El “lunes negro” no fue un día ideal para realizar transacciones bursátiles en Nueva York. China y Japón — cuyos mercados de valores ocupan respectivamente el segundo y tercer lugar como los más importantes del mundo — habían cerrado alrededor del 8 por ciento y el 6 por ciento a la baja en las primeras horas, y la tinta roja se había derramado a través de todas las plataformas principales de Europa. Antes de que sonara la campana de apertura, algunos expertos ya estaban murmurando acerca de una ‘masacre’ en Wall Street.
Pero a los clientes de iSentium — alrededor de una docena de fondos de cobertura — se les instó a ser audaces. De acuerdo con las máquinas ‘escarbadoras’ de Twitter, construidas por esta empresa con sede en Nueva York, el índice S&P 500 se iba a recuperar en la mañana del 24 de agosto, una vez que hubieran pasado los choques iniciales.
El software había examinado el lenguaje de cientos de miles de tuits relacionados con acciones y predijo que el estado de ánimo que prevalecería en el mercado ese día sería más positivo que negativo. De ahí la recomendación de que los inversores compraran el SPDR S&P 500, un fondo negociado en la bolsa que rastrea el índice.
Gautham Sastri, el director ejecutivo y el mayor inversionista de iSentium, ha estado respaldando con su dinero lo que predica. Todos los días utiliza una cantidad de su propio dinero para comprar o vender el índice a las 9:31 a.m., dependiendo de si la señal es alcista o bajista, y cierra la posición unos minutos antes del cierre. El Sr. Sastri declaró que, a mediados de agosto, él había logrado un alza del 17 por ciento para el año — cerca de 12 veces mejor que el S&P. El “lunes negro” él obtuvo un 2.5 por ciento de ganancias.
“En cierto modo, es la estrategia más tonta que existe”, dijo el Sr. Sastri. “Pero funciona”.
Su compañía es pequeña: iSentium cuenta con 13 empleados y está en camino de producir cerca de US$1.8 millones en ingresos este año. Pero, aunque pequeña, iSentium está a la vanguardia de una clase emergente de compañías enfocadas en las finanzas que intentan extraer valor de los intercambios entre los 316 millones de usuarios activos de Twitter.
