En la década de los 90, el auge de la computación despertó el interés de universidades en todo el mundo por las posibilidades de la computación cuántica. De este entusiasmo nació Risklab, un proyecto de investigación multidisciplinario, inicialmente compuesto por matemáticos, ingenieros y físicos. En 2003, se integró a Allianz Global Investors como su unidad de investigación de riesgos, y actualmente, con un equipo de más de 60 profesionales, se ha consolidado como uno de los cinco pilares de la plataforma de inversión de la compañía, junto a Renta Fija, Renta Variable, Multiactivos y Mercados Privados.
“Aplicamos métodos estadísticos y de modelado científico para ofrecer a nuestros clientes análisis que les permitan tomar decisiones más informadas. También utilizamos este análisis cuantitativo para diseñar e implementar soluciones de inversión personalizadas”, explica Tim Friederich, director global de Risklab en Allianz Global Investors.
Funds Society conversó con Friederich, un matemático de formación, sobre la evolución de su investigación. “A veces, como matemáticos, nos cuesta simplificar conceptos complejos para que sean accesibles a todos, pero ese es precisamente nuestro objetivo”, comenta.
El aumento del riesgo de concentración: ¿cómo lo aborda Risklab?
El entorno político actual se caracteriza por una descentralización de la política monetaria, un incremento de los aranceles y una tendencia general hacia la desglobalización. Estos factores representan riesgos para la economía global. Desde la perspectiva de la asignación de activos, Risklab recomienda a sus clientes diversificar sus carteras para mitigar estos riesgos, especialmente considerando que muchos inversores tienden a favorecer las inversiones nacionales. Es crucial, por lo tanto, reconsiderar las estrategias de asignación y diversificación.
Además, se observa un riesgo en los mercados debido a la alta concentración en empresas de Inteligencia Artificial. La ponderación de las siete empresas más grandes en índices como el S&P 500 y el MSCI World es considerable. Las acciones estadounidenses, además, alcanzan niveles de valoración no vistos desde septiembre de 2000, lo que genera cautela.
Por ello, Risklab aconseja a sus clientes adoptar un marco de gestión de riesgos antes de una posible corrección en los mercados, ya que en esos momentos las decisiones de inversión suelen estar influenciadas por las emociones. Un enfoque sistemático puede proporcionar la confianza necesaria para afrontar la volatilidad.
¿Cómo contribuye Risklab a la innovación de productos en Allianz?
Risklab colabora estrechamente con aproximadamente 85 clientes institucionales, considerados socios estratégicos, incluyendo grandes planes de pensiones, empresas, aseguradoras, bancos, fundaciones y family offices. El objetivo principal no es superar al mercado en rentabilidad, sino comprender las necesidades específicas de cada cliente y diseñar estrategias que maximicen sus posibilidades de alcanzar sus objetivos.
La relación con estos clientes es clave. A menudo, estos acuden a Risklab con dudas sobre su asignación de activos, niveles de riesgo o buscando soluciones de inversión más sofisticadas. La innovación surge tanto de la investigación académica como de las preguntas desafiantes planteadas por los clientes.
¿Puede compartir ejemplos concretos de innovaciones surgidas de las necesidades de los clientes?
“Podemos mencionar tres casos”, explica Friederich. “Un fondo de pensiones alemán, afectado por la burbuja puntocom de 2001 y con una tasa de financiación que cayó del 75% al 60%, nos solicitó asesoramiento. Analizamos su asignación de activos y propusimos diferentes carteras, pero la elección entre riesgo y potencial de crecimiento era un dilema. Finalmente, diseñamos una estrategia de gestión dinámica del riesgo que equilibraba la exposición al mercado con la gestión del riesgo, un producto que ha crecido significativamente desde entonces.”
“En otro caso, un family office con una alta exposición a renta fija estadounidense se enfrentaba a la volatilidad del tipo de cambio euro/dólar y a los altos costes de cobertura. Desarrollamos una solución de gestión dinámica del riesgo para mitigar esta volatilidad y reducir los costes de oportunidad. Esta solución se ha gestionado durante más de cinco años y se ha lanzado una clase de acción para nuestra estrategia de crédito estadounidense con grado de inversión.”
“Finalmente, muchos clientes nos piden ayuda para construir una asignación a mercados privados. Utilizamos modelos cuantitativos para mostrar cómo esta clase de activos impacta en el comportamiento de la cartera, identificar las mejores opciones y complementar las estrategias existentes. Entendemos que los inversores necesitan apoyo para adentrarse en los mercados privados, por lo que también les ayudamos a desarrollar un plan de compromiso a largo plazo, e incluso a gestionar directamente esta parte de su cartera si su tamaño lo justifica.”
¿Cómo recopilan e implementan los datos de los mercados privados en sus modelos?
Los mercados privados presentan una mayor complejidad debido a la menor frecuencia de los datos y a sus características específicas. El modelo de Risklab desglosa cada clase de activo en función de los factores de riesgo que impulsan su rendimiento, como la inflación, las primas por duración, los diferenciales de crédito, las primas de iliquidez y la tasa de impago. Estos componentes se incluyen y ajustan para generar datos precisos.
¿Es similar el desafío de recopilar datos para modelar factores ESG?
Risklab lleva más de 15 años realizando análisis de sostenibilidad. Cuando surgió el interés por los criterios ESG, un cliente solicitó ayuda para cuantificar su impacto en la evaluación de riesgos. Actualmente, el modelo recopila datos de cerca de 1.000 clases de activos, incluyendo índices ESG, para evaluar cómo la rotación hacia productos ESG altera el perfil de rentabilidad y riesgo de una cartera.
¿Utilizan inteligencia artificial en sus modelos?
“La IA generativa tiene un potencial enorme para nuestra industria”, afirma Friederich. “En los 22 años de existencia de Risklab, hemos incorporado herramientas de IA, como el machine learning, incluso antes de que se popularizara el término. Somos muy rigurosos, ya que debemos comprender el impacto de cada parámetro en los resultados del análisis. Si bien la IA generativa es prometedora, es crucial analizar críticamente sus limitaciones y aplicaciones.”
“Considero que la IA generativa es una herramienta fantástica para el análisis de mercado, como la síntesis de informes y el análisis de sentimiento. También tiene el potencial de llevar las capacidades de los inversores institucionales a los canales de banca privada, ofreciendo una experiencia más personalizada. Esta es una gran responsabilidad para la industria.”
“La realidad es que los sistemas de pensiones europeos no son sostenibles en su forma actual, lo que inevitablemente conducirá a una mayor responsabilidad individual en el ahorro para la jubilación. Como industria, y esperamos que también los políticos, debemos proporcionar a los inversores las herramientas que actualmente ofrecemos a los grandes fondos de pensiones, y la IA generativa puede ser un vehículo clave para acercar estas capacidades institucionales a los inversores minoristas.”
