As estratégias e modelos quant tem evoluído muito ao longo dos anos.

Tudo isso foi impulsionado pelo ganho de poder computacional e pelo avanço da pesquisa científica em áreas da matemática aplicada.

Ainda assim, é bom você lembrar que as estratégias quantitativas modernas datam de mais de 50 anos.

É importante ressaltar que a análise quantitativa é feita por times de alta inteligência e performance.

Ademais, esses times tem formação STEM - áreas que envolvem Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática.

Eles usam modelagens estatísticas e matemáticas.

Elas são linhadas com tecnologias proprietárias e métodos científicos para aumentar as probabilidades de ganhar do mercado.

Portanto, o objetivo do artigo de hoje é que você entenda mais sobre os modelos quant.

A história da teoria quantitativa

Primeiramente, um dos grandes pioneiros do estudo quantitativo foi Robert Merton.

Se você não o conhece, imagine que ele foi um dos precursores da teoria das finanças quantitativas.

Esse tema hoje é conhecido como Engenharia Financeira.

Essa modalidade já possui cursos de graduação em diversas universidades pelo mundo como o MIT.

Além disso, aqui no Brasil não estamos para trás.

A formação específica em Finanças Quantitativas está concentrada em cursos de pós-graduação como mestrado e doutorado.

Esses cursos são oferecidos pela FGV, IMPA, USP e outras instituições de prestígio e reconhecimento internacional.

Primeiramente, imagine o quão exaustivo era o processo de análise quantitativa de dados antes da computação atual.

Não é raro encontrar entrevistas, onde esses fundos quants tinham pilhas e pilhas de disquetes com informações para serem verificadas!

A tecnologia

Sem a tecnologia que possuímos hoje, o processo de obtenção e preparação dos dados, ocorria de forma manual.

Ademais, a validação computacional dos cálculos, quando possível, exigia um grande esforço tecnológico para serem concluídas.

Portanto, você pode imaginar a quantidade de tempo que isso levava.

Em segundo lugar, vale lembrar que várias teorias em finanças também evoluíram a partir dos primeiros estudos quantitativos.

Evolução com base em estudos

Além disso, a evolução de áreas como a da Matemática Aplicada e o estudo de Otimização e Pesquisa Operacional já vem sendo atualizada para a Teoria do Portfólio Estocástico.

O estudo de Otimização e Pesquisa Operacional é considerado como a base da teoria de diversificação de ativos.

Ou seja, é a Modern Portfolio Theory (Teoria do Portfólio Moderno).

Além disso, o uso de finanças quantitativas também sofre grande influência dos avanços da estatística.

Por exemplo, o famoso Lema de Itô, responsável por fundamentar o cálculo do modelo de precificação de opções.

É o conhecido Black & Scholes.

O objetivo das modelagens quantitativas

Primeiramente, você deve entender que as modelagens quantitativas em finanças são aplicadas à gestão de portfólio.

Além disso, elas também são usadas para tomadas de decisões de data driven.

E tudo isso através de um conjunto de técnicas já integradas na Ciência de Dados.

Ou seja, quando aplicada diretamente na gestão de portfólio, a análise quantitativa tem um só objetivo.

Esse objetivo é trazer alpha, sem abrir mão dos limites de riscos previamente estabelecidos.

Em outras palavras, o objetivo é gerar valor e retornos consistentes acima da média.

Os quants, como são chamados os analistas quantitativos, tem papel fundamental.

Eles desenvolvem modelagens matemáticas complexas para identificar oportunidades de investimentos.

Além disso, os quants utilizam métodos sistemáticos para garantirem que a análise tenha consistência no longo prazo.

Ademais, o mesmo é aplicado para hipóteses de investimentos mais simples.

Afinal, o objetivo é gerar valor acima de média sem correr riscos desnecessários.

Existem muitos modelos por aí, cada um com a sua particularidade.

Porém, o ponto mais importante é que os modelos quant visam tomar as decisões de investimentos através de dados.

E não através de achismos.

Em inglês, esse tipo de abordagem se chama systemic trading ou algorithm trade.

Ademais, o objetivo desse tipo de abordagem é remover as emoções humanas que podem induzir ao erro.

As modelagens quant fazem parte das estratégias dos fundos quantitativos, bem como de investidores profissionais.

Por trás das estratégias quant

Assim como no Mágico de Oz, existe alguém por trás dirigindo o processo.

Além disso, assim como em qualquer modelo, sua eficácia depende muito do ser humano que desenvolve a modelagem.

Como não existe requisito específico para se tornar um quant, a maioria das firmas e fundos procuram por um mix de habilidades.

Portanto, os fundos quant buscam habilidades como análise de investimento, estatística e programação.

Além disso, por conta da complexidade das modelagens matemáticas e estatísticas, os fundos procuram profissionais qualificados.

Ou seja, profissionais com pós-graduações e doutorados em finanças, economia, matemática e engenharia.

Os primeiros fundos quant

Primeiramente, vamos falar das origens dos fundos. Ou seja, as sementes.

Jim Simons foi o primeiro gestor de fundo quantitativo.

A história de Simons é interessante, pois ele descobriu acidentalmente que não sabia contratar economistas, mas sabia contratar cientistas.

Ou seja, ele era excelente em gerir talentos.

Portanto podemos dizer que Jim Simons foi a semente do investimento quantitativo, e até hoje teve retornos astronômicos.

Num fundo quant, você tem dois caminhos para atingir o sucesso.

O primeiro é você escalar estratégias por uso massivo de tecnologia.

O segundo é descrever um comportamento do mercado por um embasamento estatístico e matemático.

Vale reforçar que esses caminhos não são concorrentes.

Ou seja, 99% do tempo estão integrados e apenas denotam a particularidade da estratégia escolhida.

Além disso, os fundos quants, por trabalharem com metodologia científica, estão mais expostos aos paradigmas da Ciência.

Isso foi proposto por Thomas Khun.

Um paradigma é um modelo de pensamento geral e predominante de uma área de pesquisa científica.

Quando ocorre um grande problema ou não há mais fundamentos para sustentar novas descobertas científicas, esse paradigma se quebra.

E à partir daí, se constrói um novo.

PolyFace

Você já deve ter ouvido falar do PolyFace, nosso fundo.

Primeiramente, nesse fundo nossa equipe de Ciências Aplicadas vêm desenvolvendo e testando modelos proprietários.

Esses modelos são ainda em contexto de homologação como parte do nosso processo de risco de modelo.

Além disso, eles conseguem integrar diferentes tipos de visões como o value investing, econofísica, macroeconomia, e operações de derivativos.

O objetivo é transformar todas essas teses em medidas matemáticas.

Essas medidas são de conhecimento formal e unificada sobre um ativo ou comportamento do mercado.

Portanto, elas sustentam a tese do fundo: a carteira antifrágil.

Da forma com que essa tecnologia que está sendo criada, temos um objetivo.

Ou seja, processar e escalar para “n paradigmas” diferentes e encontrar o timing do rebalanceamento da carteira.

Com isso, o objetivo é garantir a tese da antifragilidade de forma autônoma e sob o framework do modelo de controle de risco.

Ou seja, com os insights sempre verificados e em constante atualização e aperfeiçoamento..

Quero te ressaltar que essa tecnologia está em processo de construção e homologação.

Além disso, ela é submetida a rigorosos testes de estresses e de validação.

Como você deve ter imaginado, ela é fruto de todas as mentes do time da Polyface.

Além disso, junto com essa tecnologia proprietária que vem sendo construída, tem mais coisa interessante.

O nosso time de Ciências Aplicadas também conta com soluções líderes globais, para consumo de dados e análise de riscos.

As vantagens de estratégias quantitativas e fundos quants

O motivo pelo qual algumas estratégias quantitativas funcionam é que elas se baseiam na disciplina, no massivo uso de dados e alta tecnologia.

Ou seja, se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia funcionando com computadores na velocidade da luz.

Portanto, isso acontece para explorar as ineficiências dos mercados com base em dados quantitativos.

Além disso, é importante você entender que os modelos podem ser baseados em apenas alguns indicadores.

Esses indicadores pode ser P/L, dívida sobre patrimônio líquido e crescimento dos lucros.

Eles podem também usar milhares de dados trabalhando juntos ao mesmo tempo.

Ou seja, as estratégias bem-sucedidas podem detectar tendências em seus estágios iniciais.

No Brasil, o OpLab é uma ferramenta sensacional que permite você avaliar dados de mercado,

Ou seja, dados como volatilidade implícita, volatilidade histórica, entre várias outras métricas utilizadas pelos quant.

Tudo isso à medida que os computadores executam cenários constantemente para localizar ineficiências antes que os outros o façam.

Fundo quant

A anatomia dos fundos quant bem sucedidas

Primeiramente, os modelos são capazes de analisar um grande grupo de investimentos simultaneamente.

Enquanto isso, o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez.

Ou as vezes, até mesmo um só.

Com isso, o processo de triagem pode tratar informações por níveis de classificação ou filtros, dependendo do modelo quant.

Portanto, isso torna o processo de negociação real muito simples.

Investindo em ativos de alta classificação e vendendo os de baixa classificação - por exemplo.

Você precisa entender que os modelos quant também abrem variações de estratégias como longa, curta e longa / curta.

Os fundos quantitativos bem-sucedidos ficam de olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos.

A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa pesos do setor e da indústria em seus modelos.

Isso permite que os fundos controlem até certo ponto a diversificação sem comprometer o próprio modelo.

Renaissance Technologies

Um dos fundos quant mais bem sucedidos da história é o Renaissance Technologies.

O nome por trás do fundo é Jim Simons, fundador, presidente e membro do conselho do Renaissance Technologies.

Jim é conhecido por ter transformado o Renaissance num dos fundos mais rentáveis da história.

Além disso, Jim também é conhecido pelo seu modelo de investimento quant.

Sua aplicação de métodos quantitativos permitiu que o fundo passasse pelas décadas performando muito acima da média.

Inclusive você vai se surpreender com a sua performance: apenas em 2020 foi de 76%.

O que isso nos mostra é que os fundos quant que se provaram ao longo do tempo são os fundos que não ficaram presos a paradigmas antiquados.

Os fundos vencedores são os que estão em constante evolução.

Jim Simons fund

Desvantagens de estratégias quantitativas e modelos quant

Você achou que quant era só coisa boa, né?

No geral sim, mas como em tudo na vida, existem algumas desvantagens.

Primeiramente, vamos falar sobre o fator da estatística.

Embora os fundos quantitativos mais conhecidos sejam gigantes, existem outros que não obtêm o mesmo sucesso.

Isso faz com que investidores prefiram investir em fundos discricionários.

Ou seja, com fundamentos puramente voltados na experiência humana de seus gestores .

Vou te contar uma história de um fundo que deu o que falar lá nos anos 90.

A história do LTCM

Você já ouviu falar do Long-Term Capital Management, o LTCM?

Pois bem, veja que história intrigante.

O Long-Term Capital Management (LTCM) foi um dos hedge funds quantitativos mais famosos.

Ele era administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos.

Além disso, contava com dois economistas vencedores do Prêmio Nobel.

Em primeiro lugar, vale a menção aos nomes Myron S. Scholes e Robert C. Merton, pois eles eram as mentes por trás do fundo.

Se você se lembra da década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores.

Eles eram famosos não apenas por explorar as ineficiências, mas também por fazerem apostas alavancadas nas direções do mercado.

Você já entendeu o problema? Vou repetir: alavancagem.

Ou seja, os sócios do fundo começaram a pegar empréstimos para fazer operações extremamente agressivas.

A natureza de sua estratégia foi a sua própria sentença. Isso porque ela criou a fraqueza que levou ao seu colapso.

Portanto, o Long-Term Capital Management foi liquidado e dissolvido no início do ano 2000.

E é aí que entra um o conceito do paradigma e a sua forte influência sob os fundos quants, como citado anteriormente.

Long Term Capital Management

A visão de Nassim Taleb

O grande Nassim Taleb, em sua carreira de quant, enfrentou o paradigma da sua época.

Ele questionou o tratamento da aleatoriedade nos modelos de estimativa de risco e precificação de ativos.

Ademais, ele também questionou o desprezo em não considerar comportamentos extremos na evolução das curvas de volatilidade.

De forma oposta ao questionamento de Taleb, o LTCM, em seus modelos, não contava com a possibilidade de o governo russo dar calote em parte de sua própria dívida.

Em termos técnicos, seus modelos de precificação de ativos não contavam com um outlier.

Ou seja, um evento de raríssima probabilidade diante da cotação histórica.

Portanto, este acontecimento gerou uma reação em cadeia ampliada pela alavancagem. Ele criou uma monstruosidade.

Se você nunca passou por uma crise financeira, pense no efeito dominó. Se você derruba uma peça, ela fará com que todos os demais caiam.

A bomba relógio do LTCM

Portanto, o LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais.

Ele desencadeando eventos dramáticos.

Ou seja, o fundo fracassou pois ficou preso aos paradigmas e às ideias pré-concebidas dos seus fundadores.

No final das contas, é como comentamos anteriormente: a ideia inicial do fundo foi a sua própria derrota.

Ou seja, não questionar o paradigma científico da época.

Paradigma esse que era a utilização da Distribuição Normal para se calcular a probabilidade de futuros eventos financeiros.

Essa atitude gerou a vitória e a derrota do LTCM.

Crise financeira ciclo econômico de 2008

O pedido de socorro

Existe um termo em inglês chamado "Too big to fail", ou "Grande demais para quebrar".

Além disso, existe um outro termo em inglês chamado "Too interconnected to fail", ou "Interconectado demais para quebrar".

Esses termos se referem às instituições financeiras que, caso quebrassem, causariam um efeito sistêmico devastador no mundo todo.

Vimos isso claramente na crise de 2008.

Na ocasião, o Federal Reserve (Banco Central dos EUA) teve que resgatar bancos que estavam à beira da falência.

Ou seja, se um banco quebra, é bem possível que os demais quebrem um após o outro.

Sabe por que? Por conta do pânico.

Instituições muito grandes e interconectadas

Vamos à um exemplo para você entender.

Se os rumores se espalham de que o banco A é insolvente e não pode pagar seus clientes, isso terá um efeito.

Por exemplo, é bem provável que você, que é cliente do banco B, fique com medo de que isso aconteça no seu banco também.

No caso do LTCM, o fundo estava tão alavancado que seu colapso poderia colapsar o sistema financeiro como um todo.

Portanto, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos.

Esta é uma das razões pelas quais os fundos quant podem quebrar.

Ou seja, a forte confiança à um único paradigma científico.

Isso junto com a concentração de uma única visão de mundo convertida em modelos e tecnologias.

Um fundo quant precisa ter frameworks de risco de modelo, como previsto pelo IFRS 9

Porém, embora uma equipe forte de quant esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos, eles podem facilmente enviesar a análise ajustando a mesma ao passado.

Ficando sobrecarregados quando a economia e os mercados estão passando por uma volatilidade acima da média histórica.

Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que uma alta rotatividade pode criar altos custos de transação e eventos tributáveis.

Além disso, estratégias de curto prazo usando alavancagem e derivativos da forma errada podem criar problemas levando o fundo à ruína.

Os fundos quant que se destacam

Portanto, os fundos quant que se destacam e prosperam no longo prazo são aqueles que possuem algumas características.

São elas: um bom risco de modelos e a aptidão para combinar distintos paradigmas e talentos.

Além disso, sem se enviesar à eventos históricos e a um único olhar do mercado.

Ademais, os fundos que prosperam são aqueles os que entendem o poder dos derivativos e que usam essas estratégias a seu favor.

O que faz um fundo quant quebrar?

Se você já se perguntou por que fundos quebram, muito provavelmente pode ter ficado com uma resposta abstrata.

Agora vamos te explicar o principal motivo que pode levar fundos à falência.

O excesso de confiança é o maior inimigo do investidor e do gestor.

Lições aprendidas com o LTCM

Primeiramente, o problema do fundo LTCM foi o excesso de confiança.

Isso foi o que levou à quebra do paradigma dominante naquela época.

Ou seja, o problema não foi que a genialidade dos gestores falhou.

E sim, que eles se deixaram levar pela arrogância.

Em segundo lugar, Karl Popper já disse que se você validar uma teoria por um método, você pode apenas dizer que ela foi validada.

Porém, você não pode dizer que ela é verdade.

Pois para uma teoria ser válida, ela deve ser questionada.

Ou seja, os fundos vencedores no longo prazo são fundos que não ficam presos ao paradigma dominante.

O interessante é ver que todos os fundos que quebraram deixaram um passo à frente em relação ao que pode ser feito.

Ou seja, é relativamente fácil de forma técnica rastrear onde erraram e porque erraram.

Além disso, também é possível ver onde acertaram e porque acertaram, mostrando o que foi validado e o que não deu certo.

Isso fez com que os próximos passos para fundos fossem tomados a partir daquele ponto.

Conclusão

Muito bem, hoje vimos que as estratégias de investimento quantitativo evoluíram muito.

Além disso, agora você já sabe que os fundos quant são criados para explorar as ineficiências do mercado.

E com isso, o objetivo é usar a vantagem para fazer apostas no mercado.

Os quant funds podem ter muito sucesso se os modelos quant incluírem todas as entradas corretas.

Eles também precisam agir de forma ágil o suficiente para antecipar os eventos anormais de mercado.

Ou seja, estão em constante evolução de pensamento e técnicas.

Por outro lado, embora os fundos quantitativos sejam rigorosamente testados em retrospecto até que funcionem, seu ponto fraco é evidente.

Se você não tiver um bom framework de risco e uma boa gestão de talentos, cuidado.

Pois você pode facilmente enviesar suas tecnologias com o comportamento histórico do mercado.

Embora o investimento no estilo quant tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas seus riscos em potencial.

Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é bom tratar as estratégias quant como um estilo de investimento.

Ademais, é preciso combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.

Então você precisa saber que hoje o mercado é conduzido por dados.

E os gestores que exploraram e constroem dados serão os que mais vão performar.

E isso em qualquer segmento de mercado, seja no mercado financeiro, marketing, varejo, saúde ou logística.

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Até a próxima.

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