La lentitud en la que pueden llegar a desarrollarse las noticias y las reacciones del mercado, que varía desde horas, hasta meses, condiciona la capacidad para tomar decisiones de inversión eficientes que tengan en cuenta el panorama completo. Para superar este desafío, y en su misión de identificar oportunidades de inversión, los analistas cuantitativos pueden encontrar señales efectivas en las noticias interpretadas por máquinas.  

1. El servicio Machine Readable News de Refinitiv aprovecha la amplia cobertura internacional de Reuters y la tecnología de procesamiento de lenguaje natural para crear señales que pueden impulsar las estrategias de inversión cuantitativa.

Desde los comienzos de Reuters, los inversores han valorado el rápido acceso a las noticias que impulsan sus estrategias de trading e inversión.

Los medios que difunden las noticias pueden haber cambiado, pero no ha cambiado su poder. Sobre todo ahora, cuando los análisis cuantitativos requieren un uso intensivo de datos y los inversores buscan continuamente nuevas opciones para alcanzar el Alfa. 

Aquí es donde entra en juego Machine Readable News de Refinitiv, que aprovecha la amplia experiencia, profundidad y cobertura mundial de las noticias de Reuters para generar señales útiles que apoyan las estrategias de inversión.

El servicio se concibió originalmente cuando los clientes realizaban las transacciones apoyándose en noticias de Reuters y en los indicadores económicos publicados que recibían a través de sus aplicaciones de escritorio.

A partir de ahí, surgió un negocio de trading basado en eventos que sucedían en milésimas de segundos, seguido de estrategias que requerían una consideración más minuciosa y se apoyaban en indicadores automáticos del sentimiento de mercado.

Actualmente, las mayores oportunidades para los actores del mercado no residen en las noticias en sí mismas, sino en las reacciones que los diferentes agentes presentan en canales públicos y redes sociales. Sin embargo, estas reacciones pueden tardar horas, días e incluso meses en desarrollarse.

Dichas reacciones dependen de la velocidad a la que las personas procesan la información y la incorporan en modelos complejos, y de las emociones que impulsan comportamientos irracionales durante las transacciones.



 

La investigación cuantitativa ha demostrado que el flujo de noticias y el sentimiento del mercado corrigen anomalías cuantitativas comunes, tales como la alteración de valorización accionaria ante los anuncios de resultados corporativos (PEAD, por sus siglas en inglés).

También ha revelado que el sentimiento sobre las noticias relacionadas con los niveles del mercado puede indicar si se cumple la relación riesgo-retorno prevista en la valoración de activos financieros, o si las acciones de bajo riesgo pueden tener un mejor rendimiento que las de mayor de riesgo, considerando el ajuste al riesgo.

La combinación de la inteligencia para administrar activos, las finanzas conductuales y los modelos cuantitativos dio origen a una nueva generación de inversores “quantamentales” que detectan la “avaricia” y el “miedo” empleando medidas que se pueden definir y datos históricos aptos para análisis de backtesting.

Grandes empresas como NN Investment Partners y Union Investment Group han adoptado estos conjuntos de datos para sus estrategias de inversión con fuentes de alfa no correlacionadas.

Las empresas financieras con tendencia innovadora y con el respaldo de científicos de datos están abordando las noticias y los metadatos con creatividad y entusiasmo. Los datos de noticias legibles por máquina ya se emplean sólidamente en la supervisión de mercados, y están ganando terreno en áreas como el riesgo del mercado, el riesgo de contrapartes y los análisis del sell-side.

¿Qué distingue a Refinitiv?

Refinitiv se ha mantenido a la vanguardia del negocio de las noticias legibles por máquina desde hace más de 10 años, ofreciendo procesamiento de lenguaje natural (NLP), metadatos, time-stamping avanzados y una experiencia holística consolidada. 

En lugar de analizar los textos por sí solos, los investigadores cuantitativos pueden basarse en medidas como la opinión, los identificadores de cada empresa y las etiquetas de eventos para filtrar las señales basadas en noticias a las que los inversores reaccionan con lentitud.

Equipos mundiales dedicados al tratamiento de metadatos, galardonados en la categoría de datos de referencia, son expertos en los identificadores de empresa y las nomenclaturas esenciales para el procesamiento de metadatos de noticias.

Nuestros socios en Reuters News disfrutan de los beneficios de una rica taxonomía de etiquetas de temas, así como de modernas herramientas de NLP que le sugieren etiquetas a los periodistas de manera automática, pero cediendo el control editorial final.

Adicionalmente, las ofertas de noticias de terceros incluyen servicios de comunicados de prensa corporativos globales y servicios de información sobre transacciones bursátiles, y todos se normalizan con metadatos y marcas de tiempo en colaboración con Reuters.

Los productos de análisis de texto de Refinitiv incorporan una tecnología patentada de gran calidad, adaptada al contenido financiero. Los diseñadores de estos productos ofrecen análisis autónomos de alta calidad, sin usar como referencia un resultado de mercado dinámico o transaccional transitorio.

Esta combinación exclusiva de contenido de alta calidad y fidelidad de NLP ha generado una base de investigaciones académicas y profesionales en constante crecimiento que certifica la efectividad de estos conjuntos de datos.