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Los fondos de cobertura sistemáticos sufrieron pérdidas consecutivas en octubre | Los modelos de alta frecuencia y las estrategias cuantitativas se enfrentan a presiones de caída.
industria5 meses antes
Resumen：Un informe reciente de Goldman Sachs revela que los fondos de cobertura sistémicos globales han experimentado, en general, pérdidas consecutivas desde octubre, principalmente debido a fluctuaciones macroeconómicas y a la interpretación errónea de las tendencias por parte de modelos de alta frecuencia basados en IA. Este artículo analiza las causas de estas caídas, las reacciones del mercado, las vías de transmisión del riesgo y los futuros ajustes estratégicos.
🕘 Fecha de lanzamiento: 13 de octubre de 2025
📍Fuente: BrokerHiveX Global Macro
🧩 Categorías: Trading Cuantitativo | Fondos de Cobertura | Volatilidad del Mercado
1. Antecedentes: El informe de Goldman Sachs revela una "onda de retroceso sistemática"
En octubre de 2025, Goldman Sachs publicó su último informe de seguimiento de liquidez del mercado, señalando que
Los fondos de cobertura sistemáticos experimentaron sus pérdidas diarias más significativas desde el año pasado a principios de octubre.
La caída promedio fue de 1,8%–2,6% , y algunos fondos con estrategia de modelos de alta frecuencia perdieron más del 4% .
El informe señala que las principales fuentes de pérdidas incluyen:
El repunte a corto plazo de los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense hizo que el modelo de tendencia fallara;
Los programas cuantitativos impulsados por IA no logran capturar cambios repentinos en las políticas macroeconómicas;
Los traders de alta frecuencia se ven obligados a reducir sus posiciones y reducir las pérdidas cuando la volatilidad se amplifica.
2. Razón fundamental: El modelo se basa excesivamente en el supuesto de estabilidad.
Goldman Sachs mencionó en el informe que en los últimos tres meses, los modelos algorítmicos de algunos fondos sistemáticos han dependido excesivamente del supuesto de "entorno de baja volatilidad".
Sin embargo, los cambios en las señales políticas de la Reserva Federal y el Banco de Japón en octubre llevaron a un desajuste estructural en el mercado.
| Factores impulsores | Mecanismo de impacto | ilustrar |
|---|---|---|
| fluctuaciones de los tipos de interés | Los supuestos de referencia del modelo fallan | Los rendimientos de los bonos del Tesoro estadounidense subieron del 4,1% al 4,6%, lo que desencadenó una falsa señal de cambio de tendencia. |
| Cambios esperados en la política monetaria | Las señales algorítmicas son confusas | El dólar estadounidense fluctuó bruscamente después de los comentarios de la Fed. |
| Sobreajuste del modelo de cuantificación | El trading de alta frecuencia tiene una alta autocorrelación | El modelo funciona bien en mercados con poco ruido, pero falla en entornos con mucho ruido. |
| Las estrategias de IA se quedan atrás | Actualizaciones retrasadas del aprendizaje automático | Algunos fondos de IA no actualizan oportunamente los parámetros de las variables macroeconómicas |
“El modelo es correcto, pero el mundo está cambiando”. — Goldman Sachs QIS
III. Impacto en el mercado: una caída repentina de la liquidez y la propagación de la volatilidad
A principios de octubre, las reducciones de posiciones de los fondos cuantitativos y sistemáticos exacerbaron las tensiones de liquidez del mercado.
Según datos conjuntos de Goldman Sachs y JPMorgan Chase:
Los fondos sistemáticos redujeron sus tenencias de acciones globales en aproximadamente 32 mil millones de dólares en una semana;
Las posiciones en CTA (fondos de seguimiento de tendencias) cayeron más de un 25% ;
El índice de volatilidad del mercado bursátil mundial (VIX) subió a 22,8 puntos en el corto plazo.
Esto provocó una fuerte caída en la liquidez del mercado a corto plazo, lo que desencadenó más ventas programáticas .
Formación de un "bucle de retroalimentación de pérdidas".
IV. Categorías de fondos principalmente afectadas
| Tipo de fondo | Dirección estratégica | Retroceso promedio | Oficina de Representación |
|---|---|---|---|
| CTA / Seguimiento de tendencias | Futuros de tasas de interés e índices | -2,6% | Winton, Man AHL |
| Cuantización de alta frecuencia | Arbitraje de alta frecuencia, negociación de microestructuras | -3,8% | Dos Sigma, Comercio de Salto |
| Fondo Cuantitativo de IA | Estrategias de aprendizaje profundo e ingeniería de características | -2,1% | Qraft AI, tecnología renacentista |
| Fondos de cobertura multiestrategia | Modelo híbrido macro + cuantitativo | -1,5% | Bridgewater, AQR |
Fuente: Informe de Estrategias de Inversión Cuantitativa (QIS) de Goldman Sachs, 2025
5. Visión de los analistas: El riesgo se desplaza hacia la “estabilidad del modelo”
Los estrategas de Goldman Sachs señalaron que esta ronda de retroceso no se debió a la caída de los mercados tradicionales, sino al "efecto de negociación abarrotada" causado por la excesiva consistencia del comportamiento del modelo .
Varios fondos utilizan modelos de entrenamiento de parámetros similares (como la regresión factorial macro y la predicción de tendencias LSTM).
Esto produce una reducción colectiva de posiciones y una volatilidad intensificada cuando se produce la reversión de la señal de activación.El período de retención promedio del modelo de alta frecuencia es de solo 30 minutos y el período de retroceso es corto pero la frecuencia es alta.
Morgan Stanley agregó:
“El principal desafío que enfrentan hoy los fondos cuantitativos de IA no es el poder de cómputo, sino la insuficiente capacidad de adaptación dinámica ”.
6. Transmisión de riesgos potenciales: ¿Qué significa para el mercado?
1️⃣ Riesgos a corto plazo : La volatilidad aumenta y la elasticidad del CTA y el trading de alta frecuencia a los precios del mercado disminuye.
2️⃣ Riesgo a medio plazo : si los fondos sistémicos siguen saliendo, podría desencadenarse una «ola de desapalancamiento pasivo».
3️⃣ Riesgos a largo plazo : los conjuntos de entrenamiento de modelos de IA se basan en datos de ciclos antiguos y pueden enfrentar una reconstrucción de estrategia a largo plazo en el futuro.
El departamento de investigación interna de la Reserva Federal (FRB Labs) señaló:
"La sincronicidad sistémica de la financiación es la nueva variable de la estabilidad financiera".
7. Ajuste de la estrategia: cómo deben responder los fondos
Ante las continuas reducciones de capital, muchas instituciones cuantitativas están adoptando las siguientes contramedidas:
Ampliación de los pesos dinámicos de los factores : mejora de la respuesta en tiempo real de las variables de política macroeconómica;
Presentación de un módulo de monitorización de riesgos de IA : evaluación en tiempo real de riesgos de sobreajuste del modelo o desviaciones de parámetros;
Validación cruzada de señales entre mercados : referencia simultánea de señales de los mercados de bonos, divisas y materias primas para reducir el riesgo de consistencia;
Fortalecer el mecanismo de intervención manual : revisar manualmente las señales comerciales cuando el modelo muestra resultados anormales.
La industria espera que algunas instituciones adelanten el ciclo de actualización del modelo 2026 hasta finales de este año.
8. Conclusión: Los “límites algorítmicos” de los fondos cuantitativos quedan una vez más al descubierto
La retirada concentrada de fondos sistemáticos no sólo expuso la vulnerabilidad de los modelos de alta frecuencia,
También recuerda al mercado que en la era de la IA, los algoritmos no son omnipotentes y la liquidez sigue siendo la condición límite última .
Como concluye el informe de Goldman Sachs:
“El problema central en los mercados financieros durante los últimos 20 años ha sido la emoción humana, y ahora es el consenso algorítmico”.
🔗 Referencias
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