Evolución de la inversión basada en el valor: cómo las matemáticas y las máquinas persiguen el escurridizo alfa de las criptomonedas

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El ecosistema de las criptomonedas está atrayendo a más profesionales financieros, impulsados por su volatilidad y el potencial de obtener retornos extraordinarios.

Según la Encuesta de Activos Digitales para Inversores Institucionales 2025 de EY, el entusiasmo institucional por los activos digitales sigue en aumento – con más del 70% de los inversores profesionales asignando fondos al sector.

Al aprovechar algoritmos personalizados, modelos de datos y aprendizaje automático, los expertos en finanzas – conocidos como ‘quants’ – buscan cada vez más obtener alpha en el mundo cripto.

La evolución de la industria en los últimos años ha dado lugar a la inversión basada en datos.

Si bien los modelos cuantitativos que se están adoptando para cripto no son nuevos, cabe destacar que son las mismas herramientas estadísticas que los quants han utilizado durante mucho tiempo para capitalizar ineficiencias en los mercados tradicionales.

Como extensión de su influencia, estos profesionales ahora están desplegando una estrategia similar de búsqueda de alpha en el ecosistema cripto, que es más joven, rápido y vibrante.

El auge de la inversión cuantitativa en cripto

Para entender el tema, primero es importante comprender qué es el ‘alpha’.

En finanzas, el alpha se describe mejor como una medida de desempeño que representa el retorno excedente de una inversión o activo en relación a un índice de referencia establecido.

Una de las características más llamativas del mercado cripto es su volatilidad.

Sin embargo, estas enormes fluctuaciones generan una gran cantidad de datos que, cuando se estudian adecuadamente, pueden señalar a los quants la próxima gran tendencia en la que apostar.

Considerando la naturaleza de la industria, la idea de estrategias cuantitativas es ahora muy común en mercados volátiles, como el FX y el cripto.

La búsqueda de alpha ahora se extiende a varios mercados, incluido el ecosistema DeFi (finanzas descentralizadas).

Más allá de ofrecer una diversificación masiva, el espacio DeFi presenta oportunidades potenciales de alpha, aunque estas pueden ser de corta duración.

Sin embargo, a pesar de este potencial de altos retornos, el ecosistema DeFi sigue en una fase transitoria, caracterizada por un creciente influjo de inversores corporativos.

El Índice Global de Adopción Cripto 2025 de Chainalysis muestra una participación creciente de actividad institucional y corporativa, lo que indica que DeFi está superando su dominio inicial minorista.

Esta dinámica demuestra que las oportunidades de alpha, por buenas que sean, pueden ser efímeras y volverse negativas rápidamente.

Comprender este riesgo es crucial para los nuevos quants que ingresan al mercado – especialmente ante la falta de una regulación definitiva que rija el ecosistema.

Para capturar oportunidades potenciales en cripto y DeFi, muchos quants buscan obtener una ventaja de primer movimiento.

Estas son las razones por las que los quants están apostando fuerte por la inversión cuantitativa en el mundo cripto.

• Estrategias basadas en evidencia – Los modelos orientados a alpha pueden mejorar la consistencia en la selección de operaciones a lo largo del tiempo. Esto es crucial para comparar el progreso a través del tiempo.
• Asignación sistemática – Con la estrategia cuantitativa o de alpha adecuada, los gestores de portafolio pueden adoptar un enfoque más sistemático para las inversiones en cripto.
• El desarrollo del trading algorítmico también depende de marcos de implementación accesibles y seguros.

Las matemáticas están revolucionando silenciosamente el espacio cripto

A pesar de su juventud, la industria cripto muestra fuertes correlaciones con los mercados tradicionales. Como resultado, muchos modelos de factores tradicionales pueden aplicarse con éxito en cripto.

Investigaciones de la revista Information de MDPI (2024) respaldan esto.

Considerando el tamaño, la volatilidad y los factores de capital o liquidez, las herramientas matemáticas requerirán ser personalizadas para lograr significancia estadística.

Hay un gran detalle en esta tendencia – y es el hecho de que la volatilidad ofrece una tendencia de precios no lineal.

Como se ha demostrado en los últimos años, los modelos de ML (machine learning) han mostrado potencial para captar patrones complejos en los datos cripto.

Estudios recientes, como ‘A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin’, confirman que los algoritmos avanzados de ML superan a los métodos estadísticos tradicionales en la identificación de relaciones no lineales en los mercados cripto.

Esto se ha convertido en un área de creciente interés para los inversores cuantitativos, especialmente dado el mayor volumen de operaciones del mercado cripto a lo largo del tiempo, si se compara el rendimiento de Bitcoin con el Nasdaq-100 Index.

El inversor minorista promedio puede lograr ganancias utilizando solo análisis fundamental.

Sin embargo, el juego cambia cuando el capital institucional ingresa al mercado, ya que opera bajo obligaciones con clientes y restricciones regulatorias.

En este caso, el alpha se vuelve central en su estrategia, ya que su margen de error es significativamente menor.

La inversión manual solo puede llevar a un inversor hasta cierto punto, pero con modelos y estrategias matemáticas, los inversores pueden hacer mucho más.

La Canadian Association of Alternative Strategies and Assets cita la “escala y el rigor” como razones clave por las que las estrategias cuantitativas son vitales en la inversión actual.

A pesar de su potencial revolucionario, la integración de estrategias de búsqueda de alpha en cripto aún no es generalizada – aunque esto podría cambiar en los próximos años.

Estrategias cuantitativas clave utilizadas en la inversión cripto

Basándose en años de desarrollo, el ecosistema financiero tradicional ofrece una gran variedad de métodos cuantitativos que ahora están siendo adoptados por la industria cripto.

Comprender algunos de estos métodos es muy importante para los inversores que buscan un enfoque disciplinado y basado en datos para invertir.

Algunos de estos métodos cuantitativos se discuten a continuación.

Arbitraje

La volatilidad en el espacio cripto genera suficiente margen para oportunidades de arbitraje entre plataformas de trading.

Estas ineficiencias permiten a los traders explotar diferencias de precios entre plataformas.

Han surgido varias estrategias para capitalizar esto, incluyendo el arbitraje espacial, el arbitraje triangular y el arbitraje entre tokens.

• El arbitraje espacial consiste en comprar un activo en una plataforma y venderlo en otra donde el precio es más alto. La ubicación geográfica y las diferencias de moneda son algunos de los factores que pueden ayudar a crear esta oportunidad de arbitraje.
• El arbitraje triangular implica aprovechar la diferencia de precio entre tres activos en el mismo mercado de trading. A menudo se considera una aplicación de bajo riesgo para monedas con volatilidad.
• El arbitraje entre tokens es de nicho y puede ser aplicable en el ecosistema DeFi.

Operaciones por pares e inversión basada en factores

La inversión basada en factores implica la aplicación de filtros cuantitativos para seleccionar activos. Estos filtros son variados, pero en su mayoría se presentan como momentum, volatilidad y liquidez.

Según Fidelity Investments, en las operaciones por pares, los quants suelen comprar un activo infravalorado mientras venden en corto el sobrevaluado.

Si bien esto puede requerir una mejor comprensión del mercado, crea un canal estructurado para identificar posibles ineficiencias de precios en cripto.

Análisis de sentimiento

El sentimiento en la industria cripto es tan volátil como los propios activos subyacentes.

En realidad, es un impulsor principal del mercado, ya que una sola publicación de una figura influyente o regulador puede desencadenar movimientos de precios positivos o negativos significativos, haciendo que el análisis de sentimiento sea cada vez más importante.

Con este conocimiento, los quants ahora utilizan procesamiento de lenguaje natural para descifrar el pulso emocional del mercado.

Pronóstico de volatilidad con machine learning

Identificar alpha a partir de tendencias de volatilidad es más difícil que simplemente reconocer los patrones.

Para ello, los modelos de pronóstico se entrenan con datos históricos, incluyendo precio, volumen y sentimiento, para predecir movimientos futuros del mercado.

Los modelos de machine learning más avanzados integran indicadores macro y métricas de blockchain.

Esta cobertura robusta permite a los quants captar señales críticas basadas en datos, esenciales para conformar un portafolio de inversión exitoso.

Finanzas conductuales

Operar con éxito en el mercado de forma aislada es casi imposible, por eso muchos inversores activos en cripto se organizan en comunidades, comparten ideologías y, a veces, forman grupos casi sectarios.

Probablemente existan patrones discernibles dentro de estas comunidades que pueden estudiarse para predecir movimientos de mercado irracionales.

Con la creciente sofisticación del análisis cuantitativo en cripto, los modelos de finanzas conductuales – como la teoría de las perspectivas y el comportamiento de manada – ahora son sumamente importantes para comprender y moldear la inversión en cripto.

El mercado cripto muestra signos de maduración, con una presencia creciente de inversores institucionales junto a los participantes minoristas.

Al implementar modelos matemáticos y algorítmicos, los inversores están migrando hacia un marco disciplinado y analítico que prioriza los datos por sobre el hype y la emoción.

La era de confiar en la intuición está desapareciendo, reemplazada por una creciente dependencia de algoritmos, modelos estadísticos y machine learning para descubrir nuevas oportunidades.

Estas herramientas pueden ayudar a reducir los sesgos cognitivos en las decisiones de inversión.

Vugar es un gerente senior galardonado y experto en comunicaciones con 15 años de experiencia progresiva y práctica, que abarca desde gigantes Fortune 500 hasta startups dinámicas, y actualmente se desempeña como chief operating officer en Bitget. Anteriormente ocupó el cargo de chief marketing officer en Beincrypto y ha ocupado puestos senior en marcas reconocidas como Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY y más.

 

Imagen generada: Midjourney