Cuando Igor Tulchinsky estaba decidiendo si unirse al fondo de cobertura Millennium Management hace tres décadas, el ex programador de videojuegos bielorruso evitó el enfoque sistemático basado en datos que es característico de los “cuánticos” como él. Simplemente lanzó una moneda.
No fue “para que el azar decida el asunto, mientras tú estás parado pasivamente deprimido”, para citar un poema del científico danés Piet Hein. “Pero en el momento en que el centavo está en el aire, de repente sabes lo que estás esperando”.
El lanzamiento de la moneda dictó que Tulchinsky debería permanecer en su empleador actual, el comerciante de opciones Timber Hill. Pero cuando anunció la decisión a Millennium, “me sentí tan mal”, recordó en una rara entrevista. Así que cambió de opinión y dejó Timber Hill por Millennium.
Su cambio de actitud resultó bien para los inversionistas de Millennium. Tulchinsky se convirtió en uno de sus principales administradores de cartera, y en 2007 creó un administrador de inversiones cuantitativas, WorldQuant, para administrar el dinero del grupo de fondos de cobertura que ahora tiene aproximadamente $ 60 mil millones en activos. Durante los últimos 15 años, WorldQuant se ha convertido en una de las unidades más grandes y con mayor contribución en uno de los principales fondos de cobertura del mundo. Las personas familiarizadas con el asunto dicen que ahora administra más de $ 10 mil millones, divididos entre los $ 7 mil millones que negocia en nombre de Millennium y un fondo de aproximadamente $ 3 mil millones abierto a otros inversores.
Millennium, con sede en Nueva York, es un llamado fondo multiadministrador, que asigna dinero a unos 290 equipos diferentes de comerciantes en una amplia gama de estrategias de inversión.
El fondo ha subido alrededor de un 10 por ciento este año hasta finales de noviembre y ha ganado un promedio de un 14 por ciento anual desde que fue fundado en 1989 por Izzy Englander, según los inversores. El historial de 15 años de WorldQuant está envuelto en secreto, incluso para sus propios empleados e inversores de Millennium, pero los expertos dicen que Tulchinsky es una de las personas mejor pagadas del grupo más amplio.
WorldQuant opera en un campo de inversión cuantitativa conocido como “arbitraje estadístico”.
Su modelo es producir algoritmos que intentan predecir los movimientos de precios de varios instrumentos financieros, típicamente acciones, y luego aprovechar las ineficiencias en los mercados. Tulchinsky, cuya intensa mirada y atuendo negro de pies a cabeza le dan el aire de un villano de James Bond, se refiere a estos algoritmos como “alfas” y a WorldQuant como la “Fábrica Alfa”.
“Todo este negocio crece a un ritmo exponencial, y los datos en sí están creciendo exponencialmente”, dijo, destacando cómo el propio crecimiento de WorldQuant ha coincidido con el crecimiento exponencial de los datos. “Creemos que la cantidad de datos producidos en los próximos cinco años será la misma que la cantidad de datos producidos jamás. . . Hoy tenemos 1500 conjuntos de datos que combinamos en todo tipo de formas”.
En un artículo de 2017, Tulchinsky describió de manera memorable la tecnología como un “Quantasaurus” que acechaba a sus presas de lento movimiento. “El Quantasaurus tiene el potencial de crear mucho más de lo que destruye”, escribió. “El Quantasaurus sobrevivirá, pero si elegimos encerrarlo o huir de él, renunciaremos a muchos de sus beneficios”.
El problema al que se enfrentan muchos quants es que lo que alguna vez fue un entorno “rico en alfa”, dominado por corredores de bolsa poco sofisticados y fondos mutuos anticuados que eran opciones fáciles para jugadores sofisticados, se ha vuelto mucho más complicado de navegar. Las empresas cuánticas se encuentran en una batalla interminable para detectar nuevas señales de los patrones comerciales, encontrar nuevos conjuntos de datos, explorar nuevos enfoques y eliminar cualquier ineficiencia antes que sus rivales.
“Las señales comerciales decaen, ya sea que las use o no, porque si no las usa, otros lo hacen”, dijo Tulchinsky. WorldQuant tiene una biblioteca de más de 5 millones de señales, pero estima que cada señal decae, es decir, pierde su poder predictivo, en un promedio del 15 por ciento cada año. “En la otra dirección, seguimos generando nuevas señales, por lo que es un ciclo interminable”. Agrega que si bien “el hacinamiento es una preocupación. . . mientras sigamos investigando lo suficientemente rápido, sigamos encontrando nuevas señales lo suficientemente rápido, diversificándonos de todas las formas posibles, entonces el hacinamiento es más una preocupación intelectual que práctica”.
Para WorldQuant, esta diversificación incluye una expansión a nuevos mercados, incluido el comercio de alta frecuencia y el comercio de opciones, y el intento de crear una “Fábrica Alfa” en bonos corporativos, una nueva frontera para los inversores. Su plantilla se ha triplicado aproximadamente durante la última década, a más de 800 personas (en comparación con las más de 4500 en Millennium), y la empresa está un año en un plan de tres años para aumentar significativamente la cantidad de personal.
Al mismo tiempo, está yendo más allá de ingresar datos económicos y corporativos en sus modelos y usar inteligencia artificial para ver si es posible predecir en tiempo real cómo serán los puntos de datos futuros, un enfoque que Tulchinsky denomina “datos 3.0”.
“Los datos pueden ser más fáciles de predecir que los movimientos de las acciones porque su actividad puede influir en los movimientos de las acciones, pero su actividad no influye en el flujo de caja de alguna empresa”, dijo.
También está explorando si puede acelerar su comercio y competir más directamente con las empresas comerciales de alta frecuencia para ganar dinero con las ineficiencias del mercado más fugaces. La idea “por ahora” no es establecer un corredor de bolsa como el rival Two Sigma e intentar competir en velocidad pura, sino ver si WorldQuant puede “crear alfas de frecuencia más alta al igual que nosotros podemos alfas de frecuencia media”, Tulchinsky dijo.
El suyo ha sido un camino improbable, incluso para un rincón de la industria de la inversión con más que su parte justa de historias de origen no convencionales. Nacido en Minsk, Bielorrusia, de padres músicos profesionales, Tulchinsky comenzó a jugar al ajedrez cuando era niño y descubrió la programación informática en la escuela secundaria. Comenzó a desarrollar videojuegos cuando tenía 17 años.
“Creo que ser un refugiado de la Unión Soviética y haber visto a mis padres arriesgarse y venir a los EE. [emotional quotient] en mi cabeza”, dijo. “Me siento cómodo con los riesgos, me gusta tomar decisiones rápidas”. Los lanzamientos de monedas a menudo ayudan a decidir los más complicados.
A principios de la década de 1990, cuando Tulchinsky era un joven estratega comercial en Timber Hill que buscaba trabajo, envió miles de cartas a los directores ejecutivos de la empresa. “Por cada 1.000 cartas recibes unas 10 entrevistas y dos ofertas de trabajo, pero solo si las envías a los directores ejecutivos y solo si los halagas de forma vaga. Si envía 1.000 cartas a ex alumnos de Wharton [where he did an MBA] Recibirás mil cartas con páginas de consejos bien pensados, pero ninguna oferta de trabajo”.
El camino poco ortodoxo de Tulchinsky hacia la cima de la industria de los fondos de cobertura ha informado su enfoque para construir WordQuant, donde la distribución geográfica y descentralizada de su fuerza laboral es inusual. Se basa en la premisa de que “el talento se distribuye por igual en todo el mundo, la oportunidad no”, dijo Tulchinsky. “Y brindamos oportunidades al talento”.
La sede de WorldQuant se encuentra en el corazón de los fondos de cobertura de Old Greenwich, Connecticut, pero sus oficinas en 13 países están distribuidas en muchos centros financieros no tradicionales, como Ramat Gan, Israel; budapest; Bombay; Ciudad Ho Chi Minh y Seúl. “La idea es que si quieres contratar a las personas más inteligentes del mundo, no todas pueden estar en la ciudad de Nueva York”.
Lanzó WorldQuant University en 2015, una empresa filantrópica que es una universidad en línea gratuita que ofrece maestrías en ingeniería financiera y cursos de ciencia de datos aplicados a estudiantes de todo el mundo. Y ha creado una compañía separada llamada WorldQuant Predictive, “IA a pedido”, que vende análisis predictivos a clientes corporativos.
Después de contratar al general retirado del Ejército de EE. UU. Stanley McChrystal como consultor, cada dos semanas toda la fuerza laboral de WorldQuant se une a una “llamada gigante de Zoom, cuidadosamente coreografiada”. A Tulchinsky también le gusta usar encuestas anónimas, a veces varias al día, porque “te dan la capacidad de tomar cualquier idea y plantearla a 800 personas inteligentes y tal vez cerrarla en aproximadamente un minuto”, bromeó.
En este momento, la guerra por el personal calificado es “bastante extrema”, dijo. La mayoría de las personas que dejan WorldQuant se van a nuevas empresas de alta tecnología en lugar de fondos de cobertura rivales.
Tulchinsky dijo que la rotación de personal en WorldQuant es del 5 al 10 por ciento al año. Pero al menos una contratación de alto perfil ha resultado efímera: Gary Chropuvka, ex codirector de estrategias de inversión cuantitativa en Goldman Sachs, se unió a WorldQuant como presidente en 2020, pero se fue después de poco más de un año.
Todo vuelve a las filosofías de negocios de Tulchinsky, incluyendo “la cantidad es calidad” y “todo es información”. WorldQuant utiliza el crowdsourcing para tratar de mejorar el rendimiento en el margen. Este año lanzó la plataforma WorldQuant Brain que permite a las personas crear y enviar “alfas” para una posible compensación y realiza concursos regulares que considera una fuente de talento.
“El crowdsourcing puede ser genial, pero no usarías el crowdsourcing para diseñar una nave espacial”, dijo Tulchinsky. “Ya tenemos un negocio exitoso. . . ya tenemos un sistema que determina si algo es valioso o no, así que solo estamos buscando mejoras incrementales”.
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