‘El trading basado en reglas minimiza los sesgos y errores humanos en la selección de activos y su negociación’. Mark Horvath, CEO de Causality Group

Las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial han ayudado a optimizar y simplificar procesos que hasta ahora se caracterizaban por su complejidad. En el contexto de la inversión en mercados de capitales, el trading algorítmico es una excelente muestra de ello. Este ha contribuido a automatizar estrategias de inversión a través de selección de reglas o parámetros objetivos, minimizando el sesgo en la selección de activos.

La firma Causality Group es una de las pioneras en España desarrollando trading algorítmico basado en inteligencia artificial. Así lo explica su CEO Mark Horvath en la siguiente entrevista, donde habla un poco más acerca de la compañía, así como de este tipo de inversión.

¿A qué se dedica Causality Group?

“Causality Group ofrece soluciones de inversión algorítmicas con riesgos acotados y rendimientos predecibles. Lo hacemos aplicando trading cuantitativo y machine learning en los mercados financieros.”

¿Qué significa trading cuantitativo?

“El trading cuantitativo o sistemático es un método de asignación de capital. Utiliza técnicas científicas y extensos conjuntos de datos para desarrollar reglas que luego se aplican a un amplio universo de valores. Los sistemas computacionales son esenciales durante el proceso de diseño, implementación y producción. Un pequeño equipo o incluso un único individuo puede lograr un alcance y una eficacia mucho mayor utilizando trading cuantitativo. La clave del estilo de inversión cuantitativo es la premisa de que unas reglas claramente definidas e independientes de las emociones humanas son útiles en el proceso de distribución de capital.”

¿Cómo ayudan estas reglas?

“El trading basado en reglas minimiza los sesgos y errores humanos en la selección de activos y su negociación. Los patrones y tendencias del mercado se identifican rigurosamente y se toma ventaja de estos. La utilización de enfoques y objetivos precisos es crucial para desarrollar las reglas, calcular las asignaciones de la cartera y ejecutar las operaciones. El análisis del rendimiento y la gestión del riesgo se rigen por la misma fidelidad científica en el método. La intuición e ingenio humanos tienen cabida, no así el impulso y la espontaneidad.”

¿Cómo terminó desarrollando inversión cuantitativa en Causality Group?

“Mi formación es en inteligencia artificial, y mi primer empleador fue Morgan Stanley, una gran empresa financiera. Como tenía gran interés por la programación, los métodos cuantitativos y la investigación de mercados financieros, era una conclusión inevitable que crease oportunidades donde confluyeran estas disciplinas. Tras unos años trabajando con empresas ya establecidas en el sector fundé Causality Group para incorporar tecnologías de machine learning que tenían un potencial de aplicación limitado dentro de las restricciones de una organización más grande y establecida.”

¿A qué retos diría que se enfrenta Causality Group?

“El mayor reto no difiere del de cualquier otra empresa. Tenemos que contratar y motivar al mejor talento a nivel mundial si queremos convertirnos en una empresa líder. Opino que tenemos problemas que resolver y recompensas que captar que proporcionan esa motivación. Sin embargo, la oferta de talento es siempre algo más restringida de lo que nos gustaría.”

¿Qué argumentos daría a un trader o investigador para seleccionar Causality Group frente a sus homólogos?

“Somos altamente flexibles y promocionamos un entorno en el que se fomentan nuevas formas de pensar, incorporándose al producto final. Trabajamos continuamente para desarrollar técnicas de modelización matemática más eficientes, invirtiendo en hardware de última generación e impulsando la automatización. Nuestra infraestructura propia automatizada garantiza el rápido despliegue de la investigación para ofrecer estrategias de trading propias. Somos pequeños, por tanto, la responsabilidad puede adquirirse muy rápidamente.”

¿Cuál es el perfil del empleado medio de Causality Group?

“Los promedios son generalizaciones e intentamos no generalizar en Causality Group, pero puedo identificar algunos rasgos comunes dentro de las diversas personalidades que tenemos. Los miembros de nuestro equipo disfrutan enfrentándose a problemas que no tienen una solución estándar. Al resolver estos retos, no temen perfeccionar las técnicas existentes o desarrollarlas donde no existen. Nuestros empleados no se conforman con una solución teórica o en papel, sino que su espíritu proactivo les impulsa a implementar las soluciones propuestas. Se trata de personas curiosas que cuestionan las premisas y buscan activamente los puntos débiles de los sistemas y modelos para reforzarlos. Estas son cualidades que valoramos, por lo que quizá no es sorprendente encontrar este conjunto de rasgos entre los empleados.”

¿Qué consejos daría a un aspirante a trader cuantitativo español?

“Le aconsejaría que encontrara una disciplina cuantitativa que le guste, bien sea matemáticas, inteligencia artificial, estadística, física, ciencia de datos, informática o finanzas y que dedique algún tiempo a aprender enfoques centrados en la resolución de problemas. Al mismo tiempo, familiarizarse con los mercados financieros e identificar un nicho dentro de este gran universo que le gustaría investigar. Estas son las dos direcciones clave que yo aconsejaría. A partir de ahí, el resto se desarrollará de forma natural a medida que diseñe un sistema de trading para esos mercados utilizando técnicas que comprenda bien y con las que disfrute trabajando.”

Como se puede ver, Causality Group y su modelo de trading algorítmico representa una tipología alternativa de inversión, haciendo uso del poder de la tecnología y la inteligencia artificial para seleccionar y negociar activos de manera efectiva.