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Commodities a la tech

FT Mercados

El sector de materias primas busca aprovechar las nuevas tecnologías y el machine learning para mejorar su rentabilidad.
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Las casas de comercio de materias primas están a la caza de expertos en datos que les ayuden a obtener una ventaja, después de ver cómo sus márgenes se reducen por los rivales. 

Los inversionistas en divisas, capitales y tasas de interés utilizan desde hace años algoritmos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para convertir los datos en operaciones exitosas. 

Ahora, los comercializadores de materias primas buscan explotar su información para sacar provecho de los cambios de precios. 

“Se trata de saber qué buscar y utilizar las herramientas adecuadas para ello”, dice Peter Leoni, quien cuenta con un doctorado en Matemáticas y es uno de los dos científicos de datos en un equipo de 10 personas en EDF Trading (EDFT), la división comercial con sede en Londres del grupo francés de servicios públicos. 

“Queremos extraer datos y ponerlos en algoritmos”, agrega Philipp Büssenschütt, director comercial de EDFT. “Después planeamos pasar al machine learning para mejorar la toma de decisiones en el comercio y, como resultado, nuestra rentabilidad”. 

La división comercial del grupo francés invierte en personas, procesos y sistemas para centralizar sus datos, y no es la única. 

“Todos en el sector de materias primas están aceptando que la era de la digitalización está sobre nosotros”, dice Damian Stewart de Headhunters Human Capital. 

El rendimiento de capital de las principales casas comerciales, una medida de las utilidades generadas por el dinero que los accionistas invierten, disminuyó significativamente.

Algunos de los comercializadores de petróleo y metales disfrutaron rendimientos de entre 50 y 60% a mediados de la década de 2000, pero estos se redujeron a niveles cercanos al 15%. 

Los rendimientos de los comerciantes agrícolas históricamente son más bajos, pero también bajaron. Las empresas de materias primas como ABCD —Archer Daniels Midland, Bunge, Cargill y Louis Dreyfus Company— registraron un ROE (rentabilidad financiera) de un solo dígito en sus últimos resultados. 

“En agricultura, metales o energía, los comercializadores buscan recopilar datos a gran escala y ejecutar algoritmos de machine learning para encontrar patrones que relacionen las bases con los movimientos de los precios”, dice Etienne Amic, exbanquero de JPMorgan y presidente de Vortexa, una compañía que fabrica software de seguimiento de carga. 

Cargill, por ejemplo, comenzó a construir su equipo digital global hace dos años y ahora tiene 75 personas, que se enfocan en la innovación digital y la incubación, con un equipo de ciencia de datos de 12 personas. 

Según Gert-Jan van den Akker, presidente de la división de cadena de suministro agrícola de Cargill, la combinación de datos y tecnología ya conduce a mejores decisiones comerciales. 

Al mismo tiempo, los modelos informáticos y los programas algorítmicos también ejercen una mayor influencia en los precios de las materias primas en los mercados de futuros, lo que dificulta la cobertura de posiciones. 

El dato.
66% de los contratos de petróleo crudo
en el mercado de futuros de CME se automatizaron.

Entre 2012 y 2016, casi dos tercios de los contratos de petróleo crudo que se comercializaron en el mercado de futuros de CME se automatizaron, en comparación con 54%, de acuerdo con un estudio de 2017 de la Comisión de Comercio de Futuros de Materias de EU

En la soya y el trigo, la cifra aumentó de 39% a casi 50%, mientras que en los metales preciosos aumentó de 46 a 54%. 

Algunos comercializadores unen fuerzas con fondos algorítmicos para aprender cómo funcionan. BayWa, un comercializador agrícola alemán de tamaño medio, se relacionó con Molinero Capital Management, un fondo estadounidense especializado en operaciones “cuantitativas” respaldadas por computadora, y el fondo alemán Quantumrock Capital

A pesar de este nuevo entusiasmo, el camino hacia el soporte electrónico puede no ser fácil para algunos comercializadores. En comparación con otros sectores financieros e industriales, “vienen muy rezagados”, dice un consultor. 

Un problema es que algunos comercializadores de materias más grandes se enfrentan a la resistencia interna al centralizar la información en una sola plataforma. 

Otro obstáculo es que en algunas casas comerciales, el personal opera en plataformas de tecnología múltiple, con diferentes unidades que usan sistemas independientes. 

Incluso donde la infraestructura digital ya está en su lugar, puede pasar un poco de tiempo antes de que la inteligencia artificial se convierta en una parte importante del comercio de materias primas. 

Sin embargo, la digitalización impulsa cada vez más el comercio y debe adoptarse, coinciden varios ejecutivos de materias primas. Para Büssenschütt de EDFT, “es otra herramienta que los operadores deben comprender”.



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