M&G (Lux) Global Maxima Fund. Articulo: Combinando lo mejor de los humanos y de las máquinas

EXCLUSIVAMENTE PARA INVERSORES PROFESIONALES

Marc Beckenstrater, gestor del fondo

 

Resumen

  • El M&G (Lux) Global Maxima Fund es un fondo de renta variable con un enfoque activo de compra y retención (long-only) que emplea aprendizaje automático supervisado para seleccionar acciones.
  • Tiene una cartera concentrada de 50 a 100 acciones, optimizada para limitar el riesgo respecto al índice de renta variable global.
  • El fondo está diseñado para superar al mercado de renta variable global en cualquier periodo de cinco años.
  • Desde su lanzamiento en diciembre de 2019, su gestión ha estado en manos de Marc Beckenstrater, codirector del equipo de Estrategias de inversión sistemáticas de M&G.

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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un segmento de la «inteligencia artificial», el estudio amplio del desarrollo de algoritmos que imitan las funciones cognitivas del ser humano (como por ejemplo el reconocimiento de patrones). En lugar de depender de un conjunto predefinido de reglas desarrolladas por humanos para realizar decisiones o predicciones, las técnicas de aprendizaje automático «aprenden» dichas reglas a partir de datos históricos y las aplican en el mundo real para asistir a la toma de decisiones de las personas.
Enfoque de inversión

El M&G (Lux) Global Maxima Fund es un fondo de renta variable de tipo bottom-up, pero a diferencia del proceso tradicional de selección de valores empleado por otros fondos de M&G, el motor de inversión de este producto es una «máquina» entrenada para clasificar acciones en base a su probabilidad de generar rentabilidad superior en el corto plazo.

El proceso de entrenamiento implica analizar enormes cantidades de datos históricos sobre cada empresa en el universo de inversión del fondo y detectar qué características han conducido a menudo a rentabilidades superiores.

Una vez se ha «enseñado» a los modelos de aprendizaje automático, se les proporcionan datos actuales para seleccionar candidatos de inversión. A continuación, el equipo de inversión aplica su propio criterio, junto a las aportaciones del equipo de analistas de M&G, para determinar qué acciones se incluyen en la cartera. El resultado es una cartera concentrada de 50 a 100 compañías ponderadas equitativamente.

 

Las ventajas del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un método escalable para analizar cantidades de datos muy significativas, una labor que resultaría imposible a gestores o analistas individuales.

Cuando se aplica en desarrollos como los coches autónomos, el nivel de precisión que requiere el modelo para rendir mejor que la toma de decisiones del ser humano es muy alto. Muchas aplicaciones prácticas del aprendizaje automático exigen precisiones superiores al 95% para igualar la capacidad de un humano.

Dicho esto, la complejidad de la gestión de inversiones queda reflejada en el hecho de que a la mayoría de las gestoras de fondos les cuesta acertar más del 50% de las veces (es decir, superar al azar). En el mundo de la inversión, el modelo no necesita acertar en todo, sino que puede batir al mercado si logra acertar en algo más de la mitad de sus recomendaciones. La estrategia Maxima persigue niveles de precisión superiores al 53%.

El aprendizaje automático se percibe a menudo como una «caja negra», pero sus modelos son más interpretables de lo que suele creerse. Típicamente, un número relativamente pequeño de características de entrada (fundamentales corporativos) son de gran importancia para el resultado del modelo (en un momento determinado).

 

¿Qué hace especial al M&G (Lux) Global Maxima Fund?

  • Base de datos propia: el equipo de Estrategias de inversión sistemáticas ha construido una base de datos empleada para el análisis de compañías, que reúne información de varias fuentes contrastadas de datos para el análisis de inversiones. Se añade valor combinando fuentes de información relevantes en una fuente única, identificando y eliminando errores de datos y efectuando transformaciones en los conjuntos de datos para mejorar su utilidad para el modelo estadístico. La base de datos cubre en torno a 8000 compañías, abarca más de 20 años de historia y tiene más de 500 millones de datos individuales: fundamentales (beneficio por acción, crecimiento de ventas, etc.), valoraciones (precio/valor contable, PER, rentabilidad por dividendo, etc.) y datos técnicos (por ejemplo momentum). Además, el equipo evalúa constantemente conjuntos de datos nuevos y diferenciados que añadir a la base de datos, incluyendo datos concentrados en ESG y datos no estructurados de análisis textual (empleando técnicas de procesamiento de lenguaje natural).
  • Experiencia en construcción de modelos: construir los modelos de aprendizaje automático, identificar datos valiosos con los que alimentarlos y transformar el conjunto de datos en su forma más efectiva requiere considerables conocimientos y experiencia de inversión. El equipo de Estrategias de inversión sistemáticas es codirigido por Marc Beckenstrater y Gautam Samarth, que aportan 21 y 12 años de experiencia en inversión cuantitativa, respectivamente, y están respaldados por un equipo de científicos de datos. Gracias a sus roles previos, Marc y Gautam también tienen una dilatada experiencia en propuestas de renta variable fundamental más tradicional, lo cual les permite combinar capacidades cuantitativas y cualitativas.
  • Aportaciones del equipo de análisis de renta variable de M&G: Marc y Gautam también aprovechan la labor del equipo de analistas de renta variable de M&G. Aunque el algoritmo Maxima puede identificar patrones en los datos fundamentales, no tiene conocimiento de acontecimientos externos susceptibles de causar anomalías en los precios, algo de lo que el equipo de analistas sí podría ser consciente.

 

Riesgos asociados al fondo:

  • El valor y los ingresos de los activos del fondo podrían tanto aumentar como disminuir, lo cual provocará que el valor de su inversión se reduzca o se incremente. No puede garantizarse que el fondo alcance su objetivo, y es posible que no recupere la cantidad invertida inicialmente.
  • La inversión en mercados emergentes entraña un mayor riesgo de pérdida debido a la intensificación de los riesgos políticos, fiscales, económicos, cambiarios, normativos y de liquidez, entre otros. Por tanto, podrían presentarse dificultades a la hora de comprar, vender, custodiar o valorar las inversiones en tales países.
  • El fondo puede estar expuesto a diferentes divisas. Las variaciones en los tipos de cambio podrían afectar al valor de su inversión.
  • El fondo podría invertir en Acciones A de China. Las inversiones en activos de la República Popular China están sujetas a condiciones políticas, regulatorias y económicas cambiantes, lo cual podría causar dificultades a la hora de vender u obtener ingresos de estas inversiones. Además, dichas inversiones se realizan a través de los sistemas “Stock Connect”, que pueden ser más susceptibles a riesgos de compensación, liquidación y contraparte. Estos factores podrían generar pérdidas para el fondo.
  • En circunstancias excepcionales en las que no resulte posible valorar los activos a valor de mercado o estos tengan que venderse con descuentos importantes para recaudar efectivo, el fondo podría suspenderse temporalmente en pos de los intereses de todos sus inversores.
  • El fondo podría incurrir en pérdidas en caso de que una contraparte con la que hace negocios se negase a devolver el dinero adeudado al fondo o no fuese capaz de devolverlo.
  • El Folleto del fondo ofrece una descripción más detallada de los factores de riesgo que le afectan.

Tenga en cuenta que:

  • El fondo invierte principalmente en acciones de compañías, con lo que es probable que experimente mayores fluctuaciones de precio que aquellos fondos que invierten en renta fija o liquidez.

 

 


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