Los robo-advisors se han convertido en una de las innovaciones más destacadas dentro del sector financiero, revolucionando la manera en que las personas acceden y gestionan sus inversiones. Gracias a su capacidad para ofrecer asesoramiento personalizado y automatizado a bajo coste, estos sistemas están democratizando el acceso a la gestión financiera profesional.
En este artículo, exploraremos qué son los robo-advisors, cómo funcionan y las bases metodológicas para crear uno.
Origen
Los primeros robo-advisors aparecieron en el año 2008 en el mercado estadounidense. Nacieron con el objetivo de ofrecer un servicio para invertir de forma más sencilla, inteligente y diversificada. Antes de su aparición, los asesores financieros personales utilizaban software de gestión patrimonial para automatizar tareas, con comisiones entre el 1% y el 3% de los activos invertibles.
A causa del gran éxito en EE. UU., esta tecnología llegó al mercado español en 2014. Aunque en España aún no han alcanzado el mismo nivel de adopción, su crecimiento está proyectado a expandirse significativamente en los próximos años.
¿Qué es un robo-advisor y cómo funciona?
El origen del término Robo Advisor viene de combinar las palabras inglesas robo (robot) y advisor (asesor), es decir, asesor robotizado o automatizado.
Un robo-advisor es una plataforma digital que proporciona asesoramiento financiero y gestión automatizada de inversiones utilizando machine learning, deep learning, algoritmos y modelos matemáticos.
A diferencia de los asesores financieros tradicionales, los robo-advisors no requieren interacción humana directa lo que les permite ofrecer estos servicios a menores costes y, sobre todo, con una mayor eficiencia.
El proceso general de funcionamiento incluye:
- Evaluación del perfil del inversor: El usuario responde un cuestionario sobre sus objetivos financieros, tolerancia al riesgo y horizonte de inversión.
- Asignación de activos: Basado en las respuestas se perfila al inversor, y es entonces cuando el algoritmo comienza a funcionar determinando una estrategia óptima de asignación de activos o carteras de inversión.
- Inversión automatizada: El sistema invierte en una cartera de activos (generalmente ETFs, carteras de fondos indexados) y ajusta automáticamente la asignación según las condiciones del mercado en tiempo real.
- Rebalanceo periódico: Estos sistemas realizan ajustes automáticos para mantener la cartera alineada con los objetivos del inversor.
Ventajas de los robo-advisors
- Accesibilidad: Permiten a pequeños inversores acceder a servicios de gestión de carteras profesionales con poco capital.
- Costes reducidos: Eliminan muchas de las comisiones asociadas a los asesores financieros tradicionales e intermediarios.
- Automatización: Gestionan las inversiones de forma continua y eficiente, sin la necesidad de supervisión manual constante.
- Personalización: Adaptan las estrategias de inversión a las necesidades específicas de cada cliente dentro un horizonte temporal, se van retroalimentado y mejorando con su uso.
Cómo crear un robo-advisor
Desarrollar un robo-advisor implica la integración de conocimientos financieros, habilidades técnicas y metodologías robustas de diseño. A continuación, se describen los pasos clave:
Definir los objetivos del sistema:
- Determinar el público objetivo (inversores minoristas, institucionales, etc.).
- Especificar los objetivos de inversión (crecimiento del capital, ingresos pasivos, preservación del capital).
Diseñar el cuestionario de evaluación del perfil de riesgo:
- Incluir preguntas relacionadas con los ingresos, horizonte temporal, tolerancia al riesgo y objetivos financieros.
- Utilizar modelos de tolerancia al riesgo o risk profiles como el de FinaMetrica.
Desarrollar el algoritmo de asignación de activos:
- Implementar modelos de optimización de cartera, como la teoría moderna de carteras de Markowitz.
- Asegurarse de que los activos seleccionados estén diversificados a nivel geográfico y sectorial.
Implementar el rebalanceo automático:
- Establecer reglas para ajustar la cartera cuando se desvíe de la asignación objetivo.
- Incluir mecanismos de control del riesgo para evitar cambios bruscos.
Integrar la tecnología y la interfaz de usuario:
- Desarrollar una plataforma intuitiva y fácil de usar.
- Garantizar la seguridad de los datos mediante encriptación y medidas de protección.
Realizar pruebas y optimización
- Probar el sistema con datos históricos para evaluar su rendimiento.
- Ajustar el algoritmo según los resultados obtenidos.
El papel del MEFI en la formación de expertos en robo-advisors
El Master en Finanzas Cuantitativas e Innovación (MEFI) prepara a los estudiantes para participar activamente en el desarrollo de soluciones innovadoras como los robo-advisors. A través de módulos específicos en data analytics, machine learning y teoría financiera, los graduados del MEFI adquieren:
- Conocimientos técnicos: En algoritmos, modelos de optimización y programación.
- Formación financiera integral: Entendimiento profundo de la gestión de riesgos y la asignación de activos.
- Habilidades de liderazgo y colaboración: Para gestionar equipos multidisciplinarios y proyectos complejos.
- Experiencia práctica: A través de proyectos en colaboración con empresas del sector.
Los robo-advisors están redefiniendo la gestión de inversiones, ofreciendo soluciones eficientes, accesibles y personalizadas.
Para los profesionales STEM interesados en finanzas, dominar las bases metodológicas para desarrollar un robo-advisor representa una oportunidad invaluable para contribuir a la transformación del sector.
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