TL;DR
- Los LTAFs amplían la diversificación para personas inversionistas más allá de la bolsa; Paul Golden analiza su efecto frente a los trusts.
- También revisa el fuerte aumento en 2025 del voto en contra a la remuneración ejecutiva y el papel del lenguaje al entrenar LLMs para operar divisas.
Quienes invierten al menudeo no deben perder de vista los trusts
Los long-term asset funds (LTAFs) en el Reino Unido tomaron impulso luego de que Hargreaves Lansdown aceptó incorporar dos fondos de Schroders a su plataforma, un paso que previsiblemente atraerá más dinero minorista hacia los mercados privados.
Se promociona a los LTAFs como una vía para diversificar carteras personales, acceder a activos fuera del parqué con retornos menos correlacionados y, de paso, apoyar a la economía real.
Es de esperar que entren más competidores. Por ejemplo, Scottish Widows obtuvo en agosto la autorización de la FCA para un fondo y se prevé su lanzamiento antes de que cierre el año.
Abrir la puerta de los LTAFs al gran público no convence a todo mundo. Hay quienes alertan que se empujará a las y los minoristas hacia posiciones en privados que pueden ser complejas y poco transparentes.
Scott Voss, Managing Director & Senior Market Strategist en HarbourVest Partners, conversó con @JillMalandrino sobre la mayor demanda de acceso a mercados privados por parte de inversionistas.
También existe el riesgo de confusión: no todas las personas tienen claro qué califica exactamente como activo privado. Y pesa el tema de la liquidez; estos vehículos suelen exigir avisos mínimos de 90 días y establecer límites a los rescates.
La liquidez tiene un costo.
Un gestor comparó llevar LTAFs al público minorista con usar un mazo para abrir una nuez. Recordó que, desde hace tiempo, las y los minoristas pueden exponerse a mercados privados mediante trusts de inversión, una estructura cerrada con historial probado de resistencia en etapas difíciles.
Otro especialista se dijo sorprendido por lo poco que se está valorando a los trusts y reiteró la máxima de que la liquidez tiene un costo.
Los activos privados encajan mejor en estructuras cerradas y, por lo general, los trusts han sido relativamente baratos y con negociación fluida. Hoy, algunos cotizan con descuentos notables, al punto de que el mercado parece no asignar valor a la parte privada que ofrecen.
Esa situación trae más vaivén por la dinámica de primas y descuentos, pero también abre la puerta a retornos superiores si los descuentos se reducen, objetivo en el que la industria está trabajando.
No todos los trusts han entregado lo prometido, en especial varios centrados en infraestructura. Con todo, los trusts de private equity han destacado en la última década, argumento suficiente para que quienes miran a los LTAFs se detengan a evaluar.
Datos clave
- Hargreaves Lansdown incorporará dos LTAFs de Schroders en su plataforma.
- Scottish Widows recibió autorización de la FCA en agosto; lanzamiento previsto antes de fin de año.
- Los LTAFs suelen exigir avisos mínimos de 90 días y establecer límites a los rescates.
- Alternativa histórica para minoristas: trusts de inversión cerrados con negociación en mercado secundario.
El disenso de accionistas pone lupa a decisiones de capital
Un reporte reciente muestra que, en la temporada de poderes de 2025, creció con fuerza la oposición de accionistas a la paga de ejecutivos frente al año previo; también aumentó el rechazo a resoluciones para emitir acciones.
La revisión de temporada de asambleas anuales de Georgeson —basada en reuniones en nueve mercados europeos clave— halló que la proporción de informes de remuneración impugnados subió de 29.9% en 2024 a 31.1%. Una resolución se considera impugnada cuando 10% o más del voto se emite en contra.
Las resoluciones sobre emisión de acciones impugnadas también avanzaron: de 13.4% a 18.9%. Es relevante porque, en la mayoría de mercados europeos, las empresas requieren aprobación de sus accionistas antes de poder emitir nuevos títulos.
El rechazo a estos permisos creció en todos los mercados salvo en el Reino Unido (ligera disminución) y Suiza, donde no hubo votos impugnados sobre emisiones.
Para algunas voces, este repunte refleja que el mercado exige mayor vigilancia sobre decisiones de capital. También pesan las inquietudes por la dilución y la forma en que las compañías asignan capital.
Warren Buffett dejó atrás su antipatía por el sector tecnológico para invertir en Apple, en parte gracias a sus intensas recompras, que elevaron su porcentaje de propiedad en la última década. El líder de Berkshire Hathaway suele preferir empresas que devuelven capital a sus dueños.
Comentarios del sondeo global a inversionistas institucionales de Georgeson, publicado este año, refuerzan que inversionistas como Buffett valoran el involucramiento real, más allá de presentar cifras o documentos.
Se aprecian conversaciones alineadas con las estrategias de inversión —enfocadas en materialidad financiera y creación de valor de largo plazo— y, cuando una emisora tarda en responder, crece la disposición de los accionistas a coordinar acciones en conjunto.
Datos clave
- Informes de remuneración impugnados: 31.1% en 2025 vs 29.9% en 2024.
- Emisión de acciones impugnada: 18.9% en 2025 vs 13.4% en 2024.
- Umbral de impugnación: 10% del voto en contra.
- Excepciones en 2025: ligera disminución en el Reino Unido; sin impugnaciones en Suiza.
En FX, el idioma sí importa
Investigación del Swiss National Bank sugiere que los modelos de lenguaje grande (LLMs) superan a la IA tradicional al anticipar movimientos en el mercado FX, lo que deja a muchas y muchos traders preguntándose cómo aprovecharlo en sus pronósticos.
Las y los autores plantean que los LLMs ajustados capturan mejor los matices de las noticias —sobre todo si se entrenan con mezcla de datos etiquetados por personas y etiquetado distante—, y que los LLMs adaptados al dominio aventajan a modelos financieros preentrenados que no se han afinado para los retos lingüísticos y estructurales propios de FX.
Su conclusión: adaptar LLMs al dominio mejora la precisión al clasificar sentimiento y eleva la utilidad predictiva de esas señales en aplicaciones de trading.
Los copilotos basados en LLM, que permiten consultar datos en lenguaje natural, estuvieron de moda el año pasado, aunque muchos bancos optaron por explorar la tecnología y detectar riesgos antes de desplegarla a gran escala.
La competencia creciente de formadores de mercado no bancarios, sin embargo, aceleró las estrategias de aprendizaje automático e IA de los bancos.
Aunque el modelo del SNB fue eficaz, no está exento de límites. En un mercado global donde se opera volumen en regiones sin inglés como idioma principal, el enfoque no contempla noticias en varios idiomas relevantes, lo cual afecta pares donde el dólar no participa.
Además, existe el temor de que el modelo refleje el consenso de analistas más que un sentimiento verdaderamente predictivo; y el consenso, a menudo, ya está incorporado en los precios.
Con acierto, las y los investigadores reconocen que la escasez de datasets de sentimiento en FX debidamente etiquetados sigue siendo un freno y que se requiere más trabajo para evaluar su uso en marcos de mayor complejidad, como el high-frequency trading.
Datos clave
- Mejor desempeño al ajustar LLMs con mezcla de etiquetas humanas y etiquetado distante.
- Los modelos adaptados al dominio superan a modelos financieros preentrenados no afinados para FX.
- Limitaciones: cobertura multilingüe insuficiente y riesgo de replicar el consenso del mercado.
- Brecha de datos: escasez de datasets de sentimiento en FX debidamente etiquetados; falta validar en escenarios de high-frequency trading.
