Los algoritmos se llevan los focos en la biografía de Renaissance

La historia del fondo que lleva 30 años dando un 66% anual es entretenida a pesar de su complejidad

Jim Simons, en 2007.
Jim Simons, en 2007.

Es un reto para el protagonista de una biografía de 359 páginas permanecer cifrado. Pero Jim Simons siempre ha estado dispuesto a pasar pruebas. El matemático y fundador de Renaissance Technologies, la supersecreta empresa de inversión cuantitativa, creó el emblemático fondo Medallion en 1988. Desde entonces, ha producido una rentabilidad media de un alucinante 66% anual, antes de comisiones. Y todo de la mano de un hombre que nunca tomó una clase de finanzas. Pero los temas más interesantes del libro The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution son los modelos que ayudó a diseñar Simons, y las matemáticas que hay detrás.

Aparentemente, el octogenario no está contento con ser el tema del libro de Gregory Zuckerman. Podría deberse a que John Paulson sufrió una baja rentabilidad después de que el autor convirtiera al gestor de hedge funds en la estrella de un libro anterior, The Greatest Trade Ever. La verdadera razón es más bien el secretismo de Simons. Es un matemático premiado que ayudó a descifrar los códigos de la Guerra Fría y dirigió un departamento universitario antes de convertirse en uno de los inversores más exitosos de todos los tiempos. Se rumoreaba que su patrimonio neto era de unos 23.000 millones de dólares en 2018. Pero la mayoría de la gente nunca ha oído hablar de él.

Eso es claramente intencionado. Simons ve el mercado como un código que hay que descifrar, y ningún descifrador de código quiere señalar su presencia. Este enfoque explica las prácticas de contratación de Renaissance. La mayoría de las veces prefiere a los matemáticos sobre los traders o economistas y hace que los empleados firmen acuerdos de confidencialidad superestrictos. También explica el enfoque de Simons en recolectar y depurar enormes cantidades de datos en busca de patrones estadísticamente significativos.

Aquí es donde el libro se pone interesante. Simons ve los giros en los mercados financieros como un modelo de Márkov oculto: una secuencia de eventos aparentemente aleatorios que en realidad están gobernados por variables ocultas. Él cree que los mercados existen en diferentes estados, y que los movimientos relativos a corto plazo en los precios de los activos pueden predecirse mejor usando algoritmos que infieran esta estructura oculta. Aunque originalmente incorporó algo de instinto a sus operaciones, acabó dejando la mayor parte del control a los algoritmos.

Es importante destacar que un modelo construido utilizando este concepto no está diseñado para la perfección, sino para hacer mejores predicciones. Entender la diferencia entre la probabilidad de éxito y la garantía de éxito parece haber ayudado a Renaissance a sobrevivir al destino de rivales como Long-Term Capital Management, que colapsó después de que Rusia devaluara el rublo en 1998.

La descripción de cómo funciona el sistema de trading Medallion es francamente hermosa, incluso para los lectores que no sean expertos en matemáticas. Diseña una multitud de operaciones que trabajan en conjunto para generar altos rendimientos con bajo riesgo en todas las clases de activos, de tal manera que los patrones normalmente permanecen ocultos para otros traders. Este ballet matemático produce ratios de Sharpe sorprendentemente altas, una medida habitual de los rendimientos ajustados al riesgo. A principios de 2003, Medallion alcanzó una ratio de seis, casi el doble de a lo que aspiran los fondos cuantitativos.

Medallion tuvo algo de ayuda, especialmente por el uso de opciones de cesta, derivados cuyo valor está vinculado a una cesta de títulos subyacentes. Bancos como Deutsche Bank y Barclays custodiaban y negociaban los valores reales de acuerdo con las instrucciones de los ordenadores de Renaissance. Esto permitió a la empresa arriesgar mucho más capital del que controlaba, lo que estimuló seriamente los retornos. Pero a diferencia de las estrategias de apalancamiento más convencionales, como las utilizadas por LTCM, el riesgo seguía recayendo principalmente en los bancos. Lo más que Renaissance podía perder era la prima de la opción y su garantía.

Esta estrategia también puede haber ayudado a los inversores de Medallion a evitar el pago de impuestos sobre las ganancias de capital a corto plazo. El Servicio de Impuestos Internos (IRS) de EE UU rechazó una apelación relativa al uso de estas herramientas por parte de otra empresa. No es un buen presagio para Renaissance, que está en un litigio similar por unos 6.800 millones de dólares en impuestos no pagados, según una investigación del Senado de EE UU. El IRS cambió el tratamiento contable de estas opciones en 2015.

El libro está bien investigado y es fácilmente digerible, lo que resulta sorprendente para un libro que incluye descripciones de ecuaciones diferenciales y conceptos geométricos como la holonomía. Pero también tiene algunos momentos entretenidos. Zuckerman incluye detalles novelísticos, como Simons mirando por una ventana un día concreto, que obviamente son imaginarios. También termina los capítulos en alto para enganchar.

Hacia el final, el libro se centra en Robert Mercer, que se convirtió en co-CEO de Renaissance con Peter Brown en 2010 antes de retirarse en 2017. Es interesante que Mercer, un destacado teórico de la conspiración y partidario de Donald Trump, también apoyara a un candidato al Congreso que recolectaba frascos de orina humana en la creencia de que podría ayudarle a vivir para siempre. Pero da testimonio del atractivo de los temas algorítmicos de Zuckerman que los lectores verán a sí mismos diciendo: basta de estos humanos extraños y desagradables. Volvamos a las matemáticas.

Los autores son columnistas de Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de Carlos Gómez Abajo, es responsabilidad de CincoDías