Los fondos cuantitativos deben adoptar la IA para sobrevivir tras DeepSeek

El éxito de DeepSeek está intensificando la presión sobre los fondos de cobertura cuantitativos de China para que adopten la inteligencia artificial o corran el riesgo de quedarse obsoletos, según uno de los usuarios más agresivos de la IA en el sector.

"En tres años, los quants que no utilicen IA serán inevitablemente eliminados", dijo Feng Ji, director ejecutivo de Baiont Quant, que utiliza el aprendizaje automático para hacer trading sin intervención humana. "DeepSeek es una última llamada a quienes aún no creen en el poder de la IA".

Baiont gestiona más de 800 millones de euros, principalmente de clientes institucionales como sociedades de valores. Su producto de inversión a largo plazo ha batido al índice chino CSI 1000 de valores de pequeña capitalización en 66 puntos porcentuales desde la creación del fondo hace dos años.

Los sectores financiero y de gestión de activos de China ya se están apresurando a aprovechar el R1 de DeepSeek, y docenas de ellos han integrado el modelo de razonamiento de IA en sus propios sistemas para reducir costes y aumentar la eficiencia.

Para los quants, la capacidad de aprovechar mejor la IA es fundamental para sobrevivir, ya que este sector se enfrenta a una competencia feroz, al rápido deterioro de los factores en los que se basan los modelos de negociación para generar rendimientos y a una restricción regulatoria destinada a proteger a los inversores minoristas.

"El gran avance de DeepSeek es, sin duda, emocionante para todo el sector de la inversión cuantitativa", afirmó otra empresa de inversión cuantitativa, Hangzhou Longqi Scientific Investment. "DeepSeek ha utilizado su fuerza tecnológica para legitimar la inversión cuantitativa y hacer que la gente se dé cuenta del poder de la tecnología en la inversión".

DeepSeek fue creada en 2023 por Zhejiang High-Flyer Asset Management, una empresa cofundada por Liang Wenfeng en 2015. Después de que el aprendizaje automático ayudara a elevar los activos gestionados por High-Flyer a más de 90.000 millones de yuanes en su punto álgido en 2021, Liang se centró en la inteligencia artificial general.

Diversas formas de aplicar la IA

Muchos otros quants chinos han aplicado la IA de diversas formas. En su mayoría utilizan el aprendizaje automático en diferentes partes del proceso de inversión en distintos grados, normalmente combinando factores desarrollados por los investigadores (atributos de los valores que se cree que influyen en el rendimiento futuro) con otros descubiertos por las máquinas para crear estrategias.

Aunque los chatbots, como ChatGPT de OpenAI, aún no son lo bastante potentes para producir directamente estrategias cuánticas completas, empresas como Longqi también los han utilizado para acelerar la investigación.

A medida que disminuyen sus costes de formación y crecen sus capacidades, el uso de chatbots en la investigación de inversiones se está expandiendo rápidamente, y DeepSeek R1 se ha convertido en una de las mejores opciones para el trabajo diario de rendimiento y fijación de precios, según China Merchants Securities Co.

Los posibles escenarios incluyen el desarrollo de factores alternativos y la supervisión de transacciones para detectar riesgos de cumplimiento, según escribieron los analistas dirigidos por Ren Tong en un informe este mes.

La capacidad de aprovechar la IA marcó la diferencia el año pasado cuando los quants se enfrentaron a los giros desenfrenados de las acciones chinas. Shanghai Manfeng Asset Management Co. utilizó el aprendizaje profundo para seleccionar más valores de su modelo multifactorial, lo que dio lugar a una tendencia a las apuestas contrarias que le ayudó a evitar un colapso en la crisis.

Hainan Zhengren Quant Private Fund Management Co. dijo que el aprendizaje por refuerzo le permitió desarrollar modelos que omitían el uso de factores y le ayudaron a adaptarse a las oscilaciones del mercado con mayor rapidez.

Sin embargo, ninguno de esos enfoques sería suficiente en la próxima fase de la competición, según Baiont, que es propiedad en parte del pionero tecnológico Kai-Fu Lee, fundador de 01.AI y Sinovation Ventures.

Nuevo proyecto

"La mayoría de las empresas siguen viendo la IA sólo como una herramienta alternativa mientras su línea de producción sigue siendo la misma, pero eso no es en absoluto suficiente", afirma Feng, doctor en aprendizaje automático por la Universidad de Nanjing. "Hay que reconstruir todo el plano de la fábrica".

Feng ve un "periodo de supertransformación" en el que las empresas tendrán que cambiar a un sistema de inversión impulsado por la IA de principio a fin. Según Feng, los gestores de empresas siguen estando centrados en el ser humano y dependen de las "brillantes ideas" de los investigadores para desarrollar y mejorar las estrategias, mientras que los algoritmos informáticos se utilizan para automatizar las operaciones.

Baiont, creada en 2020, construyó toda su línea de producción con IA, que realiza todo, desde la exploración de factores hasta el desarrollo y la ejecución de estrategias sin humanos, según Feng.

Su equipo de 30 personas, sin ningún investigador que desarrolle factores como hacen la mayoría de los quants, mantiene el "modelo base para realizar todas las tareas de principio a fin" mediante la supervisión de indicadores clave, afirmó.

"Si antes eras fabricante de automóviles y querías pasarte a los vehículos eléctricos, no puedes limitarte a sustituir la sección de producción de motores por una de baterías de nueva energía y dar por sentado que tu fábrica no necesita ningún otro cambio", afirma. "Eso simplemente no le ayudará a conseguir realmente la mejora definitiva del rendimiento".

El fondo de Baiont que batió al índice CSI 1000 es un fondo de índice mejorado, que utiliza IA para ayudar a seleccionar las acciones de mejor rendimiento entre los miembros del índice de referencia.

Su fondo neutro para el mercado obtuvo una rentabilidad combinada del 37% desde junio de 2022, incluida una ganancia del 7% el año pasado, cuando la mitad de los productos de este tipo analizados por CSC Financial Co. perdieron dinero.

La línea de producción basada en IA de la empresa también significa que las actualizaciones de sus estrategias pueden planificarse a medida que evoluciona la tecnología, desafiando los límites de las inspiraciones humanas de los investigadores. "Lo bueno de los sistemas de IA es que se puede programar la actualización, lo cual es extraordinario para las empresas cuánticas", afirma Feng.

Según un informe de Guotai Junan Securities Co. de 2022, los quants con ventajas en IA están desarrollando gradualmente una nueva generación de métodos que combinan características personalizadas, lo que puede mejorar la eficiencia de los algoritmos, frenar el riesgo de los modelos y reducir el amontonamiento de estrategias. Tales algoritmos son difíciles de replicar, "lo que los convierte en una ventaja competitiva fundamental", escribieron los analistas.

"Ya hemos pasado de la era de las armas frías a la de las armas de fuego", dijo Feng. "Si sigues empuñando una lanza, correrás un gran peligro en el combate cuerpo a cuerpo".

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