Análise de Cluster - KamilTaylan.blog
22 Junho 2021 18:01

Análise de Cluster

O que é análise de cluster?

A análise de cluster é uma técnica usada para agrupar conjuntos de objetos que compartilham características semelhantes. É comum em estatísticas. Os investidores usarão a análise de cluster para desenvolver uma abordagem de negociação de cluster que os ajude a construir um portfólio diversificado. Ações que exibem altas correlações nos retornos caem em uma cesta, aquelas ligeiramente menos correlacionadas em outra e assim por diante, até que cada ação seja colocada em uma categoria.

Se feito corretamente, os diferentes clusters exibirão correlação mínima entre si. Dessa forma, os investidores ganham todas as virtudes da diversificação : redução das perdas, preservação de capital e a capacidade de fazer negócios mais arriscados sem aumentar o risco total. A diversificação continua sendo um dos locatários centrais do investimento e a análise de agrupamento é apenas um canal para alcançá-la. 

Principais vantagens

  • A análise de cluster ajuda os investidores a desenvolver uma abordagem de negociação de cluster que constrói um portfólio diversificado de investimentos.
  • A análise de cluster permite que os investidores comprem e agrupem ativos com retornos relacionados que se ajustam a diferentes segmentos de mercado.
  • Um dos benefícios da análise de cluster é ajudar a proteger a carteira do investidor contra riscos sistêmicos que podem tornar a carteira vulnerável a perdas.
  • Uma crítica à análise de cluster é que os clusters com alta correlação nos retornos às vezes compartilham fatores de risco semelhantes, o que significa que o desempenho fraco em um cluster pode se traduzir em desempenho fraco em outro.

Compreendendo a análise de cluster

A análise de cluster permite que os investidores eliminem a sobreposição em sua carteira, identificando títulos com retornos relacionados. Por exemplo, um portfólio de apenas ações de tecnologia pode parecer seguro e diversificado na superfície, mas quando um evento como a bolha Dotcom acontece, todo o portfólio fica vulnerável a perdas significativas. Comprar e agrupar ativos que se encaixem em diferentes segmentos de mercado é crucial para aumentar a diversificação e proteger contra tais riscos sistêmicos.

Seleção de ações e negociação com base na análise de cluster

A técnica também pode descobrir certas categorias de ações, como ações cíclicas e de crescimento. Essas estratégias específicas se enquadram no smart beta ou no  guarda-chuva de investimento de fator. Eles tentam obter melhores retornos ajustados ao risco de prêmios de risco específicos, como volatilidade, crescimento e momentum mínimos.

De alguma forma, o smart beta ou investimento de fator incorpora os conceitos de agrupamento e categorização pregados pela análise de cluster. A lógica de agrupamento em um único comportamento comum espelha a metodologia básica por trás do investimento de fatores, que identifica ações suscetíveis a riscos sistêmicos semelhantes e compartilham características semelhantes.

Nem sempre é o caso de os ativos em um cluster residirem no mesmo setor. Muitas vezes, os clusters detêm ações de vários setores, como tecnologia e financeiro. 

Críticas à Análise de Cluster

Uma desvantagem óbvia da análise de cluster é o nível de sobreposição entre os clusters. Clusters próximos em distância, o que significa uma alta correlação nos retornos, muitas vezes compartilham alguns fatores de risco semelhantes. Assim, um dia de inatividade em um cluster pode se traduzir em um desempenho igualmente fraco em outro cluster. Por esse motivo, os investidores devem encontrar e agrupar ações com uma grande distância entre elas. Dessa forma, os clusters são impactados por diferentes fatores de mercado.

Dito isso, amplos retrocessos do mercado, como a recessão de 2008, irão estrangular todo o portfólio, independentemente de sua construção. Mesmo os aglomerados mais diversificados teriam problemas para resistir a ventos contrários recessivos. Aqui, o melhor que o clustering pode fazer é minimizar as perdas extremas.