Em última análise, os investidores antecipam que dados e análises poderosas continuarão a melhorar muitas funções de front-office e middle-office à medida que remodelam o cenário da gestão de investimentos. Isso inclui construção e reequilíbrio de portfólio, gestão de riscos, conformidade e análise de custos de negociação, entre outros benefícios.
No espaço de gestão de ativos, os níveis de sofisticação, adaptação e aplicação da tecnologia baseada em dados variam entre empresas com diferentes objetivos de investimento. Os fundos mutualistas e os gestores de ativos de maior dimensão e de análise fundamental, que são predominantemente investidores conservadores em ativos mais seguros, adotam uma abordagem relativamente menos tecnológica e humana na seleção de ativos. Os fundos de investimento, que na sua maioria concebem carteiras que utilizam estratégias baseadas em modelos de fatores clássicos, utilizam geralmente a tecnologia necessária para esse processo.
Enquanto isso, os fundos de hedge tendem a vir em duas variedades, as quais se baseiam mais fortemente em tecnologias orientadas por dados. Muitos investidores em fundos de hedge usam estratégias semelhantes às dos fundos mútuos, mas que podem assumir mais riscos, aplicar alavancagem e estão mais interessados em utilizar a tecnologia para encontrar uma vantagem. Outros fundos de hedge mais avançados adotam estratégias de investimento exóticas e sofisticadas e adotam ferramentas e análises orientadas por dados como uma ferramenta essencial de geração de alfa.
A cultura de dados nas empresas de buy-side mudou, principalmente nos últimos 10 anos, para um cenário no qual mais organizações adotam abordagens orientadas por dados em suas estratégias e modelos. Os fundos hedge tecnologicamente avançados e bem capitalizados demonstraram o uso precoce de dados e experiência, e hoje fazem dessas tecnologias parte da realocação diária de seus portfólios e da estratégia de risco.
Os gerentes de fundos de algumas grandes empresas e fundos mútuos seguiram o uso de dados e aprendizado de máquina em seus front e middle-offices. E os grandes gestores de ativos, fundos mútuos e lojas fundamentais têm seguido cautelosamente para o espaço de dados, preocupados principalmente em aprender onde e como alterar os processos e a cultura de grupo para serem mais colaborativos em torno de dados que atualmente tendem a ser armazenados em silos.
Todos esses esforços são importantes porque os benefícios são inúmeros. Embora muitos traders e gerentes de portfólio aspirem a encontrar maneiras consistentes de como os dados podem ajudá-los a desenvolver estratégias de geração de alfa, as empresas procuram essa tecnologia para melhorar muitas funções de front e middle-office. Estas incluem:
Como as empresas de gestão de ativos cultivam uma cultura de aprendizado de máquina? Elas podem começar por garantir a aceitação da importância da autoaprendizagem por parte das respectivas diretorias. Ganhar o compromisso da liderança facilita o estabelecimento e a disseminação de uma cultura mais centrada em dados em toda a empresa, de modo que ela se torne a parte principal das mensagens, do DNA e do planejamento.
Além disso, essa cultura de aprendizado de máquina prospera em ambientes que incentivam a cooperação, bem como o compartilhamento de dados, tecnologia e modelos. Por exemplo, equipes que abrangem diferentes classes de ativos podem compartilhar técnicas de dados para resolver problemas semelhantes, mas distintos, ou comunicar informações valiosas com mais facilidade em silos.
As empresas de gestão de ativos que têm uma cultura de autoaprendizagem tendem a ser flexíveis, bem como particularmente abertas à colaboração, novas ideias e novas formas de pensar. Elas desenvolvem processos de tomada de decisão adaptáveis em torno dos tipos de modelos que utilizam. E eles consideram investimentos em aplicações de autoaprendizagem em todos os níveis da empresa, não apenas no front office.
As organizações podem abordar a questão do desenvolvimento de uma cultura de aprendizado de máquina da mesma forma que fariam com qualquer tipo de planejamento estratégico, como a compra de um novo edifício ou a expansão para novas classes de ativos. A empresa pode diagnosticar o imperativo estratégico que está tentando abordar e determinar se pode aplicar soluções baseadas em dados. Em seguida, pode determinar quanto capital alocar para este esforço.
Para fazer isso corretamente é necessário o pessoal certo. Os gerentes de ativos podem começar contratando um especialista em dados de nível sênior ou em aprendizado de máquina com experiência na transformação de empresas do setor financeiro que entendem a organização, sua estratégia e cultura. Este perito deve desenvolver múltiplas opções para um plano multifásico que faça evoluir a organização de uma forma que seja consistente com a cultura e os objetivos.