Lecciones de inversi贸n de valor del Renaissance


Lecciones de inversi贸n de valor del Renaissance

El fondo insignia de Renaissance, Medallion, que se dirige principalmente a los empleados del fondo, es famoso por tener el mejor historial de Wall Street, con un retorno de m谩s del 66% anualizado antes de las cuotas y del 39% despu茅s de las cuotas durante un per铆odo de 30 a帽os desde 1988 hasta 2018.

Jim Simons's Medallion hedge fund and Renaissance technologies testifies before the House Oversight Committee.
De Simons, James (Autor), Mayers, Jonathan (Autor), Waxman, Chairman Henry (Autor)
Precio: 12,67聽鈧

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Como una empresa con aversi贸n a la publicidad, eso no significa mucho, sin embargo: los 芦detalles禄 de c贸mo lo hicieron son bastante inespec铆ficos. Y, como cu谩nticos, sus herramientas son a menudo muy diferentes de los fundamentos b谩sicos.

As铆 que, aparte de ser una lectura r谩pida y agradable que presenta la historia de Robert Mercer, 驴hay algo de valor que los inversores y otros inversores a largo plazo puedan aprender del libro?

C贸mo funciona el Renaissance

Como otras tiendas de comercio cuantitativo, emplean cientos de los m谩s inteligentes matem谩ticos/astrof铆sicos/etc. Doctorados que pueden encontrar. Tambi茅n lo han estado haciendo m谩s tiempo que casi todos los dem谩s. Long Term Capital Management estuvo con ellos al principio, pero obviamente, sabemos c贸mo result贸 eso.

Me imagino que mucha gente tom贸 este libro para ver si pod铆an aprender algo que les ayudara con su propia negociaci贸n. Despu茅s de leerlo, lo dudo. Pero, para aquellos que saben algo sobre el aprendizaje de las m谩quinas y tratan de usar modelos predictivos en su proceso, aqu铆 hay algunas pepitas que recog铆:

– Ellos extraen datos hist贸ricos para cualquier tipo de se帽al predictiva. No les importa si pueden explicarlo.

– Fueron uno de los primeros en compilar datos propietarios de alta calidad. Asumiendo que nunca se detuvieron, probablemente est谩n usando caracter铆sticas/predicciones/conjuntos de datos que te sorprender铆an hoy en d铆a.

– Normalmente mantienen sus posiciones durante d铆as o un par de semanas. Esto les permite entrenar modelos con cantidades relativamente grandes de observaciones, ya que hay muchos per铆odos de 1 a 14 d铆as no superpuestos en los datos.

– No parecen ser 芦flash boys禄/ operadores de alta frecuencia que intentan dirigir las operaciones, o al menos no se menciona.

– Originalmente usaron los modelos de Hiden Markov ya que consideraban que era un buen modelo de mercado. No est谩 claro si esto funcion贸 o sigue en uso hoy en d铆a.

– Tambi茅n se cita que usaban 芦m茅todos de n煤cleo禄, es decir, una m谩quina de vector de apoyo o algo similar, en los primeros d铆as. Tal vez todav铆a tienen esto en su modelo, tal vez no.

– Una de las cosas m谩s interesantes que se enfatiz贸 es que el Renaissance utiliza un modelo 煤nico para todas sus operaciones, ya sea en acciones, materias primas, lo que sea. Encuentro esto incre铆ble, hasta el punto de que parece no ser cre铆ble. 驴C贸mo puedes tener las mismas caracter铆sticas de entrada/predicciones para cada comercio posible? De todos modos, esto es un logro bastante impresionante o es un poco enga帽oso en t茅rminos de c贸mo se implementan las cosas.

Tuvieron que desarrollar un modelo de acciones que funcionara para desplegar suficiente capital, y esto fue una verdadera lucha por un tiempo. Inicialmente utilizaron muchas estrategias de comercio de pares neutrales en el mercado (es decir, comprar Coca-Cola, vender Pepsi si su precio relativo se sale de la norma en cierta direcci贸n), pero tengo la impresi贸n de que esto ya no era una gran parte de lo que hacen. Sin embargo, su enfoque sigue siendo descrito como 芦neutral en el mercado禄.

Consejos para las personas que utilizan el aprendizaje autom谩tico en casa

Todo esto es para decir que aunque tengo acceso a algunos datos decentes, y tengo algunas herramientas de aprendizaje de m谩quinas en mi juego de herramientas, ahora puedo decir con mucha confianza que intentar utilizar el ML/AI para encontrar predictores 煤tiles en plazos cortos ser铆a una tonter铆a. Tienen personas mucho m谩s inteligentes y datos mucho mejores.

Emplean doctores en astrof铆sica que se especializan en encontrar la m谩s peque帽a se帽al de las resmas de datos.

En realidad, lo m谩s insensato que se menciona en el libro es que son tan buenos y r谩pidos en la identificaci贸n de anomal铆as, que pueden comerciar para ofuscar la anomal铆a o hacer que parezca algo completamente diferente, ya que se est谩n beneficiando de la anomal铆a subyacente.

As铆 que, literalmente, incluso si tienes muy buenos datos de mercado, probablemente ni siquiera veas las anomal铆as/se帽ales en los datos de los 煤ltimos 20 a帽os, ya que es probable que Renaissance estuviera operando activamente con la intenci贸n de disfrazar lo que estaba haciendo.

Lecciones para los inversores de valor

Nunca querr铆as comerciar con el Renaissance a corto plazo. Si est谩s tratando de beneficiarte de esta manera, buena suerte.

Pero para los inversores a largo plazo, hay muchas buenas noticias.

Viva la inversi贸n a largo plazo

Lo m谩s importante es que simplemente no hay suficientes datos para construir modelos realmente sofisticados como el del Renaissance si tu marco de tiempo es de 1 a帽o o m谩s.

S贸lo hay alrededor de 100 observaciones no superpuestas en los datos de cualquiera (es decir, intervalos de 1 a帽o que no se superponen), y eso no es suficiente para el entrenamiento, la validaci贸n y las pruebas de los modelos. Si planeas mantenerlo por m谩s de 3 a帽os, hay a煤n menos datos.

As铆 que, an铆mate: con ese tipo de marco de tiempo, todav铆a est谩s compitiendo en una carrera razonablemente justa, donde el trabajo duro analizando los fundamentos y evaluando el valor intr铆nseco suele dar sus frutos.

Conc茅ntrate en tu proceso para reducir los sesgos de comportamiento

Otra lecci贸n para los inversores de valor del Renaissance: puedes volar tu cartera con inversiones de mal comportamiento, as铆 que marca en tu proceso de inversi贸n. Parece que hasta los mejores se asustan cuando sus carteras disminuyen.

Hubo m煤ltiples ejemplos a lo largo del libro del miedo, la incertidumbre y la duda que se arrastra cuando las p茅rdidas aumentan – incluso para las personas que construyeron sus fortunas en su creencia en la superioridad de los algoritmos de computaci贸n.

Jim Simons llam贸 al gerente del fondo de su fundaci贸n en diciembre de 2018 cuando el mercado se estaba hundiendo, preguntando si deber铆an estar vendiendo. Su gerente dijo que deb铆an esperar hasta que las cosas se arreglaran antes de hacer cualquier movimiento. Al d铆a siguiente, el mercado se recuper贸. Si hubiera vendido, se habr铆a perdido gran parte del rebote.

Por el contrario, al principio del libro, uno de los primeros empleados de Renaissance estaba tan confiado que no escuchaba los nuevos datos. Vol贸 su portafolio y casi hundi贸 a Renaissance.

Los inversores de todas las razas necesitan prestar atenci贸n a sus sesgos de comportamiento y ser rigurosos en su proceso para ayudar a mitigarlos.

Jim Simons's Medallion hedge fund and Renaissance technologies testifies before the House Oversight Committee.
De Simons, James (Autor), Mayers, Jonathan (Autor), Waxman, Chairman Henry (Autor)
Precio: 12,67聽鈧


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