una gama de fondos gestionada por el equipo de inversiones cuantitativas cuantitativas que parte de la premisa de que el análisis de toda esta información puede servir como fuente potencial de alfa, generando una ventaja informativa para poder actuar antes del mercado.

La mitad de las personas que conforma el equipo tiene una preparación “tradicionalmente financiera” mientras que la otra mitad tiene una experiencia más tecnológica, son ingenieros y “creemos que este balance entre finanzas y tecnología es lo que nos permite analizar datos y generar rentabilidad”.

A la hora de analizar qué entra o no en cartera, este experto asegura que se analizan señales. El modelo consta de hasta 150 señales, es decir, que para cada una de las compañías se analizan 150 parámetros que se engloban en cuatro pilares distribuidos entre fundamentales de la compañía – calidad, modelo de negocio sostenible, equipo directivo alineado con el negocio…  - y búsqueda de compañías infravaloradas por el mercado para poder arbitrar. Sin embargo, las dinámicas del mercado que cambian más rápido son las que nos hacen diferentes. “Por un lado miramos compañías y tendencias en la industria que no son fáciles de ver a simple vista y, además, se mira el sentimiento del mercado y su percepción sobre un valor”.

En la parte de calidad es importante el tráfico web. Losada reconoce que Goldman Sachs gastó 400 millones de dólares en comprar datos con lo que “somos capaces de agrupar tendencias de consumo. En la parte de valoración, hay ratios  comunes a la industria y el equipo de gestión, adapta y personaliza estos ratios a las características de cada industria”. En el caso de las compañías tecnológicas, es más importante la capacidad de generar caja que, por ejemplo, su valor en libros.  La parte de sentimiento es donde se aplica la parte más disruptiva pues utiliza el procesamiento natural del lenguaje. Como ejemplo de esto, dice el experto de Goldman Sachs, no sólo se quedan con la recomendación de un informe sino que los ordenadores son capaces de analizar el tono del lenguaje y el equipo puede tener una ventaja informativa y actuar antes que el mercado.

A la hora de intentar conocer el sentimiento del mercado, la gestora mira flujos de los hedge funds, procesamiento del lenguaje o las palabras de los bancos centrales.

Y por último, están las conexiones geográficas entre compañías que son difíciles de ver. Por ejemplo, cuando se registran patentes, cómo y dónde se registran puede ser una señal del atractivo de esa compañía. Todos los días se analizan 13.000 compañías y, de cada una, se analizan hasta 150 señales y, por cada parámetro, se da una nota. Al final se suman las valoraciones  para dar a la compañía un “Alfa Score” total y a partir de ahí es la figura del gestor la que entra en juego, porque la decisión final de inversión la toma un gestor, en un equipo fundamental.

Losada cree que los fondos son agnósticos por estilo y por gestor. “El alfa se genera con pequeñas apuestas de los fondos con respecto al índice. Tiene un tracking error objetivo del 3,5% aunque ha sido del 2% en los últimos años”. El fondo hace trading cada tres días y las compañías que entran en cartera lo hacen con un horizonte de 6-12 meses, lo que hace que todas las carteras tengan una rotación anual del 100%.

En cuanto a los resultados del fondo global, a tres y cinco años está en el TOP-10 de su categoría, de hecho el año pasado se llevó el primer premio Morningstar a mejor fondo de renta variable global.