Hemos analizado los principales fondos que eligen acciones con IA... y este es el resultado

La inteligencia artificial es el tema de inversión de moda este año, y los fondos de tecnología y semiconductores están subiendo con fuerza. Un ejemplo: el fondo Invesco QQQ Trust, valorado en 207.200 millones de dólares, y el fondo VanEck Semiconductor, valorado en 9.400 millones de dólares, han subido un 39,3% y un 47,9%, respectivamente, ambos impulsados por los rendimientos de sus principales valores, como Nvidia. El ETF SPDR S&P 500, de 402.100 millones de dólares, apenas sube un 15,3%.

¿Qué no está de moda? Los pocos ETF que utilizan IA para la construcción de carteras y tienen historiales de tres o cinco años. Incluso los ETF recién lanzados o reconvertidos que utilizan IA para seleccionar valores se están quedando rezagados respecto al resto del mercado.

El más veterano es el ETF AI Powered Equity, de 103,6 millones de dólares y gestión activa, que ha subido un 6,5% en lo que va de año y tiene una rentabilidad anualizada a cinco años del 4%. Su ratio de gastos anual es del 0,75%. El mayor por activos gestionados es el SDPR S&P Kensho New Economies Composite ETF, de 1.600 millones de dólares, basado en índices, que cumplirá cinco años a finales de este año. Ha subido un 0,08% en lo que va de año y un 4,3% en un periodo de tres años de rentabilidad anualizada. Cuesta un 0,20% anual. Por su parte, el ETF Merlyn.AI Bull-Rider Bear-Fighter, de 16 millones de dólares y gestión pasiva, ha bajado un 1,1% en el año y un 3% de media trienal. Tiene una comisión anual del 1,2%.

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Los fondos también van a la zaga del S&P 500 y del Nasdaq Composite y, según Morningstar, de sus respectivos homólogos. Chida Khatua, consejero delegado y cofundador de EquBot, socio del ETF AI Powered, afirma que el fondo utiliza la capacidad de procesamiento lingüístico de IBM Watson para analizar millones de datos financieros y no financieros de más de 6.000 empresas estadounidenses, con el objetivo de obtener una rentabilidad ajustada al riesgo frente al mercado de renta variable estadounidense en general.

El equipo entrenó a su IA en el rendimiento histórico del mercado para hacer previsiones probabilísticas de cómo se comportarán los diferentes valores, utilizando conjuntos de datos mucho mayores de lo que nunca antes había sido posible. Actualmente, el fondo está sobreponderado en servicios financieros e industriales, mientras que está significativamente infraponderado en tecnología en comparación con su grupo Morningstar.

Morningstar considera que el AI Powered es de gran capitalización, pero Khatua afirma que también contiene valores de pequeña y mediana capitalización, y que una referencia más cercana es el iShares Russell 2000 ETF de pequeña capitalización, que ha subido un 3,1% de media en cinco años, ligeramente por debajo de la rentabilidad del AI Powered ETF. El rendimiento inferior del ETF de IA frente al S&P se debe a que este último es un índice de gran capitalización, que ha superado a los índices de menor capitalización, afirma. "El AIEQ debía ser un complemento del S&P 500, no un sustituto", afirma.

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Según Komson Silapachai, socio de Sage Advisory, el AI Powered ETF se inspira en los métodos de gestión activa utilizados por los inversores cuantitativos o sistemáticos. Los problemas del fondo pueden deberse a que la gestión activa ha obtenido peores resultados que los índices en general, no a la metodología o el proceso del fondo. "Aún es pronto para un fondo de gestión activa centrado en la IA. Pero les felicito por hacerlo", afirma.

Matt Bartolini, responsable de SPDR Americas Research, cuenta que el ETF New Economies utiliza el procesamiento del lenguaje natural para encontrar empresas innovadoras, las categoriza en temas y utiliza una ponderación equitativa modificada para equilibrarlas. No se ajusta a un estilo específico, capitalización de mercado o categorización sectorial. En comparación con sus homólogos de mediana capitalización Morningstar, está sobreponderado en tecnología y servicios de comunicación, e infraponderado en consumo cíclico.

Con un perfil de capitalización de mercado distribuido de forma más uniforme, "naturalmente vamos a obtener peores resultados que el mercado en general", justifica Bartolini.

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El mayor error que observa en el interés de los inversores minoristas por la IA es que quieren un fondo de inversión puro que solo invierta en empresas que creen exclusivamente la tecnología. "La razón por la que no existe es porque falta consenso, y la IA está muy extendida dentro de diferentes casos de uso económico", afirma. Con el aumento de los tipos de interés, los ETF especulativos y centrados en la innovación han sufrido, afirma Silapachai. Pero superar a los mercados en general no es el objetivo del fondo. "El uso del IA no es necesariamente batir al mercado, sino intentar definir el mercado", afirma.

Chris Berkel, asesor de inversiones y fundador de AXIS Financial, ha experimentado con la IA para crear carteras. Opina que los inversores tienden a pensar que la IA significa que el ordenador piensa por sí mismo, en lugar de recopilar datos rápidamente y seguir directrices creadas por humanos. "La forma en que pensamos en la IA ahora mismo es como si hubiera un árbol en mi jardín y quisiera convertirlo en un escritorio", dice. "No hace eso".

Khatua coincide en que los inversores deben recordar el propósito del uso de la IA, que es ver si puede mejorar con el tiempo frente a un objetivo preestablecido, no predecir el futuro. "La IA no es una bola de cristal", subraya.

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Al igual que con cualquier fondo, los inversores deben mirar más allá del nombre para ver qué contiene y si cumple su objetivo, afirma Berkel. Pero tiene otras preocupaciones sobre los fondos de IA: "De hecho, me dan un poco de miedo. Y la razón por la que me asustan es porque no comparten lo que buscan".

A veces, el uso de la IA en la metodología de cartera no es lo que contribuye a los rendimientos, como el fondo Merlyn.AI. Se trata de una estrategia de impulso adaptativa que utiliza algoritmos genéticos para reducir el sesgo de selección retrospectiva que puede producirse con las estrategias de impulso. La IA es más bien un "escaparate", afirma Scott Juds, presidente y consejero delegado de Merlyn.AI. "No se pretende que contribuya a la rentabilidad", afirma, y atribuye la debilidad de los rendimientos al bajo rendimiento del factor de impulso.

La selección de valores con IA puede mejorar con el tiempo, afirma Silapachai. Sin embargo, Brett Manning, analista sénior de mercados de Briefing.com, afirma que el uso actual de la IA para la construcción de carteras demuestra la hipótesis del mercado eficiente, que sugiere que los precios actuales de las acciones reflejan toda la información pública disponible. "No creo que llegue a batir al mercado", afirma. "No hay capacidad para salirse de ese modelo y ver las cosas de forma diferente al resto del mercado".

*Contenido con licencia de Barron’s.