Robot SONAR của công ty đầu tư vốn tư nhân Stripes rất thích đọc. Từ văn phòng của Stripes ở Manhattan, robot đầu tư này "gặm nhấm" tất cả những thông tin có sẵn về 13 triệu doanh nghiệp tư, chưa niêm yết mà nó theo dõi. 

Khi SONAR tìm thấy công ty yêu thích với xác suất chỉ khoảng 0,006%, các nhân sự của Stripes sẽ khởi động quá trình xây dựng mối quan hệ với doanh nghiệp kéo dài hàng năm trời. 

Stripes không sử dụng chiến lược giao dịch tần suất cao. Nhưng sự kết hợp khác thường giữa thuật toán và các "máy chạy bộ bằng cơm" đã mang lại cho Stripes một số chiến thắng lớn. Giờ đây, công ty đang tiến gần hơn đến việc hoàn thiện nghệ thuật né lỗ.

Robot trong tài chính không phải điều mới mẻ. Các quỹ đầu cơ đã dùng robot trong hàng thập kỷ, xây dựng thuật toán cho phép họ nhảy vào và thoát ra một khoản đầu tư vài lần trước khi nhà đầu tư kịp xong một dòng tin. Nhưng trong ngành ngành quỹ đầu tư tư nhân, nơi mà con người vẫn là nguồn đáng tin cậy nhất để tìm ra các thương vụ, trí tuệ nhân tạo vẫn chưa bắt kịp.

Thành công gần đây của Stripes có thể sẽ khiến xu thế trên thay đổi.

Ván cược của Stripes vào nhà sản xuất giày On Running và công ty kinh doanh phần mềm công sở Monday.com – cả hai đều lên sàn năm nay – đã mang lại cho Stripes số tiền gấp 18 và 22 lần khoản đầu tư ban đầu. Ứng dụng chuyển tiền Remitly Global và nền tảng ứng dụng trực tuyến Udemy cũng đem lại lợi nhuận ấn tượng tương tự.

Tuy những chiến thắng này rất đáng nể nhưng các khoản lỗ của Stripes mới thực sự đáng kinh ngạc.

Một thước đo hiệu quả hoạt động của quỹ được gọi là hệ số lỗ. Trong đầu tư, các ván cược có khả năng thu về lợi nhuận lớn cũng là những ván cược có nhiều khả năng lỗ đậm nhất khi mọi thứ diễn ra không như ý muốn.

Stripes ghi nhận hệ số lỗ khoảng 5% kể từ khi mở quỹ đầu tiên – mức trung bình so với các công ty đầu tư vào các công ty tăng trưởng nhanh. Stripes có một số khoản đặt cược tồi, bao gồm đầu tư vào công ty y tế IT Sandata. Tuy Stripes thoát ra được với khoản lỗ vừa phải, Sandata đã hút mất nguồn lực của công ty trong 10 năm, nguồn tin của Bloomberg cho biết.

Nhưng kể từ năm 2015, khi Tripes bắt đầu triển khai quỹ thứ ba, robot SONAR đã tăng tốc. Ngấu nghiến mạng lưới dữ liệu ngày càng lớn, robot này không chỉ học được nghệ thuật phát hiện kẻ chiến thắng mà còn cả cách tránh những sai lầm đáng tiếc.

Quỹ này hiện có 17 khoản đầu tư và hệ số lỗ 1,6%. Còn quỹ thứ 4 của Stripes, đi vào hoạt động năm 2017, đã giảm được hệ số lỗ xuống dưới 1%.

Những người quen thuộc với các quyết định của Stripes cho biết thành công một phần đến từ năng lực lựa chọn khoản đầu tư đúng đắn cho nhà đầu tư phù hợp của SONAR.

Khi tìm kiếm cơ hội, SONAR không chỉ nhìn vào tiềm tăng tăng trưởng, mà còn đánh giá xem nhân lực và mạng lưới sẵn có của Stripes có thể giúp công ty đó gia tăng nhiều giá trị nhất trong lĩnh vực nào.

Đầu tư từ bánh quy đến đồ lót

Theo tiêu chuẩn ngành quỹ đầu tư tư nhiên hiện đại, quy mô của Stripes không lớn. Công ty chỉ có 7,5 tỷ USD tài sản đang quản lý tính đến tháng 6 và đội ngũ nhân viên dưới 70 người, chỉ vài người trong số đó là nhà đầu tư.

Nhưng kể từ khi ra mắt năm 2008, Stripes đã tạo ra tỷ suất hoàn vốn nội bộ tổng hợp là 46%, sau khi trừ đi phí. Quỹ thứ 4 của Stripes thu được tỷ suất hoàn vốn trên 62% tính đến 30/6. Kể từ đó con số này đã tăng lên đến gần 90%, theo nguồn tin của Bloomberg.

Cách tiếp cận của công ty là sản phẩm tốt nhất sẽ thắng, bất kể là trong thị trường nào. Danh mục của công ty là minh chức cho niềm tin này, với sở hữu trong các doanh nghiệp khác xa nhau như công ty an ninh mạng Israel Axonius, nhà sản xuất đồ lót Parade cho đến cửa hàng bánh quy Manhattan nổi tiếng Levain Bakery.

SONAR theo dõi thông tin của các doanh nghiệp tư nhân trên toàn thế giới ngoài Trung Quốc. Trong số 13 triệu công ty được theo dõi, chỉ có khoảng 500 được cho là đủ tốt để chuyển cho đội đầu tư của Stripes, tương đương xác suất dưới 0,04%.

Trong các thuật toán theo dõi công ty đại chúng dễ dàng tiếp cận các thông tin tiêu chuẩn, SONAR lại chỉ có được những cái nhìn thoáng qua. Thông tin mà các công ty tư nhân tiết lộ thường không đầy đủ, chậm trễ và không có so sánh thích hợp. Vượt qua sự bất đối xứng này là công việc của con người.