RAM Active Investments es una boutique suiza especializada en inversión sistemática, fundada en 2007 por Thomas de Saint Seine, Maxime Botti y Emmanuel Hauptmann, con el objetivo de ofrecer un marco disciplinado para captar las ineficiencias fundamentales y persistentes del mercado.
“Nuestra investigación demostró que estas ineficiencias persisten durante ciclos largos, durante décadas, y que podían captarse con ese enfoque sistemático. Desde entonces hemos evolucionado mucho y en los últimos 10 años creo que hemos sido de los primeros en adoptar la inteligencia artificial (IA) en Europa, que está redefiniendo a RAM en muchos sentidos”, explica Hauptmann, CIO y Head of Systematic Equities de la gestora. Esto les permite competir con los actores sistemáticos en Estados Unidos, sobre todo con su buque insignia, la estrategia centrada en los mercados emergentes.
El sector de los emergentes “es un mercado ineficiente con mucha dispersión”, señala Hauptmann, muy complejo en términos de implementación, de comercio y liquidez. “Y creo que el hecho de que seamos una boutique y no tengamos decenas de miles de millones de activos para gestionar, nos permite estar muy bien posicionados para capturar estas ineficiencias y proporcionar el mejor acceso a estas oportunidades a nuestros inversores”.
¿Cómo llevan a cabo el proceso de inversión?
Invertimos en grandes universos de inversión, porque nuestro objetivo es no descuidar las oportunidades que hay ahí fuera. También en el segmento de mediana capitalización del mercado, e incluso en el de pequeña capitalización, por lo que en los mercados emergentes son más de 3.000 acciones.
Básicamente construimos señales de trading a partir de una gran variedad de fuentes de información como estados financieros, correos electrónicos de análisis, datos de mercado, liquidez, datos de riesgo, sentimiento de mercado procedentes de las informaciones de medios, así como información de bases de datos medioambientales, del gobierno y otras, con ayuda de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) de la IA. Construimos para cada compañía cientos de señales a partir de estas diferentes fuentes de información o datos para identificar las inversiones potenciales más atractivas. Se procesan grandes cantidades de datos todos los días que usamos para seleccionar perfiles de acciones atractivas.
Para proporcionar diversificación a nuestros inversores elegimos valores de perfiles muy distintos en base a combinar cuatro estrategias: value, de bajo riesgo, crecimiento/momentum y best in class.
¿Estas cuatro estrategias tienen el mismo peso en la cartera?
La IA nos ayudó mucho a mejorar en este aspecto. Antes teníamos una distribución fija, pero sabíamos que no era lo más óptimo porque en diferentes fases estas estrategias tienen distinto atractivo. Así que la idea era utilizar toda la información que teníamos sobre las acciones para predecir el rendimiento de cada acción combinando la información fundamental que tenemos con el sentimiento de mercado, el precio, con el tamaño de las transacciones. Para esto es necesario un modelo no lineal, capturar la interacción no lineal entre esas dimensiones. Así que empezamos a trabajar en redes neuronales artificiales y construimos nuestra infraestructura de deep learning para hacer precisamente eso. Ahora básicamente tenemos una asignación dinámica que depende del rendimiento.
¿Cómo se determina entonces la filosofía de inversión o si hay que hacer cambios?
La IA nos ayuda básicamente a operar con las estrategias y tener una asignación más eficiente a los diferentes estilos dependiendo del atractivo relativo de cada uno. Por lo tanto, nuestro papel es extraer información de las fuentes de datos y darle sentido de forma sólida.
Pero, como gestores de fondos queremos tener sesgos específicos en nuestra selección. Sabemos que la calidad funciona en los mercados emergentes, sabemos que tener un sesgo de valor funciona en los mercados emergentes, sabemos que el bajo riesgo funciona en los mercados emergentes, e idealmente querríamos que el modelo reflejara todos estos sesgos. Así que lo que hacemos es controlar los sesgos que incorpora el modelo, entrenamos el modelo para reflejar esos elementos que creemos que son cualidades fundamentales.
Así que gran parte de nuestro trabajo es monitorear lo que hace el modelo, entender lo que hace, y sentirnos cómodos con él. Usamos básicamente la IA como complemento de nuestras estrategias originales y la interacción entre los métodos de aprendizaje automático y nuestros propios métodos funciona muy bien.
Se trata básicamente de extraer información óptima del flujo de noticias y de las empresas en el proceso. Nos ayuda a captar información antes de que los analistas revisen las acciones al alza o a la baja o revisen los beneficios de la empresa, lo que es muy importante para nosotros.
¿Cuál es el principal valor de la estrategia de mercados emergentes en el actual entorno?
Nuestras estrategias tienen un papel masivo de diversificación. Los inversores invierten cada vez más en inversiones pasivas. Cada vez comparan más sus fondos activos con los pasivos y los supervisan mes a mes. Y creo que esto crea un entorno en el que todo el mundo está convergiendo hacia la inversión pasiva y tienes una gran concentración de riesgo a veces en un pequeño número de nombres. Nuestro enfoque, siendo muy sistemático, nos ayuda a crear un conjunto más amplio de oportunidades, está muy diversificado, es un fantástico diversificador en las carteras de nuestros inversores.
Como la estrategia de mercados emergentes tiene una volatilidad menor que el índice, es totalmente válida en el entorno actual. Tiene en este momento posiciones relativamente defensivas, ya que se inclina hacia sectores como el de la atención sanitaria o el consumo de productos básicos, y hemos reducido el peso de China por la difícil situación económica en el país.
Pero los mercados emergentes en general tienen a largo plazo una valoración atractiva frente a los mercados desarrollados. Desde el punto de vista de la valoración, el flujo de caja libre o de los beneficios, presentan un gran atractivo con respecto a los mercados desarrollados. Así que creo que tiene sentido que los inversores reconsideren estos mercados en la actualidad, especialmente después de la reciente caída, que hace que las valoraciones ya sean atractivas desde la perspectiva a largo plazo.
Capital Strategies Partners distribuye los fondos de RAM AI en España, Latam y Portugal.
