Creación de una cartera dinámica de inteligencia artificial (IA) y computación cuántica por Andrés García

• El objeto de ese artículo es diseñar un porfolio que combine empresas cotizadas de dos sectores actualmente en ebullición y con una enorme proyección de futuro; la inteligencia artificial (IA) y la computación cuántica (CC). 
• Artículo publicado en Hispatrading 57.

La cartera incluye reglas de selección de activos basadas en ratios fundamentales y será gestionada dinámicamente en base a un ranking que combina fuerza relativa y sentimiento. Los rebalanceos serán de periodo fijo, semanal o mensual, y la asignación equiponderada.

PROCESO DE SELECCIÓN DE ACTIVOS

El primer paso es la elaboración de una lista de 50 empresas cotizadas en los mercados estadounidenses de ambos sectores. Y, para ello, nada mejor que recurrir a la inteligencia artificial. Hemos probado con las dos IA más conocidas; Chat GTP4 (de Open IA) y Bard (de Google) y los resultados han sido extremadamente prometedores. De hecho, el proceso de selección y la elaboración de la lista de empresas, que en otras ocasiones ha supuesto días, lo he podido realizar en pocas horas.

Los criterios de búsqueda han sido: 

• Sector primario y subsectores
• Capitalización > 5.000$ millones 
• Porcentaje de cortos sobre acciones en circulación (SI Ratio) < 5%

Según Bard en la Tabla 1 se muestran las principales empresas que cotizan en los mercados USA del sector de la inteligencia artificial con capitalización superior a 5000 millones de dólares, rentabilidad anual positiva y short interest < 5%

Tabla 1. Listado de acciones de Inteligencia artificial. 

En lo que se refiere a computación cuántica la lista de empresas es mucho más corta. En esta tabla combinamos las respuestas de ChatGTP-4 y Bard, tal y como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2. Listado de acciones de computación cuántica. 

ANÁLISIS DE LAS PRINCIPALES EMPRESAS DEL GRUPO

Algunos de los grandes inversores en IA son también empresas con otras muchas áreas de negocio. Luego, el dato más relevante es conocer la proporción de su inversión en IA sobre el total de sus inversiones. 

Microsoft (MSFT) 

No existe una cifra exacta que represente la proporción de las inversiones de Microsoft en IA sobre el total de sus inversiones. Sin embargo, es una cifra significativa. En 2023, anunció una inversión de 10.000 millones de dólares en OpenAI, una empresa de investigación de inteligencia artificial. Esta inversión es la mayor que Microsoft ha realizado en una empresa tecnológica hasta la fecha. Además, Microsoft ha realizado inversiones significativas en otras empresas del sector, como Maluuba, DeepMind y Nuance Communications. También ha desarrollado sus propias tecnologías de IA, como Azure Machine Learning y Cortana. Considerando todas estas inversiones, podemos estimar que Microsoft dedica en la actualidad a IA entre el 7% y el 10% de su inversión total. 

Apple (AAPL)

Se estima que la inversión de Apple en IA ronda los 1.000 millones de dólares al año. Esto equivale al 3% del presupuesto de I+D. La inversión se centra en las siguientes áreas: Reconocimiento de voz y lenguaje natural, visión artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo. Los productos en los que Apple ya está utilizando IA son el asistente de voz Siri, el sistema de reconocimiento Face ID y el sistema de navegación CarPlay.

Alibaba (BABA)

Diversos analistas cifran la inversión anual de Alibaba en IA en 5.000 millones de dólares. Lo que equivale a un 10% de su presupuesto en I+D. Alibaba utiliza la IA para mejorar sus productos y servicios, como el motor de búsqueda Taobao, el asistente de voz Tmall Genie y el sistema de recomendación de productos. Otras áreas de investigación son: Reconocimiento de voz y lenguaje natural, visión artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Alphabet (GOGL)

Se estima que la inversión de Google en IA es de alrededor del 10% de su presupuesto en I+D. En comparación con otras grandes empresas tecnológicas, Google es una de las que más invierte en inteligencia artificial. Está trabajando en el desarrollo de nuevas tecnologías de IA, como la inteligencia artificial generativa (Bard) que podría utilizarse para crear nuevas formas de contenido creativo, como imágenes, música y texto. En 2023 anunció una inversión de 1.000 millones de dólares en Anthropic, una empresa de investigación de IA. 

Amazon (AMZN)

Las estimaciones de inversión en IA para esta empresa están entre los 6.500 y los 8.000 millones de dólares, lo que supondría un 12% de su inversión total. Amazon utiliza la IA para mejorar sus productos y servicios, como el asistente de voz Alexa, el sistema de recomendación de productos Amazon Personal Shopper y el sistema de visión por computadora Amazon Rekognition. Recientemente ha invertido 4.000 millones en Antropic para hacer frente a ChatGTP mediante el uso de Claude y otros modelos de IA generativa.

CONTRUCCIÓN DE UN RANKING DINÁMICO

Para construir y evaluar nuestra cartera emplearemos la plataforma Portfolio123. El primer paso es la elaboración de una lista con las empresas cotizadas de IA y CC que hemos seleccionado previamente. Este será nuestro “universo inversor”. Las empresas serán ordenadas en un ranking que priorice factores relacionados con el sentimiento de mercado. En concreto:

1. La revisión anual y trimestral de estimaciones de crecimiento (40%)
2. El factor sorpresa entre estimaciones y publicación de resultados (25%)
3. Las recomendaciones de analistas; promedio y cambios (15%)
4. El “short interest” o posiciones cortas sobre el total de acciones en circulación (15%)

Este ranking será evaluado en cada nuevo rebalanceo y se seleccionarán las empresas que ocupen el percentil superior, mientras que saldrán de la cartera las que caigan a una posición baja. 

REBALANCEOS Y ASIGNACIÓN DE ACTIVOS

Tras probar diferentes períodos, desde un día y tres meses, encontramos óptimo, en términos de retorno sobre gasto en comisiones, el rebalanceo semanal. Los rebalanceos diarios disparan innecesariamente los gastos de la operativa, mientras que con periodos superiores a la semana observamos una progresivo deterioro del rendimiento. 

Al disponer de una lista de pocos activos y ser un mercado muy dinámico, queremos que el capital se concentre en un número reducido de los que encabezan el ranking. Probamos entre 1 y 10 y encontramos óptimo el número de 3. En la Tabla 3 se muestran los resultados en un backtest a 10 años.

Tabla 3. Backtest a 10 años.

CARTERA ESTÁTICA

En la Figura 1 se puede ver el resultado de invertir en toda la lista de activos durante un período de 23 años y sin rebalanceos.

Figura 1. Resultado de invertir en todo el lista de activos.

Tabla 4. Resultados.

El comportamiento de la cartera es ligeramente superior al del benchmark de referencia, el Nasdaq 100, pero no consigue alejarse significativamente de él. Lo más relevante es el dato del DD. Max. que con esta cesta de activos queda reducido a la mitad. 

CARTERA DINÁMICA SIN COBERTURA

Evaluamos el portfolio con el ranking de sentimiento y la política de rebalanceos y asignación mencionada. Además, añadimos las siguientes reglas de salida que mejoran la estabilidad de la cartera:

• Reducción del porcentaje de beneficio, a partir del primer rebalanceo, en activos individuales del 12%
• Eliminar aquellos activos que tras 90 días en cartera caen por debajo del percentil 40 en el ranking de sentimiento.

En la Figura 2 se muestra el resultado en 23 años.

Figura 2. Resultados portfolio. 

Tabla 5. Resultados. 

Como vemos, la cartera dinámica bate con rotundidad al mercado y al modelo estático. Sin embargo, el Max. DD aumenta hasta valores prohibitivos, coincidiendo con los períodos de mayor inflación. Con todo, conseguimos un ratio de Sharpe ligeramente superior a 1, lo cual ya es una muy buena relación entre retorno y riesgo (R/R).

CARTERA DINÁMICA CON COBERTURA

Implementamos un mecanismo de cobertura basado en las expectativas de inflación, tomando como base el indicador adelantado de la universidad de Míchigan (inflexp) Las reglas son:

Iniciar cobertura:

>> Si el inflexp > 3,5 y está en aumento respecto del periodo anterior.

Liquidar 100% de posiciones en cartera e invertir en el instrumento seleccionado para cobertura.

Cerrar cobertura:

>> Si el inflexp ≤ 3,5

Liquidar el instrumento de cobertura y reinvertir en la lista de activos siguiendo las reglas de entrada. 

Hemos probado tres formas de cobertura:

1. Cerrar posiciones y permanecer en liquidez.
2. Emplear Short-Term TIPS. Inversión en renta fija a corto plazo protegida de la inflación. Pera ello se puede utilizar algún ETF específico como el Vanguard Short-Term Infl-Prot Secs ETF (VTIP).
3. Asumir que un escenario de alta inflación es generalmente bajista e invertir en algún ETF inverso como el Russell 2000 Short.

Los resultados de las tres opciones, se pueden ver en la Tabla 6.

Tabla 6. Resultados de las tres opciones.

Como podemos ver, el Max. DD no varía porque ocurre en un periodo de inflación moderada al que no se aplica el mecanismo de cobertura. En términos R/R el mejor método de cobertura es la inversión en el ETF ProShares Short Russell 2000. Sin embargo, la opción más conservadora quizá sea la inversión en TIPS mediante el instrumento VTIP.

Nosotros nos decantamos por el posicionamiento corto en el Russell. Esta es la curva del equity implementando este mecanismo de cobertura.

Figura 3. Resultados cartera con mecanismo de cobertura.

CONCLUSIONES:

• El portfolio tiene un comportamiento excelente y consigue batir al benchmark (Nasdaq 100) en todos los regímenes de los mercados ocurridos en los últimos 23 años. 
• Estamos operando sobre una lista muy reducida de activos centrada únicamente en 2 subsectores de la economía. Por tanto, la capacidad de diversificación de esta cartera es muy escasa.
• Las grandes empresas tecnológicas como Apple, Microsoft, IBM o Nvidia no han invertido en IA y CC en la misma proporción durante todo el período analizado. De hecho, el posicionamiento decidido en estos dos sectores no va más allá de 2010. Antes la inversión era residual o inexistente.
• La rotación semanal de activos implica un mayor gasto en comisiones. Hemos asumido al realizar la evaluación unos gastos y un deslizamiento que consideramos realistas. Pero aún así puede que en operativa real haya diferencias significativas.
• La inteligencia artificial y computación cuántica son sectores de moda que gozan del favor de los analistas. Esto puede generar un sesgo en las valoraciones que quizá no se mantenga en el futuro. 
• Estamos claramente ante una “cartera de autor” de tipo táctico u oportunista. No debe operarse en solitario, sino en el contexto de un portfolio global más diversificado. Siguiendo la lógica núcleo-satelital en un enfoque estándar tipo 70/30. Es decir, un núcleo amplio de activos gestionado según otros criterios (70% de la inversión) y asignando, la cartera satelital aquí descrita, el 30% del capital disponible.