Wat zeggen zoekopdrachten op Google, oordelen van werknemers over bedrijven en uitspraken van over de kracht van een bedrijf? Volgens BlackRock, de grootste vermogensbeheerder ter wereld, kun je met de analyse van ‘big data’ slimmer beleggen.
De naam BlackRock roept misschien niet bij iedereen hetzelfde aha-gevoel op als ‘Apple’ of ‘Goldman Sachs’. Maar volgens weekblad The Economist is de Amerikaanse vermogensbeheerder een uitgelezen kandidaat voor de titel van ‘meest invloedrijke bedrijf ter wereld.’
BlackRock beheert via beleggingsfondsen liefst 4.500 miljard dollar aan vermogen van pensioenfondsen, bedrijven en particulieren, meer dan welke andere professionele belegger ook. Het in 1988 opgerichte bedrijf van de Amerikaanse financiële expert Larry Fink doet dat inmiddels met 12 duizend werknemers die meer dan 7.700 beleggingsportfolio’s beheren.
Als BlackRock zich ergens serieus mee inlaat, kijken anderen al gauw geïnteresseerd mee. Het is dan ook van groot belang voor BlackRock om telkens dingen te verzinnen die in ieder geval tijdelijk een competitief voordeel bieden en uitzicht op net wat méér rendement vergeleken met andere beleggers, zo vertelt Richard Mathieson van BlackRock tijdens een flitsbezoek aan Amsterdam.
Big data voor extra rendement
Eén van de strategieën waarmee BlackRock zich momenteel wil onderscheiden is het gebruik van ‘big data’ bij het nemen van beleggingsbeslissingen. “Big data is een trendy begrip, maar in 2008 zijn we ermee begonnen en toen noemden we het ‘ongestructureerde data’ “, schetst Mathieson, die directeur is bij het Scientific Active Equity Team. Want wat kun je met de almaar groeiende stroom aan gegevens die via het internet beschikbaar komt?
Het Scientific Equity Team van BlackRock telt zo'n 35 onderzoekers en heeft niet toevallig San Francisco als hoofdzetel, in de buurt van techwalhalla Silicon Valley. Blackrock zet namelijk bewust traditionele financiële specialisten en data-experts bij elkaar om uit te vinden wat de waarde van zoektrends op Google of het taalgebruik van topbestuurders is voor het beleggingsbeleid.
"Om het brede plaatje te schetsen: onze verwachting is dat aandelen de komende vijf jaar gemiddeld vier tot vijf procent rendement per jaar opleveren, veel minder dan in de afgelopen jaren. En ook minder dat historische rendementen van 7 tot 8 procent", geeft Mathieson aan. "Als je met de analyse en het gebruik van big data zonder veel risico een extra rendement van ongeveer één procentpunt kunt realiseren, boven die 4 of 5 procent, dan is dat zeer waardevol. Zeker in een wereld waarin de opbrengst van traditionele beleggingscategorieën zoals aandelen en obligaties lager is dan normaal. "
Google-expert helpt BlackRock met tekstanalyse
Mathieson benadrukt dat de modellen die BlackRock gebruikt een mix vormen van traditionele instrumenten en alternatieve bronnen: aan de ene kant heb je indicatoren zoals koers-winstverhoudingen van aandelen en de analyse van winstcijfers en kasstromen; anderzijds zijn er de positieve en negatieve signalen die de 'quants' bij BlackRock uit de overvloed aan internetdata destilleren. "Die totale datastroom is voor individuen niet te behappen. BlackRock volgt wereldwijd 15 duizend bedrijven, waarvan er 5.000 kwartaalcijfers publiceren. Die laatste groep brengt dus 20 duizend berichten per jaar uit. Daarnaast krijgen we elke dag gemiddeld zo'n 4.000 nieuwe rapportjes over aandelen van analisten. En als je naar andere data kijkt, dan typen gebruikers van Google bijvoorbeeld 4 miljoen zoekoprachten per minuut in."
Om bruikbare informatie uit deze continue datastroom te halen, maakt BlackRock mede gebruik van geautomatiseerde tekstanalyse - sinds begin dit jaar heeft het wetenschappelijke team daarvoor versterking gekregen van zoekspecialist Bill MacCartney die werd weggekaapt bij de techreus Google.
Het wetenschappelijke team scant onder meer analistenrapporten en verslagen van vraag-antwoordsessies van topmanagers met analisten. Daarbij worden sleutelwoorden geïdentificeerd die een positieve of negatieve lading hebben. Vervolgens wordt gekeken of er een verandering van toon is vergeleken met een eerdere rapportage, want dat zegt iets over een wijziging van het sentiment rond een aandeel.
Computer luistert mee naar praatjes van financiële topman
"Bij de vraag-antwoordsessies van bestuurders en analisten blijkt bijvoorbeeld dat als het bestuur veel cijfers noemt, dat doorgaans een positieve indicator is, terwijl omgekeerd het mijden van cijfers een negatief teken is", geeft Mathieson aan.
De antwoorden van de chief financial officer blijken vaak significanter dan die van de chief executive officer. Mathieson: "Verandering in het taalgebruik in negatieve of positieve zin vatten we samen in een score. In de praktijk blijkt dat we daarmee toekomstige aanpassingen van oordelen van analisten over een periode van drie maanden kunnen voorspellen. Dat is heel nuttige beleggersinformatie"
Op sociale media zoekt BlackRock naar 'trending topics'. Vaak zijn de data gratis, zoals bij de zoekwoordanalyse van Google Trends, maar niet altijd: "Twitter vraagt er geld voor en daar kopen we bijvoorbeeld blokken van 1 procent van de tweets", zegt Mathieson. Op die manier kwam BlackRock erachter dat, vlak voor het beruchte Griekse referendum van deze zomer, de naam van de Griekse premier Tsipras wereldwijd veel frequenter in negatieve zin werd gebruikt op Twitter. Maar dat gold niet voor Griekenland zelf: daar werd er niet méér getweet over Tsipras en ook niet negatiever. "Zulke signalen kunnen behulpzaam zijn als je bijvoorbeeld een inschatting wilt maken van de uitslag van een referendum."
Glassdoor als winstvoorspeller
Een bruikbare bron vormen ook sites zoals Glassdoor, waar werknemers en ex-werknemers recensies over een bedrijf plaatsen. Die worden op Glassdoor samengevat in een score. "Je denkt in eerste instantie dat daar veel ruis bij zit, maar de distributie van positieve en negatieve oordelen is vaak opvallend gelijkmatig. Als je data van Glassdoor vervolgens combineert met financiële gegevens dan zien we dat Glassdoor een behoorlijk sterke voorspeller is van de langetermijnwinstgevendheid van een onderneming."
Uit de cocktail van subscores per bron komt in de modellen van BlackRock een eindoordeel tevoorschijn over een bedrijf. Dat kan leiden tot suggesties om aandelen van een bedrijf bij te kopen of juist te verkopen.
Betekent dit dat robots tegenwoordig de belangrijkste beslissingen nemen? Nee, zegt Mathieson nadrukkelijk: "Je moet de rol van portfoliomanagers zien als die van een piloot in een vliegtuig. In principe kan een vliegtuig tegenwoordig ook zonder piloot van A naar B komen, maar je wilt toch een mens erbij hebben die via een dashboard overzicht en controle houdt. Zo werken de portfoliomanagers ook: die beslisssen op grond van de suggesties die de modellen afgeven wat ze doen. En als het model bijvoorbeeld plotseling van heel negatief heel positief wordt over een aandeel, dan gaat er wel een lampje branden zodat de manager kan checken wat er aan de hand is."