Contacto
Estay es tecnología de inversión que piensa en términos de resultado y de la dinámica de sistemas complejos, no en predicciones.
Desarrollamos y licenciamos software de automatización. Nuestra primera estrategia, Smart Balanced Hedging, se licencia como software: una API que cada cliente conecta a la cuenta que abre a su propio nombre, eligiendo el importe y desconectándola cuando quiera. Estay nunca custodia el dinero y no tiene acceso a ingresos ni retiradas.
Personas e instituciones con un patrimonio líquido significativo que buscan una renta estable con un riesgo muy bajo.
No queremos que lo ponga todo: usted decide el importe con el que trabaja el software y lo ajusta cuando desee, para diversificar. Las decisiones patrimoniales rara vez se toman en solitario, por eso le invitamos a compartir esta información con quien estime necesario. Si tiene dudas y preguntas, por favor, no dude en avisarnos.
Nuestra filosofía
Ganar sin perder el rumbo: el control va antes que la rentabilidad.
Los mercados son sistemas complejos que cambian cada segundo. Perseguir la máxima rentabilidad a cualquier precio es la forma más rápida de perder el control, y lo vemos cada semana en la prensa financiera.
En Estay empezamos por lo contrario: fijamos primero el riesgo que no estamos dispuestos a superar y, dentro de ese límite, encontramos la mejor rentabilidad estable. Es la filosofía de quien quiere preservar su patrimonio y disfrutar de una renta estable, sin sobresaltos.
Creemos que un sistema solo es viable cuando mantiene el equilibrio con su entorno. Lo mismo ocurre con una cartera: no sobrevive quien más arriesga, sino quien mejor se adapta y se regula.
Un objetivo llevado al extremo acaba rompiendo el sistema.
Primero el límite; después, la mejor rentabilidad posible dentro de él.
Un mundo que ya no funciona como antes
Internet está transformando nuestras relaciones, nuestra educación, nuestro trabajo y también cómo invertimos. Todo cambia, y cada vez más deprisa.
Las herramientas de ayer
Vivimos una época de grandes transiciones tecnológicas y culturales, y en esos periodos aparecen la confusión y la desorientación. Buena parte de nuestra ansiedad colectiva viene de intentar resolver los problemas de hoy con las herramientas y los conceptos de ayer.
Eso es lo que ocurre en la inversión. Los modelos tradicionales son cada vez más sofisticados, pero cada vez menos capaces de adaptarse a tiempo al volumen de datos y a la velocidad de cambio que esos datos traen.
Complicar el entorno, no el regulador
Muchos modelos hacen crecer la complejidad en el lado equivocado de la ecuación: añaden complicación al análisis del entorno en lugar de reforzar la capacidad reguladora del propio sistema de inversión. Nosotros hacemos lo contrario.
Todo buen regulador de un sistema debe ser un modelo de ese sistema.Conant & Ashby, 1970 (teorema del buen regulador)
Cómo pensamos
Cuatro principios guían cada decisión, desde el diseño de una estrategia hasta el funcionamiento diario del software.
Ningún objetivo, por deseable que sea, puede perseguirse hasta su máximo o su mínimo sin que el sistema colapse. Por eso fijamos primero los límites de riesgo y solo después optimizamos la rentabilidad dentro de ellos.
El miedo y la codicia mueven a la mayoría de los inversores, y cada persona reacciona a su manera. Nuestras decisiones se basan en probabilidades: si no se alinean, simplemente no operamos.
Un sistema solo aprende si se equivoca y solo mejora si recuerda. Cada decisión alimenta una memoria que se usa, entre otras cosas, para no repetir el mismo error.
Los mercados evolucionan y las estrategias también. Los parámetros se reajustan de forma permanente en lugar de apoyarse en un único modelo fijo que un día dejará de funcionar.
Qué nos distingue
Frente a los sistemas automáticos tradicionales, nuestro enfoque se diferencia en dos aspectos esenciales.
1. No dependemos de una única estrategia
Si va bien, va bien; si va mal, va mal, hasta llegar a la margin call.
Identifica patrones y actúa en consecuencia. Si las probabilidades se alinean, invierte; si no, no.
2. Distinguimos lo complicado de lo complejo
Los enfoques reduccionistas simplifican el sistema financiero para llegar a una decisión y, por el camino, confunden lo complicado con lo complejo. Nosotros usamos la complejidad externa para identificar patrones que la reducen y ampliamos la variedad de nuestro propio modelo. Eso se traduce en un control más rico y en decisiones más precisas.
De la acción a la reacción
Hemos pasado el foco de la acción guiada por datos a la reacción guiada por las relaciones entre los elementos del sistema financiero y su entorno.
Para tener éxito hay que conocer de antemano las consecuencias de cada estrategia, porque sus efectos se sienten sin demora. Eso no se logra solo con datos, ni siquiera con volúmenes muy grandes de datos.
Más allá de lo puramente matemático
Al enfoque cuantitativo tradicional, basado en algoritmos guiados por datos y un marco lineal, añadimos una visión sistémica: conceptos, temas, analogías y coherencias de los entornos económico, político, social y tecnológico, agrupados en redes de relaciones que se traducen en patrones.
No se trata solo de recuperar la estructura o el contenido de una base de datos, sino de reconstruir conocimiento a partir de la mecánica de causa y efecto.
Un control que regula el riesgo desde dentro
Una de nuestras mayores diferencias es orientar el modelo hacia la viabilidad a corto, medio y largo plazo mediante la gestión científica de los factores de riesgo.
Ningún objetivo puede perseguirse hasta su valor máximo o mínimo, porque en ambos casos el sistema colapsa. Para evitarlo analizamos cuatro dimensiones y construimos a partir de ellas controles que mejoran cómo se organiza la información y cómo se toman las decisiones.
Cómo se regula el sistema a sí mismo.
Cómo interactúa con el mercado.
Lo que lo hace duradero y adaptable.
Qué ocurre y cómo se corrige.
Un sistema de control maestro, con capacidad suficiente de adaptación, calibra y regula todas las estrategias a la vez y ajusta sus parámetros ante el cambio, los choques y las noticias. El mayor potencial de rentabilidad sin riesgo añadido se desperdicia más por no entender el control intrínseco que por cualquier otra razón.
