En los mercados de inversión, la incertidumbre no es una excepción, sino una condición estructural. Cambios en la política monetaria, tensiones geopolíticas, shocks tecnológicos o crisis económicas alteran con frecuencia las expectativas y los precios.
Para los enfoques de inversión tradicionales, estos episodios suelen traducirse en decisiones reactivas, marcadas por la presión del corto plazo y la dificultad de identificar patrones en grandes volúmenes de información.
Por eso, cuando estamos dominados por la incertidumbre, la diferencia no está en anticipar el próximo evento, sino en interpretar los sucesos ya ocurridos.
Como consecuencia, comenzaron a ganar relevancia los modelos cuantitativos, que buscan reducir la dependencia del juicio subjetivo en la toma de decisiones, actuar con precisión en distintos contextos y ofrecer resultados consistentes, así como verificables en el largo plazo. Para cumplir estas metas incorporan el análisis histórico, ciencia, datos y algoritmos.
Los mercados cambian, pero el comportamiento humano se repite. Ahí es donde aparecen patrones que pueden medirse. El desafío actual del inversor no es acceder a la información, sino separar señales consistentes del ruido que las oculta.
No es de extrañar que este enfoque tome relevancia dentro de los inversionistas, de hecho, datos de Hedge Fund Research (HFR), citados por Reuters, muestran que la industria global de hedge funds (como se conoce a los fondos cuantitativos) cerró 2024 con u$s4,51 billones en activos bajo gestión, cerca de un 10% más que el año previo, y continuó expandiéndose en 2025 hasta acercarse a los u$s5 billones, un máximo histórico.
Uno de los principales problemas en contextos inestables no es la falta de datos, sino el ruido que hay a su alrededor. La información fluye de manera constante y a gran velocidad, lo que dificulta distinguir señales relevantes de movimientos aleatorios o reacciones emocionales.
Estudios de Morgan Stanley indican que los inversores que toman decisiones influidas por las emociones tienden a obtener peores resultados a largo plazo, con pérdidas acumuladas de entre 8% y 15% en períodos de diez años.
Desde esta perspectiva, la intuición no falla por sí misma, sino porque resulta insuficiente para procesar millones de datos simultáneamente y evaluar probabilidades de manera consistente.
En esta línea, los enfoques cuantitativos proponen una solución basada en reglas explícitas, modelos testeados y procesos replicables. En lugar de intentar anticipar eventos puntuales, el foco se desplaza hacia el análisis de qué escenarios ya ocurrieron, cómo se comportaron los mercados en esas circunstancias y con qué frecuencia se repiten ciertas dinámicas.
La clave no está en predecir, sino en medir qué patrones existen, con qué frecuencia aparecen y en qué condiciones se activan. Ese proceso permite tomar decisiones basadas en evidencia y no en interpretaciones aisladas del corto plazo.
Así es como, dentro de los modelos cuantitativos, la volatilidad deja de ser interpretada únicamente como riesgo y pasa a ser una variable observable. Puede medirse, segmentarse y compararse con comportamientos históricos para ajustar parámetros de decisión.
Cuando la volatilidad aumenta, el método no se abandona; se recalibra. El objetivo es adaptar la estrategia sin reaccionar de manera subjetiva y siempre teniendo reglas sistemáticas que nadie puede violar.
El creciente interés sobre la inversión cuantitativa refleja una transformación profunda dentro del sector de inversiones: el paradigma está cambiando de tomar decisiones centradas en la interpretación subjetiva hacia procesos apoyados en evidencia empírica, validación estadística y control de riesgo.
La disciplina está en dejar que los datos contradigan las hipótesis iniciales. Si una señal no demuestra consistencia, se descarta. En un escenario global donde la incertidumbre es recurrente, estos enfoques no prometen eliminarla, sino ofrecer marcos más robustos para interpretarla y gestionarla.
*Por Ivan Scherman, CEO y CIO de SciTech Investments