Las innovaciones tecnológicas dieron un giro respecto a la gestión de las finanzas, proponiendo un nuevo modelo.
En la gestión de patrimonio, la asignación de activos dejó de ser una práctica guiada únicamente por la experiencia o la intuición del innovaciones tecnológicas si no que en este escenario donde la digitalización tiene gran relevancia en la toma de decisiones en inversiones ya es una acción más científica.
Sostenida por modelos cuantitativos, análisis predictivo y algoritmos sofisticados, esta disciplina ya atraviesa por una gran transformación. Y este giro hacia un enfoque basado en datos representa tanto una evolución técnica como en la forma en que se preserva y multiplica el capital de los individuos y las familias de alto valor neto.
Métodos cuantitativos en la asignación de activos
La gestión de asignación de activos es responsable de hasta el 90% de la variabilidad del rendimiento de una cartera, de allí la importancia de la toma de decisiones al respecto. Por eso, la importancia crítica del proceso, que hoy incide en un modelo de datos y herramientas matemáticas.
Los modelos cuantitativos de optimización, como el Modelo de Media-Varianza de Markowitz, se convirtieron en herramientas tradicionales en el sector pero en la actualidad son complementados y, muchas veces, superados por metodologías más dinámicas, como el machine learning, el análisis de series temporales no lineales y los modelos bayesianos.
Estas innovadoras herramientas permiten que los gestores puedan evaluar de mayor precisión la correlación entre activos, los riesgos extremos, y la sensibilidad a eventos macroeconómicos.
Por su funcionalidad, el uso del análisis predictivo en la asignación de activos permite anticipar tendencias de mercado y reequilibrar carteras con mayor agilidad. Por ejemplo, los modelos basados en redes neuronales recurrentes (RNN) o los algoritmos de random forest son utilizados para identificar patrones de comportamiento en los precios de los activos.
Además, con la inteligencia artificial también crear situaciones de simulación creadas con distintas condiciones económicas, integrando variables como inflación esperada, tasas de interés proyectadas o tensiones geopolíticas.
Esta capacidad de construir modelos de “realidad alternativa” es de gran complemento para los asesores patrimoniales en su planificación no solo para lo probable, sino también para un escenario que se puede desarrollar.
También, herramientas como el natural language processing (NLP) están siendo incorporadas para analizar en tiempo real noticias financieras, declaraciones de bancos centrales y publicaciones en redes sociales, que puedan impactar el sentimiento del mercado.
Otro cambio que contribuye a este escenario, es la ciencia de datos con la posibilidad de personalizar carteras a una escala impensada. Gracias al poder de procesamiento y al acceso a grandes volúmenes de datos financieros y personales, es posible crear estrategias de inversión que se ajusten con precisión a los objetivos, el perfil de riesgo, las circunstancias fiscales y hasta los valores de cada cliente.
El especialista financiero Fernando Boudourian, indica que es de gran importancia el análisis de tendencias económicas para la toma de decisiones estratégicas.
Asimismo, las plataformas de gestión de portafolios basadas en inteligencia artificial, conocidas como robo-advisors, mostraron un gran cambio respecto a la personalización. Hoy algunos family offices y bancos privados están adaptando estos sistemas para complementar su oferta a clientes de alto patrimonio.
En este sentido, para los gestores de patrimonio que buscan mantenerse relevantes en un entorno financiero cada vez más volátil y competitivo, tener un enfoque científico en la asignación de activos es una necesidad, para cumplir con los objetivos.
Queda en claro que el futuro de la gestión de riqueza será determinado no solo por la interpretación de datos, sino por la capacidad de poder integrarlos estratégicamente en decisiones de inversión, que reflejen los objetivos únicos de cada cliente.
La ciencia detrás de la asignación de activos no va a sustituir la experiencia humana, sino que esta herramienta la potenciará. Asimismo, la verdadera diferencia incidirá en poder transformar datos en decisiones acertadas. Y en esa transformación, la tecnología y el análisis cuantitativo es clave.