Pese a operar en un plano menos visible que su famoso terminal financiero, la línea de índices de Bloomberg es uno de los negocios más seguidos por el mercado, con más de US$ 6 billones (millones de millones) en activos de estrategias que utilizan a sus selectivos como referencia.
Desde fines de 2022, un chileno radicado en Nueva York, Estados Unidos, forma parte de la división y de la gestación de nuevos benchmark: Francisco Ibáñez (38), investigador cuantitativo del equipo de portafolios e índices de la compañía, especializado en estrategias de renta variable e investigación de primas de riesgo alternativas en materias primas.
El enfoque cuantitativo enfatiza el uso de algoritmos y datos para la toma de decisiones de inversión. Para ello, las estrategias utilizan reglas y un modelo de base matemática, medible y repetible.
En conversación con DF, Ibáñez relata que el interés por este enfoque comenzó en 2013, cuando era analista de renta fija en la división de mercados financieros del Banco Central.
“Me empezó a llamar la atención el mundo de las finanzas cuantitativas, que es algo que, definitivamente, no se explota en Chile, el mercado está bastante atrás en esto, y me pareció que era el futuro”, recuerda.
“En EEUU, los inversionistas son mucho más sofisticados, no le tienen miedo a aplicar matemáticas, estadísticas o a usar optimizadores en inversiones, mientras que en Chile parece que hay una barrera social a que se implementen”.
En 2016, aún bajo el alero del ente rector, se trasladó a Estados Unidos para realizar un master en ingeniería de las finanzas en la Universidad de California en Los Ángeles. Dos años más tarde, aterrizó en Credit Suisse, donde integró los equipos de estrategias de inversión cuantitativa y de gestión de carteras de commodities.
A los cinco años en la firma, inició su doctorado en Matemática Financiera de la Universidad de Londres, que finalizó este 2025. El salto a Bloomberg, en tanto, lo realizó a fines de 2022.
Tras casi una década en el mercado estadounidense, Ibáñez afirma que “en EEUU, los inversionistas son mucho más sofisticados, no le tienen miedo a aplicar matemáticas, estadísticas o a usar optimizadores en inversiones, mientras que en Chile parece que hay una barrera social a que se implementen”.
Y si bien reconoce que en todos los equipos donde ha estado ha sido el único latino y que la presencia de ejecutivos chilenos en el mundo de las finanzas cuantitativas aún es tímida, “eso está cambiando”.
Construcción de índices y la data
La llegada de Ibáñez al área de índices de Bloomberg se dio en medio de la evolución de los benchmark hacia criterios de construcción cada vez más sofisticados.
“Se han expandido fuera del área de representatividad de mercado, se enfocan en implementar ciertas tesis de inversión de manera sistemática, es decir, un set de reglas que se repite, que se puede predecir” y que eliminaría el sesgo humano, detalla.
- ¿Cómo construyen los índices?
- Se basa 100% en datos. Estos se pueden clasificar en tradicionales o no tradicionales. Los primeros son los que solamente están tabulados y son de consumo usualmente público, como por ejemplo, el precio, volumen transado, ratios de mercado, o el valor y la utilidad de las empresas.
- ¿Y el no tradicional?
- Es data que no tiene límite y es, por lejos, la parte más interesante. Un ejemplo son las imágenes satelitales. Los hedge funds en EEUU revisan, por ejemplo, fotos satelitales de todos los estacionamientos de supermercados de una particular cadena, contando diariamente los autos que hay afuera, para estimar la utilidad de la empresa.
Un análisis que sí tenemos en Bloomberg (con el que construyen índices) es dónde están los buques de carga, cuántos cargamentos se están haciendo de China a EEUU, y qué hay dentro del cargamento.
Otros managers ocupan drones que pasan por encima de donde se guardan los containers de gas licuado, con sensores que ven cuán llenos están los recipientes, para hacer una estimación de la oferta y así hacer una apuesta en una acción.
- ¿Qué beneficios trae ir detrás de los datos no tradicionales?
- Las estrategias tienen una capacidad. Si hay mucha masa que la sigue, la matan, es decir, el precio de las acciones la empieza a absorber.
Entonces, cuando se tiene data que es disponible para todos y es fácil de procesar, el alfa (rentabilidad sobre la referencia) que se puede conseguir es mucho más baja.
En cambio, cuando se usan datos no tradicionales, que necesitan mayor procesamiento, desaparecen gran parte de los competidores, entonces hay más alfa.
- ¿Hay datos no tradicionales más accesibles?
- Las opiniones de los analistas de inversión, que no es información tradicional, pero la gente está más acostumbrada a ver.
- ¿Cómo la usan?
- Tenemos una estrategia que combina revisión (al alza) de utilidades hechas por analistas, con el momentum, que es la persistencia de los precios en el tiempo. Tenemos un índice enfocado en Latinoamérica que hace eso y le va mucho mejor que al selectivo de la región, porque nos posicionamos antes que el mercado.
- ¿Cuál es otro de los índices insignia de este enfoque?
- Pricing Power (acciones estadounidenses con el mayor poder de fijación de precios, según la firma) que es popular en el mercado retail, que empaqueta factores que usualmente son solo utilizados por los inversionistas institucionales.
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Cristóbal Muñoz
