Voy a hablar sobre la industria de la gestión de activos aquí en puntos.
1) Inversión por factores y asignación estratégica de activos: Los agrupo porque la asignación de activos ahora está muy influenciada por los factores en varios niveles. La inversión por factores no es tan nueva como algunos medios de comunicación financieros podrían hacer creer, la investigación por factores ha estado en el mundo académico durante años, pero creo que la aplicación más significativa a la inversión fue cuando Cliff Asness comenzó AQR en 1998. Pero despegó en esta década y mencionaré esa investigación aquí. A lo largo de los años han publicado algunos libros blancos increíbles que puedes leer en https://www.aqr.com/Insights/Research . Creo que el documento más definitorio sobre los factores en esta década sería "Value Momentum Everywhere" de AQR y NYU que cimentó la existencia de primas de riesgo para estos factores en todo el mundo y también el efecto de diversificación del valor y el impulso juntos. Otro documento asombroso sería "MSCI Multi-Asset class factor model", que expone ampliamente la aplicación y la estrategia para implementar la asignación de activos en todo el mundo utilizando diversos factores como la inflación, el valor, etc., en clases de activos como la renta variable, la renta fija, la renta variable privada, los REIT, etc. Otra mención sería el uso del factor Carry en las clases de activos definidas en documentos como "Carry" de AQR.
2) Asignación táctica de activos: Separo la asignación a corto plazo porque la investigación aquí varía mucho, desde el uso de Factores (BlackRock) hasta algo como Deep Learning (Quantopian). Mientras que hay mucha investigación abierta sobre la Asignación Estratégica, la Táctica sigue siendo propietaria en su mayor parte (Sin embargo, puedes encontrar libros blancos para los 2 anteriores con una búsqueda en Google). A diferencia del primer punto, no puedo señalar una "investigación concreta" en esta parte, ya que no está lo suficientemente consolidada. Puedes buscar "Global Tactical Asset Allocation" en SSRN y encontrarás un montón de documentos, intenta ponerlos en práctica y ver cuál te funciona.
3) Aprendizaje automático : En lugar de señalar la plétora de investigaciones aquí, te sugeriría que leyeras el que creo que es uno de los mejores libros sobre el tema "Advances in Financial Machine Learning" de Marcos López de Prado. La parte de back-testing en este libro me parece una de las más realistas, vale la pena leerla.