Durante el pasado siglo han habido cuatro periodos diferentes en la gestión de inversiones y el movimiento es claro hacia un enfoque basado en la evidencia científica.
Vemos cuáles han sido estos cuatro momentos y cuál estamos viviendo ahora mismo.
Las cuatro etapas en la gestión de inversiones
De 1900 – 1950 Análisis técnico
La inversión en este periodo de la historia estaba dirigido a la especulación. Recuerdo leer y reír mucho las historias de Groucho Marx sobre sus inversiones en el boom de los años veinte.
En estos primeros momentos no habían teorías financieras, no había computadoras, los modelos matemáticos eran muy simples y el acceso a información muy limitado.
Las decisiones de inversión se toman basándose en historias, y los profesionales de la inversión no reciben ningún tipo de educación formal.
El análisis técnico sale a la luz con los estudios de Dow.
De 1950 – 2000 Econometría y análisis fundamental
En esta época gracias a la academia aparecen los conceptos de diversificación, prémium por riesgo, y valoración.
Grandes avances por premios noveles que nos ilustran con la Teoría moderna de carteras MPT, el modelo de valoración de activos financieros o CAPM, la teoría de precio de arbitraje o APT, los diferentes factores de riesgo, o el modelo de Black-Scholes entre otros.
Aquí las inversiones se toman con base en un análisis financiero de oportunidades específicas.
Los profesionales de la inversión que se precien ya se acreditan con el CFA o Chatered Financial Analyst.
De 2000 – 2015 Microestructura y trading de alta frecuencia en la gestión de inversiones
La tecnología da un gran vuelco en cuanto a computación, almacenamiento y redes, lo que hace posible una nueva manera de aproximarse a los mercados.
Los modelos matemáticos se vuelven más complejos y poco a poco las decisiones de inversión se basan más en la investigación y Desarrollo de modelos apoyados cada vez más en la tecnología.
Las firmas con mejores resultados pasan a ser las que utilizan estas técnicas cuantitativas y ya solo buscan como empleados a graduados en matemáticas, ingeniería, ciencias y tecnología.
Desde 2015 Machine learning (Aprendizaje automático)
En los ultimos años la explosión de datos alternativos ha cambiado los objetivos de investigación. Ahora se está pasando de la valoración y el pronóstico a la estimación directa.
Esto es posible gracias al aprendizaje automático, de ahí la superdemanda de las casas de inversión por científicos de datos y expertos en automatización.
¿Y tú, como te gusta que invierta tu asesor?