algoritmos de investimentos em fundos quantitativos

O que é um fundo quantitativo?

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“Os parâmetros, as teses de investimentos, os princípios por trás dos algoritmos em um fundo quantitativo são melhor articulados do que qualquer outro setor na indústria de gestão. Fundos quantitativos são mais fáceis de serem auditados do que fundos discricionários tradicionais […] onde este gestor pode até explicar o processo de investimento, mas não há nenhuma garantia de que isso será seguido.”

Leda Braga, CEO Systematica, em entrevista à CNBC.

Como responsáveis pela área comercial, conversamos frequentemente com investidores e temos notado que os fundos quantitativos ainda possuem uma certa mística, algo como uma aura de suspense. Comumente empacotado nas palavras “algoritmos” ou “robôs”, numa tentativa de explicar o que não é completamente entendido, os fundos ainda são vistos como uma caixa preta (“black box”), que fascina alguns e amedronta outros.

Na verdade, embora as técnicas e ferramentas utilizadas na gestão quantitativa sejam bastante complexas, combinando teoria (matemática aplicada e estatística) e prática (programação e execução), o conceito desta metodologia é bastante simples e intuitivo: um fundo quantitativo explora padrões no comportamento dos ativos.

Quando se diz que o trabalho de um gestor quantitativo é procurar por padrões, isto significa que, na prática, o gestor está investigando se existe alguma estrutura na base de dados. Quando uma estrutura é encontrada, o gestor precisa então criar uma sequência de regras pré-definidas para começar a explorar e lucrar com essa estrutura.

Exemplo prático

Digamos que este é o histórico de variação do preço do Dólar x Real (dados fictícios):

fundo-quantitativo

Mesmo em um exemplo (bastante) simplificado, o provável é que você não tenha percebido nenhuma estrutura (padrão) nesta base de dados.

Digamos, porém, que o gestor quantitativo fez um bom trabalho e descobriu que, neste exemplo, toda vez que o dólar desvaloriza 3 dias seguidos, ele inverte a trajetória no 4° dia.

fundo-quantitativo_padroes

Essa seria uma das estruturas possíveis de se explorar neste ativo.

Como?

A partir de agora, o trabalho é criar uma sequência de regras pré-definidas para explorar esse padrão. Como comentamos em artigo anterior, essa sequência de regras é chamada de algoritmo ou modelo. Uma forma fácil de entender o conceito é pensar em um algoritmo como um conjunto de “ses”: se acontecer isso, faça isso; se acontecer aquilo, faça aquilo… É um conjunto de comandos, que determina exatamente como o modelo deve operar em cada uma das situações possíveis no mercado.

No exemplo acima, o algoritmo diário teria a seguinte estrutura:

estrutura-algoritmo-quantitativo

Após a criação e validação desta sequência de regras, o algoritmo ainda passará pelas etapas de testes e implementação antes de começar a rodar de fato. Para mais detalhes sobre todas as etapas do processo de criação de algoritmos, leia o artigo o que são algoritmos de investimentos.

Cada modelo irá explorar um tipo de padrão em um, ou uma cesta, de ativos específicos.

Vale destacar que, na prática, os padrões são muito mais complexos e estão imersos em “ruídos”, de forma que o algoritmo precisará ser sofisticado o suficiente para conseguir separar padrões genuínos de sinais falsos.

Semelhanças com a gestão macro

De certa forma, a metodologia de gestão quantitativa possui traços de similariedade com o modelo discricionário (formato tradicional onde um gestor opera por convicção).

O processo tradicional de investimento discricionário, de forma simplificada, ocorre da seguinte forma:

  1. O gestor macro cria uma tese/hipótese de investimentos;
  2. A equipe de analistas faz as pesquisas necessárias para validar a tese;
  3. Uma vez validada a tese, a gestora monta a posição (compra e/ou vende os ativos necessários);
  4. A gestora acompanha a posição.

O processo quantitativo, por sua vez, ocorre assim:

  1. Um gestor quantitativo cria uma hipótese (identifica um padrão);
  2. O padrão é validado através de testes históricos e de stress;
  3. A equipe de tecnologia cria a rotina automática de execução.

Sobre o 3° ponto, a verdade é que as operações de um fundo quantitativo não precisariam necessariamente ser automatizadas (exceto os que utilizam alta-frequência como estratégia, mas isto fica para outro post). Como regra geral, a automatização da execução de ordens significa apenas remover o trabalho braçal, repetitivo e sujeito a erros, que é executado por um ser humano.

Importante: no momento da execução, a estratégia já está definida e foi exaustivamente testada (se o modelo está implementado, é porque ele teoricamente funciona). Não há necessidade de tomar decisões, basta seguir as regras pré-definidas do algoritmo.

Previsibilidade

Além do processo de investimentos, existe outra diferença importante entre a gestão quantitativa e a gestão discricionária: a previsibilidade de comportamento.

Dado que o conjunto de regras de um algoritmo é pré-definido, é perfeitamente possível simular a performance histórica de um modelo com boa dose de precisão. Na fase de testes, os algoritmos passam pelo chamado “stress test”, cujo objetivo é simular a performance e testar a resiliência do modelo em momentos de crise grave (Joesley Day, Lehman, DotCom, etc).

Se o algoritmo é um conjunto de “ses”, é necessário que o gestor defina as instruções para toda e qualquer situação de mercado. Todos os cenários devem ser previamente analisados. Não estamos tentando prever acontecimentos específicos, como a facada no Bolsonaro ou desastre de Brumadinho, pois isto é impossível. O que queremos simular é um movimento de preços após um evento relevante e qual seria a reação subsequente do algoritmo (e o resultado). Isto sim é perfeitamente possível.

E isto vai na mão contrária do gestor humano: é impossível testar como teria sido a reação ou a performance de um investidor humano, profissional ou não. Isto ocorre porque não somos totalmente racionais e estamos sujeitos a centenas de vieses comportamentais, tornando nosso comportamento imprevisível.

E existe um agravante: o grau de previsibilidade do nosso comportamento diminui conforme aumenta o stress e a incerteza da situação. Quantas vezes você tomou alguma decisão equivocada em um momento de pressão? Quantas vezes você sabia exatamente o que você precisava fazer, mas a emoção se mostrou mais forte do que a lógica? A cabeça humana é uma máquina complexa, cujo funcionamento ainda está longe de ser compreendido completamente.

Um algoritmo é apenas uma linha de código com regras exatas de entrada e saída, desenhada para explorar um padrão previamente validado pelos gestores. É somente uma maneira eficiente de garantir que a estratégia desenvolvida seja executada fielmente e sem interferência humana, independentemente do que aconteça.

Desta forma, a expressão “black box” me parece bastante adequada, mas não para os fundos quantitativos. A cabeça humana, esta sim, é um “black box”. Altamente imprevisível.

Benefícios dos fundos quants

1 – Capacidade de absorção de informações e resultado

No artigo “Evolução do mercado de gestão quantitativo brasileiro“, explicamos que a estratégia quantitativa de gestão tem crescido 4x mais rápido que o método tradicional no Brasil. Nos EUA, a maioria dos 10 maiores hedge funds já são quantitativos.

Parte desta razão diz-se que é consequência da histórica e consistente diminuição na geração de resultado pelos gestores macro e o inverso pelos quantitativos. O motivo disto atribui-se ao fato de que qualquer tipo de gestão é baseada em informação. O gestor que possui a maior quantidade (e a melhor qualidade) de informações possui maior vantagem competitiva no mercado e tende a gerar mais resultados.

Com o crescimento exponencial da quantidade de informações disponíveis, o trabalho do gestor macro continuamente (e exponencialmente) tem se tornado mais difícil. Em um mundo onde diariamente são criados 2,5 quintilhões de bytes (e acelerando), fica difícil imaginar como um gestor consegue, de cabeça, digerir e interpretar esse volume gigantesco de informação para conseguir se antecipar ao mercado. Desta forma, com uma capacidade de processamento muito superior ao ser humano, a metodologia quantitativa possui larga vantagem (sem contar a não-exposição aos vieses comportamentais mencionados acima).

2 – Descorrelação

Um fundo quantitativo faz várias apostas pequenas em vários mercados (resultado de vários algoritmos independentes rodando ao mesmo tempo) e um fundo/gestor macro, por sua vez, faz poucas apostas, porém com grande convicção. Isto faz com que as duas estratégias, macro e quant, sejam naturalmente descorrelacionadas.

Para entender o benefício da descorrelação na sua carteira de investimentos, assista nosso vídeo “Como combinar ativos de risco” ou leia o artigo “Como combinar 2 ativos de risco e ter uma carteira mais conservadora“.

3 – Resultado em qualquer cenário

Diferente do que é erroneamente divulgado, fundos quants não performam apenas em cenários de crise. Os algoritmos são projetados para performar em qualquer cenário. Basta observar os resultados dos fundos da Visia para perceber que a performance foi positiva tanto em momentos de crise quantos os de bonança.

Resumindo tudo

Fundos quantitativos utilizam algoritmos (sequência de regras pré-definidas) para explorar padrões que se repetem (estruturas nas bases de dados). Quando a gestora quantitativa é bem estruturada e cria continuamente novos algoritmos, o resultado dos fundos tende a melhorar com o tempo.

Faça um teste: simule o resultado da sua carteira e veja como teria sido a performance nos útlimos 1, 2, 3, 4 ou 5 anos se você tivesse investido 10% em algum de nossos fundos. Você vai ver que o risco (desvio-padrão) teria sido menor, e na quase totalidade dos casos com um retorno maior.

Se fundos quantitativos ainda são um tabu para você, já passou da hora de repensar. O risco é deixar passar os vários benefícios que um fundo quantitativo pode trazer ao seu portfólio de investimentos.

Por Flavio Terni (sócio) e Pedro Simonetti (RI)

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Aprofunde na série “Mini-MBA em Quants”:

  1. O que é um algoritmo de investimentos
  2. Evolução da gestão quantitativa no Brasil
  3. Como combinar ativos de risco e criar um portfólio conservador

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Para conhecer nossos fundos de investimentos, acesse nosso site clicando aqui.

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