El arbitraje de información identifica la información que mueve el mercado y la comercializa antes de que los mercados financieros reconozcan su impacto. La disparidad en el conocimiento entre los mercados y su momento crea oportunidades de arbitraje de información. Los arbitrajistas de la información descubren información que mueve el mercado a partir de fuentes poco convencionales de datos alternativos.
¿Qué es el arbitraje de información?
El arbitraje de información es una técnica para crear oportunidades de lucro en la que los arbitrajistas detectan información que mueve el mercado antes que otros y toman las medidas apropiadas. Hacer predicciones precisas sobre el precio del activo con base en esa información es un aspecto crítico del arbitraje de información.
Un trabajo de investigación en 1980 titulado “Sobre la imposibilidad de mercados informacionalmente eficientes” de Sanford Grossman y Joseph E. Stiglitz demostró que existe una fase prolongada de desequilibrio en los mercados competitivos. Debido a esto, los precios a menudo reflejan solo información parcial. Así, los arbitrajistas que aprovechan sus recursos y su previsión para obtener información sobre el movimiento de los precios son recompensados mediante beneficios.
El arbitraje de información también encuentra sus raíces en la Hipótesis del Mercado Eficiente (EMH). Según la hipótesis, la EMH de forma fuerte refleja un mercado eficiente. En este, los precios de los activos reflejan toda la información disponible, ya sea pública o privada. Por lo tanto, no hay margen para el arbitraje aquí. Un inversor no sería capaz de obtener rendimientos excesivos o ‘alfa’ en esta situación.
En una forma semifuerte del mercado eficiente, el precio actual de las acciones solo refleja la información disponible públicamente. Un inversionista aún puede obtener ganancias en exceso en este caso si usa información que impacta en el precio que no está disponible en el dominio público.
Por último, la eficiencia de forma débil, también conocida como la teoría del paseo aleatorio, propaga que los rendimientos pasados o los datos históricos no afectan los precios de los valores. La teoría cree que los precios de las acciones son aleatorios y que es imposible predecir el movimiento de precios en función de cualquier información y obtener ganancias de ello.
Sin embargo, los mercados financieros son poco eficientes y los participantes del mercado siempre pueden encontrar una oportunidad de arbitraje para detectar las tendencias que mueven el mercado y predecir las diferencias de precios.
Así, el arbitraje de información en los mercados financieros surge debido a la información asimétrica que fluye por el mercado. Esta asimetría puede deberse al acceso limitado a la información, la falta de precisión, la incertidumbre sobre los datos predominantes o la falta de interés por buscar un conocimiento más profundo. También puede surgir cuando los inversores no se dan cuenta del valor de dicha información.
Las oportunidades de arbitraje de información surgen cuando los inversores miran más allá de las fuentes tradicionales para identificar información significativa. Esta información puede ser la última dieta o tendencia de moda o un destino de viaje poco convencional que se encuentra en un blog, una sala de chat de redes sociales o un video de YouTube. Los arbitrajistas inteligentes pueden usar estas pepitas de información para prever tendencias y comprender a los beneficiarios directos. Predicen los movimientos de los precios de los valores de las empresas involucradas en la cadena de valor y se benefician de ello.
¿Es ilegal el arbitraje de información?
Sin embargo, el tema divide a los expertos legales. Según Reuters, el profesor de la Facultad de Derecho de Harvard, Jesse Fried, afirmó que la seguridad trading los foros se presentan como «comportamiento puramente legal: compras irracionalmente exuberantes por parte de inversores aficionados». Por el contrario, el profesor de derecho de la Universidad de California, Berkeley, Stavros Gadinis, indicó que presentar una demanda penal contra los usuarios de las redes sociales por engañar a los inversores es un desafío pero no imposible. También agregó que las empresas de redes sociales deben tener un moderador para evitar la manipulación del mercado.
Ejemplos de arbitraje de información
La saga Reddit-GameStop, 2021
Los giros recientes de las acciones de GameStop se encuentran entre los mejores ejemplos de arbitraje de información social. GameStop se disparó a alturas vertiginosas en enero de 2021 después de que la popular comunidad r/wallstreetbets de Reddit se volviera optimista. El 11 de enero de 2021, GameStop perdió un 3% luego de discutir la debilidad de las ventas debido a la pandemia.
La compañía también reveló que Ryan Cohen, uno de los fundadores de la tienda de mascotas en línea Chewy, se unirá a su junta directiva. Dos días después, el valor saltó casi un 57 % después de que el grupo de Reddit destacara la carta de Cohen a la empresa con fecha del 16 de noviembre de 2020. El día en que los comerciantes comenzaron a comprar sus acciones, lo que obligó a Vendedores en corto de Wall Street para cubrir, y su precio se disparó ese día en adelante hasta el 27 de enero de 2021, luego de lo cual se enfrió. De todos modos, las acciones no tan populares de Gamestop ya se han disparado más del 170% en solo un mes.
Roaring Kitty dio sus razones para agregar la empresa a sus inversiones, aumentando significativamente su patrimonio neto y su nivel de capital social.
Acciones de EntreMed, 1998
Allá por 1998, un ejemplo similar fue atestiguado por las acciones de EntreMed. En mayo de 1998, un artículo del Sunday New York Times destacó un desarrollo potencial de nuevos medicamentos para curar el cáncer y que EntreMed tenía los derechos de licencia del avance. La noticia apenas mencionó ningún detalle, y el precio de las acciones saltó más del 600% luego del anuncio. Sin embargo, es interesante que la misma historia ya apareció en una publicación llamada Nature con detalles esenciales sobre la investigación y los derechos de licencia de EntreMed. Sin embargo, la compañía solo ganó un 28% después de esa noticia. Después de que el Times cubriera de manera destacada la información, más inversores tomaron nota e inmediatamente actuaron sobre la oportunidad de inversión.
Adquisición de squib de Bristol Myers, 2019
Bristol-Myers Squibb adquirió otra compañía farmacéutica, Celgene, por $74 mil millones el 3 de enero de 2019. El desarrollo condujo a un aumento inmediato del 31,8 % en la seguridad de esta última. Muchos inversores no detectaron las tendencias en torno a esta adquisición y se perdieron las ganancias. Muchas acciones biofarmacéuticas conectadas directa o indirectamente con Celgene, como Agios Pharmaceuticals, Epizyme y Aduro Biotech, también aumentaron su valor después de la adquisición. Estas empresas han colaborado con Celgene para desarrollar una cura para el cáncer.
Sin embargo, sus ganancias en el precio de las acciones se produjeron muchos meses después del desarrollo. Además, la cantidad de ganancias mostró que no valoró suficientemente la adquisición de Celgene. Los inversores perdieron la oportunidad de arbitraje de información en este caso. El retraso también muestra otro ejemplo de la lentitud con la que los participantes del mercado absorben y reaccionan a la nueva información.
Fuentes de Información para el Arbitraje
Cuando hablamos de arbitraje de información, la fuente de información juega un papel fundamental. Los fondos de cobertura de Nueva York y otros inversores de riesgo examinan la información tradicional en profundidad, dejando atrás muy poco alfa. Por otro lado, los datos alternativos son más difíciles de analizar ya que son más subjetivos, lo que permite que un inversor minorista ágil invierta antes de que los precios del mercado reflejen la nueva información. Además, con la tasa exponencial de crecimiento de datos, existen más, no menos, oportunidades de arbitraje de información en el mercado.
Plataformas de redes sociales
Las plataformas de redes sociales son las mejores formas de sentir el sentimiento social o el sentimiento general de las masas sobre una acción, tendencia o inversión en particular. Los datos sociales son a menudo una señal de intención de compra futura. Los datos de publicaciones en redes sociales, videos, fuentes, noticias o interacciones en Twitter son algunas formas comunes de medir el sentimiento general. Muchas veces, las interacciones de Twitter, los retweets, las publicaciones de blog o los videos virales pueden ser la mina de oro para las oportunidades de arbitraje de información. Los comerciantes que saben cómo usar esta información de manera inteligente pueden ganar millones. DumbMoney de Chris Camillo, Dave Hanson y Jordan McClain es un ejemplo clásico.
Las firmas de software de la nueva era como Eagle Alpha y DataMinr analizan principalmente los patrones de Tweet y analizan las fuentes de Twitter en tiempo real para identificar eventos globales específicos de la seguridad. iSense de iSentium es otra aplicación que filtra las interacciones de Twitter mediante el análisis de acciones, materias primas o ETF de los Estados Unidos. También escanea millones de portales de redes sociales, comunidades y blogs para realizar análisis de sentimiento.
Aplicaciones móviles
Hay aplicaciones para todo en estos días, y la mayoría de las veces, también están al tanto de los datos críticos del usuario. Las empresas han comenzado a utilizar análisis móviles para predecir el comportamiento de los consumidores y generar conversiones. Las empresas rastrean continuamente puntos de datos como páginas vistas, tiempo de visualización, ubicación, cantidad de sesiones, dispositivo utilizado, etc., para identificar tendencias emergentes y mantenerse a la vanguardia.
Empresas innovadoras como el proveedor de seguros Lemonade rastrean todas las acciones de sus usuarios y ajustan el riesgo del seguro en función incluso del detalle más minucioso, como la hora a la que inician sesión.
Transacciones con tarjeta de crédito
Una de las mejores formas de predecir los patrones de gasto de los consumidores es analizar las transacciones con tarjetas de crédito. Es un desafío tener en sus manos información tan confidencial, y también es costoso obtenerla. Sin embargo, es un excelente instrumento para identificar tendencias y es de gran importancia para los minoristas y muchas otras empresas.
Datos de ubicación de los consumidores
El seguimiento de las ubicaciones de los clientes ha sido un método popular para extraer información relevante a través de dispositivos inteligentes. Al analizar los lugares que visita un cliente y su frecuencia, una empresa puede extraer valor e identificar tendencias emergentes. De lejos, Google Maps ha sido la aplicación de referencia para el seguimiento de la ubicación. Sin embargo, algunos otros proveedores de datos de ubicación independientes, Foursquare y Placed, también se han vuelto inmensamente populares.
Procesamiento natural del lenguaje
Las técnicas avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión del lenguaje natural para capturar información se han generalizado. Los NLP y NLU también son útiles para procesar conjuntos de datos de matriz de correlación para datos obtenidos de fuentes tradicionales y otras fuentes, como informes de investigación, sitios de patentes, literatura científica, comunidades de redes sociales y muchas más.
Mercados en línea para datos:
Hay muchos mercados para conjuntos de datos alternativos, y este espacio solo está aumentando. Empresas como Quandl, S&P y otras ofrecen múltiples productos alternativos «tradicionales». Del mismo modo, empresas como Fetch.ai brindan recopilación e intercambio de datos de IoT (Internet de las cosas) descentralizados. Mientras tanto, empresas como Vectorspace AI y Cindicator se benefician de las oportunidades de arbitraje de información que surgen en la criptomoneda. trading. No es necesario ser un fondo de riesgo o un fondo de cobertura sofisticado para utilizar estas fuentes de datos alternativas, ya que los precios son razonables incluso para el inversor minorista.
Si estás interesado, revisar fuentes de datos alternativas.
Estrategias de arbitraje de información
Al desarrollar una estrategia de arbitraje de información, tiene dos opciones:
Y aunque el desarrollo de un modelo algorítmico de arbitraje de información está fuera del alcance de esta publicación, planeo agregar recursos de ejemplo de arbitraje de información a analysingalpha.com con el tiempo, ya que es uno de los temas más solicitados por mis lectores. Con esto en mente, analicemos brevemente el arbitraje de información algorítmica, y luego detallaré una jugada reciente de arbitraje de información.
Arbitraje de información algorítmica
Los comerciantes algorítmicos con acceso a los datos y conocimientos técnicos pueden crear algoritmos para incorporar conjuntos de datos masivos en sus modelos cualitativos. Estos algoritmos pueden ser una fuente para ideas de inversión cuantitativa o parte de un algorítmico trading estrategia que se ejecuta automáticamente.
Los modelos de arbitraje avanzados que utilizan grandes conjuntos de datos brindan a los comerciantes una ventaja sobre sus pares que se basan principalmente en técnicas tradicionales. La datificación, o el proceso de convertir información cualitativa en variables de datos, es nada menos que una revolución.
Lentamente, las empresas que utilizan un modelo más tradicional sentirán la presión de explorar e incorporar los principios de big data en la investigación de inversiones. Esto podría generar arbitraje de información, dando a los primeros usuarios una ventaja sobre los últimos hasta la adopción generalizada de estas técnicas en todas las organizaciones. Muchas empresas de inversión aún no han adoptado big data para el arbitraje de información debido a la falta de apoyo institucional, infraestructura tecnológica, capacidades necesarias y conjuntos de habilidades requeridos.
El arbitraje de información cuantitativa no está exento de problemas. Un comentario sobre Anne Hathaway movió el precio de las acciones de Berkshire HHathway en múltiples ocasiones. Este error cómico pero costoso muestra lo complejo que es desarrollar modelos de sentimiento alternativos a pesar de un equipo de analistas cuantitativos.
Sin embargo, la creación de algoritmos avanzados como los mencionados anteriormente no es factible para la mayoría de los inversores minoristas. En cambio, los comerciantes discrecionales inteligentes necesitan explorar otras alternativas para la construcción de su cartera.
Arbitraje de información discrecional
No tiene que construir modelos cuantitativos o ser un inversionista ángel para convertir $ 20,000 en $ 10 millones en tres años.
Al igual que Chris Camillo, los comerciantes expertos basados en información discrecional pueden usar las tendencias sociales y los rumores para obtener una ventaja de información para aquellos que están familiarizados con Phil Fisher.
Las opciones son el instrumento preferido para trade ideas de arbitraje de información ya que hay un elemento de tiempo para aprovechar. La mejor manera de entender esta oportunidad de arbitraje es a través de un ejemplo.
Ejemplo de arbitraje de información
La semana pasada, la congelación histórica de Texas hizo que algunos negocios estuvieran muy calientes. Por ejemplo, la mayoría de los tejanos no preparan sus piscinas para el invierno. Esto ha llevado a un daño histórico en la piscina cuando la necesidad de una recreación al aire libre segura y libre de pandemias en el futuro es mayor. Si uno fuera a hablar y llamar a una ubicación de Leslie’s Pool, descubriría que la demanda no tiene precedentes.
Por suerte para nosotros, Chris Camillio hizo exactamente eso.
Ahora la pregunta es, ¿el mercado ha apreciado completamente la situación? Para analizar esto, no necesitamos buscar en los bienes raíces de Texas; tenemos que mirar el gráfico.
Como podemos ver, el precio de Leslie’s bajó durante el congelamiento, lo que significa que no estamos analizando la información de movimiento del mercado o que el mercado no lo aprecia. Si la seguridad subió recientemente, me preocuparía que los mercados financieros ya hubieran incluido esta información y que la eficiencia del mercado se saliera con la suya.
A continuación, querremos utilizar el análisis técnico para establecer nuestros niveles de riesgo. Leslie’sapproached sobrevendido niveles de fuerza relativa, dándonos un buen punto de entrada el día 18 con un nivel de stop-loss ligeramente por debajo del mínimo de ese día.
Eso es. Si hemos descubierto información que mueve el mercado, subirá desde aquí. Si no lo hemos hecho, nuestro nivel de stop-loss limitará nuestra pérdida de capital. Los comerciantes de información venderán cuando los datos se reflejen completamente en la seguridad, probablemente después de que las ganancias o una gran empresa de medios publique la historia.
Alternativamente, podríamos trade opciones para aprovechar nuestra inversión, ya que sabemos que la información se presentará en la próxima publicación de ganancias.
¿Qué pasa con la valoración de la empresa o los precios de mercado? La mayoría de los comerciantes de información creen en una forma semifuerte retrasada de EMH, lo que significa que hay razones para valorar las empresas, ya que los precios de las acciones siempre representan un valor justo, excepto durante los períodos en los que aún no se ha absorbido la información que mueve el mercado.
La línea de fondo
El arbitraje de información identifica información subestimada que mueve el mercado de fuentes de datos familiares y alternativas. A los arbitrajistas de la información no les importa la valoración o los fundamentos a largo plazo de una empresa; se centran en descubrir y trading información no apreciada que mueve el mercado.