Meer alpha met big data

Tijdens het dieptepunt van de Griekenlandcrisis, vlak voor het referendum over de trojkadeal, werd het sentiment rond de Griekse premier Alexis Tsipras met de dag negatiever. Maar de stemming onder de Grieken zelf veranderde nauwelijks.

"Wij trokken daaruit de conclusie dat het referendum wel eens Tsipras’ kant op zou kunnen vallen," vertelt Richard Mathieson van Blackrock. ’s Werelds grootste vermogensbeheerder, met 4,7 biljoen dollar onder beheer, stemde zijn beleggingsbeleid af op een Grieks nee tegen de trojka en kreeg gelijk.

Het was geen goed geïnformeerde gok van een eigenwijze actieve belegger. Blackrock wendde de steven inzake Griekenland op grond van big data mining. De Amerikaanse gigant verzamelt dagelijks enorme hoeveelheden data en analyseert die met speciale computerprogramma’s.

Kennis delen

Mathieson is een van de managers van deze operatie. Maar het brein erachter wordt Bill MacCartney, die Blackrock in juni wegkaapte bij Google, waar MacCartney onder meer medeverantwoordelijk was voor het programma Translate.

Blackrock maakte niet bekend voor hoeveel geld MacCartney is overgekocht, maar specialisten zoals hij zijn, zacht gezegd, niet goedkoop. "Wij zijn enorm aan het investeren in mensen,"  zo verklaarde Blackrock-baas Larry Fink het wegkapen van MacCartney.

Actieve beleggers presteren zwakker en zwakker en velen wijten dat aan de hardnekkig lage rente. Fink gelooft er niets van. "Dankzij technologie kunnen wij letterlijk ieder beursfonds op de voet volgen. Er bestaan geen onbekende of vergeten aandelen meer." Met andere woorden: omdat kennis steeds sneller en steeds breder wordt gedeeld, is het voor actieve beleggers steeds moeilijker om het verschil te maken.

Rendement via big data

"Wij houden rekening met een rendement van gemiddeld 4 tot 5% op aandelen voor de komende vijf jaar," zegt Mathieson. "Dat is een stuk minder dan we jarenlang gewend waren. Wij proberen nu langs andere routes 200 basispunten extra alpha te genereren voor onze klanten."

Deels via nieuwe producten zoals het Americas Diversified Equity Absolute Return Fund ofwel ADEAR. Deels – en dat is de kansrijkste weg – via big data. Dat is de term voor het verzamelen van grote hoeveelheden openbare gegevens, en die vervolgens laten analyseren door computerprogramma’s.

Mathieson geeft een indruk van het gigantische informatie-aanbod. "Wereldwijd worden er dagelijks vierduizend researchdocumenten gepubliceerd voor beleggers. Er zijn jaarlijks twintigduizend aandeelhoudersvergaderingen, jaar- en kwartaalcijferspersconferenties andere vergelijkbare bedrijfsbijeenkomsten."

Zelflerende computers

Google wordt vier miljoen keer geraadpleegd – per minuut, wel te verstaan. "Twee jaar geleden werden er nog maar 650.000 Google-searches per minuut gedaan. De zucht naar, en het aanbod van informatie neemt ieder jaar exponentieel toe."

Al die verslagen kun je volautomatisch laten doorploegen op, bijvoorbeeld, het percentage positieve kwalificaties – indicatie: een optimistische stemming rond het betreffende bedrijf – , het gehalte harde cijfers – ook gunstig: hoe meer harde cijfers het management durft te noemen, hoe beter doorgaans hun prestaties – en het aantal referenties aan de toekomst – indicatie: kennelijk gaat het minder goed op dit moment.

Blackrock legt de uitkomsten van dit computergraafwerk naast de klassieke fundamentals: hoe hoog of laag is de K/W in verhouding tot de markt en branchegenoten, hoe hoog de kasgeldbuffer, hoe laag de bedrijfskosten in relatie tot de omzet.

"Het komt nog best vaak voor dat de big data mining leidt tot de verkeerde conclusies, als je goed kijkt naar de harde data," vertelt Mathieson. Maar daar leert het big data-laboratorium weer van."‘Steeds meer van de computerprogramma’s die wij gebruiken, zijn trouwens zelflerend."

Gratis of niet te koop

Wat die programma’s ook meewegen, zijn de voortschrijdende inzichten omtrent de tijd die bepaalde veranderingen nemen. Mathieson geeft een voorbeeld. "Als een analist op bedrijfsbezoek is geweest, schrijft hij niet meteen daarna zijn analyse. Meestal bezoekt hij nog een paar branchegenoten, wacht op de mening van andere analisten of slaapt er gewoon nog een paar nachtjes over." Het kan twee maanden duren om een consensus onder analisten over een bedrijf of sector te laten kantelen, weten ze inmiddels bij BlackRock.

Verbluffend veel van de benodigde data plukt Blackrock gewoon gratis van het web. "Google Search is een van de meest effectieve bronnen. Vooral om te ontdekken wát andere mensen zoeken." Een tijdje terug registreerden de Blackrock-algoritmen dat de Spanjaarden beduidend vaker Google’den naar nieuwe auto’s, en vakanties over de grens. "Toegegeven: ze kwamen van heel diep. Toch was het een duidelijke indicatie dat zij de toekomst weer wat zonniger inzagen."

Soms moet de informatie worden gekocht. "Twitter vraagt er geld voor – véél geld. We hebben onlangs 1% gekocht van alle tweets wereldwijd over een bepaald onderwerp." Andere data zijn helemaal niet te koop. "LinkedIn verkoopt ze niet, hoeveel je ook biedt."

Europese achterstand

Beperkten de data miners van Blackrock zich tot dusver tot financiële informatie, sinds kort storten zij zich grootschalig op social media. "Daar valt nog heel veel te halen. Bijvoorbeeld van websites voor (ex-)werknemers van een bepaald bedrijf." Glassdoor is daarvan de bekendste.

"Daar zijn zevenhonderd BlackRock-medewerkers actief. Van hen beveelt 70% hun werkgever aan bij anderen. Dat is een zeer hoge score. Wat werknemers vinden van hun werkgever, is superrelevant om te weten." Blackrock weet ook wel dat de concurrentie niet stil zit. Hoe meer vermogensbeheerders aan big data mining gaan doen, hoe kleiner het verschil dat je langs die route kunt maken voor klanten. "De alpha van vandaag," zo verwoordt Mathieson het onvermijdelijke gevolg, "zal de smart beta van morgen zijn."

Maar big data is een zeer kostbaar en nog jong jachtterrein. Des te verontrustender voor ons Europeanen is deze vaststelling van Mathieson: "Van onze Europese rivalen is nog niemand hiermee bezig, voor zover wij weten."