Es una mañana nublada de marzo en Midtown Manhattan. Desde su escritorio de madera, entre sorbos de café y pausas largas para pensar, Igor Tulchinsky explica su última apuesta algorítmica: incorporar grandes modelos de lenguaje a su fondo de cobertura, WorldQuant. "Lo primero que puede hacer el LLM es estructurar datos, y el 80 % de los datos disponibles no están estructurados", dice Tulchinsky, vestido de negro, con sus ojos azules brillando de entusiasmo. "Es como un almuerzo gratis", agrega.

Tulchinsky convirtió su obsesión de décadas con los datos en una fuente de ganancias para Wall Street. Tiene 58 años y emigró de chico desde Bielorrusia a Estados Unidos. Con el tiempo, logró construir una fortuna dentro del mundo cuantitativo, un terreno poco visible y altamente tecnificado de las finanzas.

WorldQuant, la firma que dirige, administra US$ 10.000 millones para Millennium Management, el fondo de cobertura mucho más grande del multimillonario Izzy Englander, del que se separó en 2007. Además, WorldQuant Millennium Advisors —entidad independiente que Tulchinsky cofundó junto con Englander— gestiona más de US$ 13.000 millones para inversores externos.

Entre su participación en ambas firmas y las ganancias que consiguió con las operaciones bursátiles, el patrimonio de Tulchinsky se estima en US$ 1.700 millones.

Los analistas cuantitativos como Tulchinsky programan algoritmos que ejecutan operaciones bursátiles de forma automática, guiados por señales de precios. La especialidad de WorldQuant siempre fue el arbitraje estadístico: algoritmos —que él llama "alfas"— diseñados para aprovechar ineficiencias en los precios, ya sea entre acciones individuales o en carteras completas.

Estos alfas realizan operaciones de todo tipo: compran acciones (posiciones largas), apuestan contra otras (ventas cortas) y despliegan estrategias más complejas de fondos de cobertura, que la firma mantiene en reserva. Ante cualquier evento —ya sea un giro en la política arancelaria de Trump o el balance trimestral de una empresa tecnológica—, probablemente haya un alfa de WorldQuant calculando cómo sacar rédito.

"Negociamos con las ondas, no con las olas", dice Tulchinsky. Sus fondos ejecutan, probablemente, cientos de miles de operaciones en un día normal. "Tenemos una reserva de millones y millones de alfas", señala.

Ahora Tulchinsky busca potenciar su fábrica de alfas con modelos de lenguaje extensos —como ChatGPT de OpenAI—, que, según él, podrían ayudar a generar algoritmos nuevos y más eficaces. "Podemos usar IA y LLM para convertir y descubrir alfas en diferentes dominios. Las posibilidades son infinitas. Los LLM son cada vez más potentes", afirma.

Aunque firmas como WorldQuant ya usan herramientas de inteligencia artificial desde hace años —en tareas como investigación, modelado predictivo y programación—, el empleo de modelos de lenguaje para diseñar estrategias de trading sigue siendo una novedad.

En un informe de 46 páginas elaborado en junio pasado por el Comité de Seguridad Nacional y Asuntos Gubernamentales del Senado de EE.UU., donde participaron WorldQuant y otras firmas relevantes como Citadel y Renaissance Technologies, los LLM aparecieron mencionados solo una vez. "Este tipo de sistemas LLM internos y propietarios es un factor que se suele pasar por alto en la forma en que las empresas de inversión, especialmente las cuantitativas, pueden utilizar la IA", explica Francesco Fabozzi, director de investigación del Centro Internacional de Finanzas de Yale.

WorldQuant tiene ventaja para aprovechar el uso de modelos de lenguaje. Según fuentes cercanas a la empresa, más de 150 personas con doctorados en matemáticas, informática y otras disciplinas STEM trabajan en la firma. Aunque Tulchinsky habló públicamente del tema, la compañía evitó dar detalles adicionales.

Sin embargo, Fabozzi sostiene que es probable que un fondo como WorldQuant utilice un modelo LLM de código abierto —como Llama, desarrollado por Facebook— y lo entrene con sus propios algoritmos para que pueda identificar e incluso crear nuevos. "Se pueden tomar LLM estándar y combinarlos con información adicional. Disponemos de mucha información interna", señala Tulchinsky. "Podemos crear esta herramienta, que puede respondernos preguntas muy sofisticadas", remarca.

Más allá de la generación de alfas, Tulchinsky también quiere usar los LLM para potenciar la investigación dentro de su firma. "Se le pueden plantear preguntas al LLM. Se le puede dar un modelo como el modelo mundial de Ray Dalio, y entonces ocurre algo: Japón baja las tasas de interés, y se puede decir: 'Bueno, usando el modelo de Ray Dalio, se pueden hacer predicciones sobre cómo se extenderá a nivel mundial', y lo hará", explica, a modo de ejemplo hipotético. (Evita dar un caso real por cuestiones de competencia). "Eso se convierte en nuestros propios datos, que realmente nadie puede replicar", completa.

Fuentes cercanas a la firma indican que el uso de modelos de lenguaje por parte de WorldQuant todavía se encuentra en una etapa inicial, aunque avanza con implementación activa.

Para Tulchinsky, la inteligencia artificial no es solo una herramienta para hacer dinero, sino una forma de interpretar el mundo. Así lo describe Stanley McChrystal, general retirado de cuatro estrellas del Ejército de EE.UU., quien trabaja como consultor para WorldQuant desde 2015 y mantiene una amistad con el fundador: "La capacidad de usar datos para predecir cosas es, en cierto modo, lo que lo motiva", dice.

Con una sonrisa, Tulchinsky suma: "Con la proliferación de datos e IA, estamos llegando al punto en que prácticamente se puede cuantificar todo".

La obsesión de Tulchinsky por los datos probablemente nació en una infancia marcada por la incertidumbre. Nació en Minsk, Bielorrusia, en 1966, y creció bajo el régimen comunista de Pyotr Masherov, un revolucionario bielorruso que llegó a ser un alto dirigente soviético. Sus padres, músicos profesionales, decidieron abandonar el país en 1977, cuando su único hijo tenía 11 años. "En aquellos tiempos, cuando decidías irte, perdías el trabajo inmediatamente; te tildaban de traidor públicamente", recuerda.

La familia Tulchinsky pasó tres meses en Italia antes de recibir asilo en Estados Unidos. Allí se mudaron varias veces, pasando por cuatro estados distintos antes de que Igor cumpliera 17 años. "Es una experiencia transformadora, cuando renuncias a todo lo que dabas por sentado", rememora. "Te volvés menos temeroso del cambio e incluso te acostumbrás a él", afirma.

Un instante bursátil

Las carteras cuantitativas se modifican por hora, pero esta instantánea de las diez principales posiciones de WorldQuant Millennium Advisors muestra el tipo de acciones que prefiere operar.

Fuente: información extraída de la declaración regulatoria 13F de WMA y WhaleWisdom.com; posiciones al 31/12/2024.

Fascinado por las computadoras desde chico, Tulchinsky ya programaba videojuegos a los 17 años. Estudió informática en la Universidad de Texas, donde obtuvo la licenciatura y la maestría, y después completó un MBA en finanzas y emprendimiento en la Wharton School.

Comenzó su carrera en AT&T Bell Laboratories, la desaparecida división de investigación y desarrollo de la operadora de telefonía celular. Su primer paso en el mundo financiero fue en Timber Hill, la firma de negociación de opciones creada por otro refugiado soviético, Thomas Peterffy.

"Claro que recuerdo a Igor", dice Peterffy, de 80 años, quien emigró desde Hungría y luego convirtió a Timber Hill en el gigante bursátil Interactive Brokers, base de su fortuna de US$ 60.000 millones. "Es un pensador profundo. Me recordaba a mí mismo en mi juventud, ya que a veces parecía estar completamente absorto en sus pensamientos y parecía ajeno a lo que le rodeaba", agrega.

En 1995, Tulchinsky decidió asociarse con otro futuro multimillonario: Israel Englander, un operador de fondos de cobertura que seis años antes había fundado Millennium Management con US$ 35 millones en activos de inversores. A medida que Millennium creció, Tulchinsky se ganó un lugar dentro de la firma por su habilidad para diseñar operaciones exitosas de arbitraje estadístico.

A comienzos de los años 2000, Tulchinsky y Englander comenzaron a hablar sobre la posibilidad de que Igor creara su propia firma dentro de Millennium. "Como uno de los pioneros de la inversión cuantitativa, Igor ayudó a definir lo que es posible. Siempre estuvo un paso por delante", dijo Englander —quien casi no habla con la prensa— en una declaración escrita que compartió con Forbes. "Ha sido extraordinario ver lo que logró", sentenció.

Sin embargo, WorldQuant tuvo el peor arranque posible. En agosto de 2007, apenas siete meses después de su creación, se desató una caída generalizada entre los fondos cuantitativos, provocada por la liquidación de un operador que desencadenó una seguidilla de ventas forzadas. Fue uno de los primeros sacudones previos al gran colapso financiero.

WorldQuant sufrió el golpe, aunque Tulchinsky asegura que logró retirar todo el capital del fondo antes de que el mercado tocara fondo, lo que evitó daños mayores. "Reducir las pérdidas es un principio clave que seguimos; es la esencia de la gestión de riesgos", explica. "En la vida, la gente no reduce las pérdidas lo suficiente porque es emocional, es desagradable, pero es una muy buena estrategia", subraya.

A medida que los activos se recuperaron y empezaron a crecer, también lo hizo la incorporación de talento internacional. WorldQuant abrió su primera oficina fuera de Estados Unidos en China poco después de su lanzamiento. Tulchinsky contactó a un amigo chino para que entrevistara a mil personas y, tras ese proceso, eligieron a cinco. "Eran unos creadores de alfa espectaculares", recuerda.

Hoy, la firma cuenta con mil empleados distribuidos en 27 ciudades de 16 países. Tiene presencia en grandes centros financieros como Londres y Tokio, pero también en destinos menos convencionales, como Armenia, Hungría y Vietnam. "Le brindamos oportunidades al talento, y el talento nos proporciona alfas", dice Tulchinsky, quien dedica buena parte de su tiempo a visitar las distintas oficinas de WorldQuant. "Estoy tan acostumbrado a viajar que me da jet lag cuando no viajo", remarca.

Fuera del mundo financiero, Tulchinsky también mantiene un ritmo intenso. Entre 2013 y 2023, destinó US$ 65 millones a su fundación benéfica, que respalda principalmente la WorldQuant University, una universidad online gratuita y acreditada que él mismo fundó en 2014. La institución ofrece maestrías sin costo en ingeniería financiera, además de otros cursos en áreas STEM.

También invirtió en más de 100 startups a través de su firma de capital riesgo, WorldQuant Ventures. Entre ellas se destacan el fabricante de robots Figure AI y la fintech EquityZen. En su tiempo libre, publicó tres libros sobre inversión y está escribiendo un cuarto, enfocado en cómo minimizar las pérdidas.

A Tulchinsky todavía le quedan cosas por contar, pero el tiempo con Forbes se termina. El multimillonario tiene llamadas pendientes y un vuelo por la tarde rumbo a Miami, donde planea visitar a parte del equipo de WorldQuant. Queda claro que estar quieto no es lo suyo. Afuera de su oficina, una pared tridimensional muestra el lema de la empresa: "El cambio es progreso". "Lo interesante de Bielorrusia", comenta Tulchinsky con asombro, "lo vi en Google Earth el otro día: nada cambió en 50 años". Y dicho esto, se levanta y se va.

*Con información de Forbes US.