Bernstein: Reflexivity apoya la investigación de inversiones con seguimiento continuo y un grafo de conocimiento

¿Por qué necesita seguimiento continuo la investigación de inversiones?

Jan Szilagyi, cofundador y director ejecutivo de Reflexivity, considera que los inversores afrontan el problema de que la información está dispersa entre distintos proveedores de datos, clases de activos y formatos, lo que dificulta filtrar y conectar continuamente señales útiles.
La plataforma examina continuamente informes de resultados, anuncios corporativos, noticias y cambios macroeconómicos, alerta de forma proactiva sobre eventos que podrían afectar a valores o carteras y analiza su posible impacto.

El grafo de conocimiento de la plataforma conecta aproximadamente 40 mil activos y más de una docena de fuentes de datos financieros. Su análisis incluye relaciones como las cadenas de suministro, los sectores, las regiones y las exposiciones macroeconómicas para rastrear los efectos indirectos de los eventos sobre otros activos.
Por ejemplo, después de que una empresa publique resultados o afronte problemas operativos, la plataforma puede analizar el posible impacto en proveedores, clientes, competidores y sectores relacionados. En un caso de modernización de la red eléctrica, Szilagyi afirmó que la plataforma siguió la cadena de suministro y la información divulgada por las empresas para identificar a un fabricante taiwanés de transformadores con capacidad limitada y exposición al mercado mundial.
Después de que los usuarios carguen sus posiciones o listas de seguimiento, la plataforma prioriza las notificaciones sobre cambios relevantes; las recomendaciones también se ajustan a medida que los usuarios investigan y utilizan la plataforma.

La plataforma puede buscar empresas relacionadas con un tema y construir cestas de acciones. En una demostración sobre infraestructura de IA, el alcance del filtrado se extendió a empresas de la cadena de suministro, centros de datos y componentes, con una justificación y documentos fuente para cada integrante; los usuarios también pueden afinar los resultados según la capitalización bursátil, la región y otros criterios.
Los inversores pueden establecer escenarios, como perturbaciones en los tipos de interés y cambios en los precios de las materias primas, para consultar los posibles resultados de la cartera y las contribuciones al riesgo de pérdida. También pueden sustituir posiciones y volver a analizarlas, o utilizar los fundamentales de las empresas y los cambios a nivel microeconómico para poner a prueba sus visiones macroeconómicas.
Una licencia estándar cuesta aproximadamente 6000 dólares estadounidenses por usuario al año e incluye los conjuntos de datos integrados en la plataforma; la cobertura es más sólida en Estados Unidos, Europa y Japón. Las implementaciones empresariales personalizadas tienen un precio aparte.

Szilagyi considera que la IA permite a los inversores evaluar más oportunidades sin cambiar su proceso de inversión y que podría mejorar los rendimientos ajustados al riesgo mediante una captación más amplia de oportunidades y la diversificación; el juicio humano sigue siendo importante ante situaciones nuevas sin precedentes históricos.
A medida que los clientes prestan más atención a los costos de inferencia, la empresa controla el gasto distribuyendo tareas entre varios modelos y almacenando en caché los resultados de cálculos repetidos. La empresa afirma que los costos de las consultas han disminuido aproximadamente un 70% en los últimos tres meses, manteniendo la calidad del análisis.