En 2016, el mundo generó 16.1 zettabytes (ZB) de datos y se proyecta que crezca diez veces para 2025, llegando a 163 ZB. Gran parte de estos nuevos datos son no estructurados, provenientes de dispositivos de usuario final. Las fuentes de datos alternativos de alto crecimiento pueden proporcionar señales de negociación y ayudar a realizar mejores predicciones, lo que podría animar a los gestores de inversiones a aprovechar el potencial de los datos alternativos con el objetivo de generar alfa.
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Datos alternativos para inversores astutos:
¿Qué son los datos alternativos?
La inversión siempre ha sido una actividad impulsada por datos. Ejemplos clásicos de conjuntos de datos financieros convencionales incluyen precios de activos y volúmenes de negociación, informes de ganancias corporativas, pronósticos económicos de empleo, inflación, inicio de viviendas y gasto del consumidor, tipos de cambio; y curvas de rendimiento.
Datos alternativos se refiere al dominio que abarca métricas esenciales más allá de los pilares de cifras macroeconómicas gubernamentales y datos a nivel de empresas provenientes de estados financieros y mercados de valores. Estos datos se pueden recopilar a partir de discursos, noticias, programas de televisión, comunicados de prensa, presentaciones, sitios web, tráfico web, sensores de Internet de las cosas, bases de datos propietarias, redes sociales, comunidades en línea, metadatos de comunicaciones, imágenes de satélite e información geoespacial.
En el mundo de las finanzas, los datos alternativos se refieren a métricas o información proxy que proviene de fuentes no oficiales o no corporativas que las personas pueden utilizar para obtener información sobre una inversión. Los datos alternativos a menudo proporcionan a los inversores o empresas una ventaja sobre sus competidores y las empresas los utilizan para generar conocimientos predictivos. También ayuda a mejorar la confianza de las estimaciones de los analistas o simplemente a mejorar la velocidad de generación de estimaciones.
Crecimiento de los datos alternativos
Aunque la idea de buscar asimetría de información ha existido tanto como los mercados, el uso de datos alternativos para obtener una ventaja de información es un fenómeno más reciente. Según Research and Markets, se estima que la demanda global de datos alternativos crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 44% para alcanzar los 11.1 mil millones en 2026.
Pioneros de los datos alternativos
Los fondos de cobertura han estado a la vanguardia de la innovación en datos alternativos. Fueron de los primeros en implementar métodos de datos alternativos para obtener ventaja competitiva. Un punto de referencia para la adopción de datos alternativos para generar alfa en las empresas de gestión de inversiones es la Curva de Difusión de Innovaciones de Everett M. Rogers (Figura 2).
Tan temprano como en 2008, MarketPsy Long-Short Fund LP, un fondo de cobertura cuantitativo, incorporó datos de sentimiento de redes sociales en sus modelos de inversión. En ese momento, los datos alternativos también ganaron relevancia en el mundo académico, donde un estudio de investigación de Bollen, Mao y Zeng reportó correlaciones entre el estado de ánimo de Twitter y el Dow Jones Industrial Average (DJIA), incluyendo una tasa de precisión del 87.6 por ciento al predecir el movimiento al alza y a la baja en el DJIA en unos pocos días. Basándose en estos hallazgos, incluso un importante gestor de fondos de cobertura con sede en Londres lanzó un fondo exclusivo.
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Ventaja Datos alternativos
En comparación con sus contrapartes gubernamentales, tres beneficios potenciales de las fuentes de datos no tradicionales destacan.
Medición oportuna de la economía: Obtener aprendizajes casi en tiempo real sobre los desarrollos agregados en la economía que solo se reflejarán más tarde en las estadísticas publicadas por el gobierno es una característica distintiva del uso de conjuntos de datos no convencionales. A medida que la pandemia de Covid-19 se desarrollaba en Estados Unidos, las grandes pérdidas de empleo comenzaron a ocurrir a principios de marzo de 2020. Estos enormes déficits fueron visibles en el informe de la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) publicado solo en la primera semana de mayo. Sin embargo, los datos del procesador de nóminas ADP a finales de marzo de 2020 indicaban que el empleo privado estaba disminuyendo bruscamente. A fines de abril, los datos de ADP retrataban claramente un colapso sin precedentes y resultaron ser bastante precisos al predecir la calamidad laboral.
Granularidad: Además de proporcionar información oportuna sobre estadísticas agregadas, los datos no convencionales a menudo también permiten una medición más detallada o una mayor granularidad. La granularidad más fina podría estar relacionada con la frecuencia (por ejemplo, datos diarios), la geografía (por ejemplo, datos desglosados por región) o las características individuales. La capacidad de realizar análisis granulares casi en tiempo real podría permitir evaluaciones más rápidas de los costos y beneficios de las variables en juego. Debido a su naturaleza, algunas fuentes de datos no tradicionales pueden proporcionar pistas sobre aspectos del comportamiento de las empresas o los consumidores para los cuales no está disponible ninguna fuente de datos gubernamentales estándar (incluso con retraso).
Como ejemplo, durante las primeras semanas de la primera ola de la pandemia, las partes noreste de Estados Unidos experimentaron brotes de COVID-19 más graves en comparación con el resto del país. Las estadísticas agregadas generadas en ese momento no permitieron una evaluación exhaustiva de los efectos económicos de la pandemia. En cambio, los datos no convencionales ayudaron a comprender mejor los vínculos entre los impactos de salud y las respuestas de las variables económicas. Por ejemplo, los datos sobre el transporte público en la ciudad de Nueva York ayudaron a muchos analistas a comprender mejor cómo reaccionarían individuos y empresas al aumento de los casos de COVID-19.
Recolección de datos específicos de crisis: La disponibilidad de datos de una variedad de puntos de origen permite a los tomadores de decisiones dar respuesta a preguntas específicas e inesperadas que son únicas para una determinada situación. Por ejemplo, la ocupación de oficinas experimentó una caída precipitada durante la pandemia debido a que las empresas cambiaron al teletrabajo o porque despidieron a sus empleados. Los datos sobre el uso del transporte público y la ocupación de oficinas informaron en tiempo real qué tan rápido los empleados dejaron de ir a las oficinas y, más tarde durante la pandemia, qué tan rápido las empresas volvieron al trabajo en persona. Estas métricas transmiten indirectamente información sobre el estado del mercado laboral y la ubicación y forma de la mayoría del empleo.
Dentro del ámbito de los mercados financieros, la naturaleza variada de los conjuntos de datos ha dado lugar a muchas aplicaciones potenciales diferentes de los datos alternativos. Identificación de elementos alfa, análisis predictivo, verificación de investigaciones, análisis de sentimientos y vigilancia para identificar delitos financieros son solo algunos ejemplos de casos de uso de los datos alternativos por parte de profesionales
, inversionistas.
Los datos alternativos son útiles para los inversionistas de las siguientes maneras:
- Ofreciendo una ventaja competitiva
- Ayudando en la analítica predictiva
- Apoyando las decisiones de inversión y negociación
- Previniendo riesgos
Ventaja competitiva
La nueva información brinda la oportunidad a los inversionistas de obtener una ventaja competitiva dentro del espacio de los mercados financieros. Por lo tanto, los actores utilizan datos alternativos junto con datos convencionales para mejorar el último conjunto de datos o generar ideas novedosas y únicas. Las empresas están integrando conjuntos de datos alternativos con información financiera central y datos fácilmente disponibles que describen a las personas, productos e industrias, obteniendo así una visión única de los mercados.
Análisis predictivo
Los gestores de inversiones utilizan datos alternativos para rastrear comercio electrónico, ofertas inmobiliarias, noticias y datos de cambios laborales, y posteriormente predecir informes de ganancias.
Apoyo para decisiones de inversión y negociación
Un informe de Deloitte de 2017 advirtió que las firmas de inversión que no actualicen sus procesos para incorporar datos alternativos en los próximos cinco años, hasta 2022, podrían enfrentar ciertos riesgos estratégicos. Y que los competidores que integren eficazmente los datos alternativos en sus operaciones pueden superar a las empresas. El informe instó a los gestores de inversiones a utilizar datos alternativos para respaldar sus decisiones de negociación.
Prevención de riesgos
Las frenéticas operaciones de negociación como las de GameStop y AMC podrían haberse gestionado bien si las empresas de gestión de inversiones hubieran optimizado los datos públicos para generar predicciones informadas. Las empresas también pueden buscar datos a corto plazo de diversas fuentes que les ayudarán a anticipar y responder adecuadamente a las noticias.
Ejemplos de datos alternativos para el sector de inversión
En el panorama de inversiones, existen cuatro tipos de datos alternativos que están desempeñando un papel cada vez más importante.
Sentimiento de los medios: Aunque informan sobre los movimientos de los precios de las acciones, los medios de comunicación a menudo también influyen en esos movimientos a través de noticias y artículos de opinión. En un momento en que se producen miles de artículos y publicaciones de blog todos los días, no es una tarea trivial para un inversionista determinar si la cobertura mediática general de un activo es positiva o negativa. Los indicadores de sentimiento ofrecen una solución. Ahora están disponibles algoritmos sofisticados que pueden analizar hasta 160,000 artículos todos los días y reportar el tono general e intensidad de la cobertura mediática sobre valores específicos.
Comportamiento del consumidor: La afluencia de personas tiene una gran influencia en los beneficios de los minoristas. Anteriormente, los analistas solían visitar las tiendas en persona para contar el número de autos en un estacionamiento, lo que les permitía predecir las ganancias futuras. Hoy en día, los proveedores de datos rastrean las señales del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) de los teléfonos inteligentes para determinar cuándo los consumidores que llevan teléfonos están en una tienda, y luego contar el número total que visita esa tienda en un período de tiempo determinado.
Comportamiento de los inversores institucionales: Evaluar el comportamiento del consumidor puede proporcionar información importante sobre las perspectivas de una empresa en particular. Pero al evaluar las tendencias en el comportamiento de otros inversores institucionales, como fondos de pensiones y fondos de cobertura, los gestores de activos pueden destacarse del resto. Se pueden rastrear los sectores, activos y países que reciben más flujo de capital, junto con su estado de sobreponderación o infraponderación.
Medio Ambiente, Social y Gobierno (ESG, por sus siglas en inglés): Nunca antes los impactos ambientales, éticos y sociales de las empresas habían estado bajo el microscopio como lo están ahora
, Ahora. Los inversores están legítimamente preocupados por el riesgo de daño a la reputación, multas gubernamentales u otras consecuencias debido a prácticas de ESG deficientes de las compañías de cotización pública. Para satisfacer esta creciente demanda de información sobre ESG, los proveedores de datos han desarrollado métricas y están evaluando a las compañías en todo, desde sus huellas de carbono hasta la diversidad de sus consejos de administración.
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Jens Nordvig, Exante Data explica en este podcast de Barron’s el papel evolutivo de los datos alternativos en la toma de decisiones de inversión. |
Datos alternativos: Obstáculos para su adopción
Invertir en datos alternativos genera esperanzas, pero implementarlos no es tarea fácil. Desde la perspectiva de una firma de gestión de inversiones, existen muchos obstáculos para consumir datos alternativos.
- Los datos alternativos son no estructurados, lo que dificulta su recepción, integración y consumo de contenido
- A menudo, los datos son incompletos o no verificables
- Es difícil encontrar los datos correctos
- Preocupaciones sobre la privacidad
Conclusiones
La implementación estratégica de datos alternativos para extraer información y tomar decisiones informadas se encuentra en una etapa incipiente en la industria de gestión de inversiones. Combinar datos tradicionales con datos alternativos beneficiará enormemente a las empresas y ayudará a obtener una ventaja competitiva a través de la ventaja de la información, lo que a su vez impulsará el rendimiento alfa. Las ventajas de incorporar fuentes de datos alternativos en las estrategias de inversión superan con creces los desafíos, y las empresas deben tomar medidas proactivas para incorporarlos en sus operaciones.
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