Bloomberg — Desde hace años, mucho antes de que la inteligencia artificial se convirtiera en la novedad de Wall Street, Daniel Mahr venía ganando dinero con acciones gracias a su modelo de aprendizaje automático.
En estos días, ese modelo impulsado por inteligencia artificial (IA) está lanzando incesantes advertencias contra la acumulación de empresas que se encuentran en el mismo centro del auge de la IA.
El programa de negociación de Mahr, que impulsa su fondo insignia, Federated Hermes, ha estado enviando señales negativas sobre Nvidia Corp. (NVDA) y otras megacapitalizaciones tecnológicas desde 2023. Ese sigue siendo el caso hoy, incluso después de que la caída de US$2 billones del grupo desde febrero atrajera a compradores en caída con valoraciones menos exigentes.
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Mahr es una rareza en virtud de sus retornos superiores al mercado en los últimos años, a pesar de tener una ponderación inferior a la del mercado de las grandes tecnológicas, en una industria en la que las estrategias equipadas con IA tienen un historial mixto en el mejor de los casos.
“La caída no ha convertido a ninguna en una empresa barata; todas siguen siendo bastante caras”, dijo el gestor de fondos de 43 años. “Algo que generalmente no nos gusta de muchas de ellas es la volatilidad, y ciertamente no han disminuido su volatilidad en las últimas semanas”.
La aversión a los llamados Siete Magníficos (que también incluyen a Apple Inc. (AAPL), Microsoft Corp. (MSFT), Amazon.com Inc. (AMZN), Meta Platforms Inc. (META), Alphabet Inc. (GOOGL) y Tesla Inc. (TSLA)) no ha afectado a Mahr.
Su fondo Federated Hermes MDT All Cap Core Fund (QIACX), de US$1.600 millones, ha obtenido un rendimiento anual del 26% en los últimos cinco años, superando al índice Russell 3000 en casi 5 puntos porcentuales y situándolo por delante del 98% de sus pares, incluso cuando el disruptivo ciclo del mercado pospandémico ha afectado a los gestores de dinero de todo tipo.
Con una caída del 1,4% en lo que va de año, su pérdida es menor que la del mercado en general en medio de la crisis provocada por los aranceles.
El gestor con sede en Boston está en el centro de una tendencia de inversión donde la IA se utiliza cada vez más para procesar datos, ayudar a asignar carteras y gestionar el riesgo. Algunos fondos de cobertura también utilizan chatbots para la investigación durante el proceso de inversión.
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Los demás fondos mutuos de Mahr también aprovechan el potencial del aprendizaje automático. Entre ellos, el fondo de crecimiento de mediana capitalización (FGSIX), con un valor de US$2.800 millones, y el fondo de crecimiento de gran capitalización (QILGX), con un valor de US$2.300 millones, también han superado sus índices de referencia durante los últimos cinco años, con una rentabilidad anual de al menos el 24% cada uno.
En cambio, el índice Eurekahedge AI Hedge Fund, que sigue el rendimiento de las estrategias impulsadas por IA, ha subido aproximadamente un 4% al año durante el mismo período.
Sus fondos buscan mantener una amplia neutralidad sectorial, sobreponderando ciertas acciones del mismo sector y manteniendo la correspondiente infraponderación en sus pares. Si bien QIACX posee menos acciones de Magnificent Seven en conjunto que su índice de referencia, actualmente favorece a empresas tecnológicas menos conocidas como Qualcomm Inc. (QCOM)y Fortinet Inc. (FTNT). Un área donde su modelo apunta a una posición de compra es el sector industrial.
Mahr comenzó su carrera en MDT Advisers como analista cuantitativo de renta variable en 2002, tras graduarse de la Universidad de Harvard con una licenciatura y una maestría en informática. Cuatro años más tarde, se incorporó a Federated Hermes tras la adquisición de MDT por parte de la firma.
En su opinión, lo que distingue a su modelo del resto es su llamado análisis de árbol de decisión. Este algoritmo de aprendizaje supervisado analiza datos históricos para predecir el rendimiento futuro de las acciones. Cada rama representa un factor de inversión para determinar si una empresa debe ser favorecida o evitada, en un proceso que imita el pensamiento humano.
Hace veinte años, el modelo constaba de seis factores. Ahora cuenta con 16, desde factores fundamentales, como las valoraciones y el uso de financiación externa, hasta factores técnicos como el impulso de una acción. Recientemente, se ha añadido otro factor, denominado “foso económico”, para medir la ventaja competitiva de una empresa.
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Se examinan diferentes industrias y empresas en función de un conjunto específico de factores. El enfoque flexible no solo permite que el modelo se adapte rápidamente a la nueva información, sino que también genera una cartera diversificada, afirmó Mahr.
“El objetivo del proceso es un rendimiento consistente, no intentar conseguir grandes resultados”, afirmó. La mayoría de las estrategias basadas en IA “tienen un enfoque mucho más convencional, como si se tuviera una fórmula que se aplica a todas las acciones y se dijera: ‘Bueno, esta es la fórmula mágica para un rendimiento superior’”.
El análisis del árbol de decisiones, que permite a un administrador de dinero determinar qué factores funcionan o no, no está ampliamente adoptado en el mundo de los fondos mutuos de acciones, según Jack Shannon, director de estrategias de acciones en Morningstar Inc. Aun así, el enfoque amplio de IA tiene sus limitaciones.
“En última instancia, todo se basa en datos retrospectivos”, dijo. “Los buenos analistas cuantitativos comprenden que existe cierto riesgo en el modelo, por así decirlo. Y, por eso, creo que quienes mejor lo logran son quienes lo comprenden, están más dispuestos a adaptarse a los nuevos tiempos y tienen más humildad”.
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Si bien la agenda política disruptiva de Donald Trump, desde el comercio hasta el gasto gubernamental, ha impulsado a los inversores a elegir nuevos ganadores y perdedores, Mahr se muestra reacio a hacer grandes apuestas que tienen un destino impredecible.
“Realmente no estamos intentando posicionar la cartera para un resultado u otro en materia de aranceles”, dijo. “Queremos tener opciones en la cartera que funcionen si todo es humo y espejos y no sucede nada, o si nos vemos envueltos en una guerra comercial masiva. No queremos que ese tipo de resultado binario sea decisivo para el éxito o el fracaso de nuestra cartera”.
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