La belleza de la física teórica se entrecruza con el complicado asunto de la selección de acciones en la oficina de Newark, Nueva Jersey, de PGIM Quantitative Solutions. Allí, George N. Patterson, un doctor en física que dejó su carrera en la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio para trabajar en inversiones, preside un equipo de investigación que incluye a otros 13 doctores.
¿Un físico en Wall Street? Si le interesan las ecuaciones diferenciales parciales, no le parecerá tan extraño. La ecuación que describe la deriva de los precios de las acciones es casi idéntica a la que define el movimiento del calor. Sin embargo, hay una gran diferencia entre las disciplinas de las ciencias naturales y las finanzas. Los planetas siguen trayectorias predecibles, mientras que los mercados de valores a veces son simplemente una locura. Patterson señala: “La gravedad nunca tiene un mal año”.
Como director de inversiones de PGIM Quant, Patterson tiene la tarea de adaptar las teorías abstractas que se encuentran en los libros de texto de finanzas a la tarea práctica de armar carteras de acciones, bonos y materias primas para clientes principalmente institucionales. Herramientas: objetos arcanos como cópulas, gráficos dirigidos y modelos ocultos de Markov. Entrada: 61 terabytes de datos. Salida: 400.000 transacciones al año.
“Somos como una ballena barbada que filtra pequeños camarones”, dice Patterson. Una ballena en una gran manada: PGIM Quant representa 102.000 millones de dólares de los 1,3 billones de dólares en gestión de inversiones globales de Prudential Financial, la aseguradora de 149 años de antigüedad.
Patterson, de 58 años, recuerda de su infancia una visita a la Bolsa Mercantil de Nueva York con su padre, un comerciante de materias primas. Así que tal vez no fue una sorpresa que, al principio de su carrera haciendo simulaciones por computadora en el laboratorio de la NASA en Pasadena, California, Barclays Global Investors fuera capaz de atraerlo. Se unió a PGIM en 2017.
¿Es posible vencer al mercado con una sala llena de ordenadores? No es fácil. PGIM no revela el rendimiento de sus cuentas gestionadas por separado, que se remontan a 49 años, pero sí tiene algunos fondos de inversión más pequeños y más recientes con registros observables. PGIM Quant gestiona fondos de grandes empresas, pequeñas empresas e internacionales con rendimientos en los últimos cinco años (según Morningstar) superiores a los índices pertinentes antes de los gastos, pero que se quedan atrás después. Los clientes institucionales, que pagan comisiones más bajas (las tasas publicadas son del 0,3% al 0,65% de los activos anualmente), presumiblemente obtienen mejores resultados.
Los genios informáticos de PGIM pueden ganarse el sustento incluso si todo lo que hacen es seguir los índices de referencia. La razón es que los clientes de fondos de pensiones y de donaciones tienen restricciones diferentes y exigentes. Uno puede querer seguir el ritmo del S&P 500 sin tener acciones de combustibles fósiles, otro puede purgar armas o tabaco, mientras que otro puede querer infraponderar un sector que está sobrerrepresentado en sus cuentas en otras partes.
El objetivo es maximizar una puntuación que premie el rendimiento esperado y penalice el riesgo. El riesgo cuenta, o de lo contrario se desvía hacia una cartera compuesta exclusivamente por acciones de crecimiento agresivo como Nvidia y Netflix. En realidad, una cartera compuesta por acciones como esas habría tenido muy buenos resultados recientemente, pero no es lo que el cliente quiere y estaría fuera de lugar en una institución prudente que, en sus inicios, era conocida como Widows & Orphans Friendly Society.
En PGIM Quant, una computadora consciente de los riesgos avanza a tientas hacia un punto alto dentro de un espacio con miles de dimensiones, cada una de las cuales representa un valor que podría poseerse. Gracias a Dios por los chips rápidos. Este trabajo de maximización se realiza a diario para cada cliente, y la solución de cada uno de ellos procesa 3 billones de cálculos.
Hace 72 años, el difunto Harry Markowitz expuso la relación entre riesgo y recompensa. Calculó la rentabilidad de la diversificación en términos de la covarianza entre dos acciones cualesquiera, una medida de su tendencia a marchar al mismo ritmo. El juego consiste en conseguir valores con covarianzas bajas (o mejor, negativas).
