Usando Estratégias de Investimento Quantitativo
As estratégias de investimento quantitativo evoluíram para ferramentas complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 80 anos. Eles normalmente são administrados por equipes altamente qualificadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas prontos para o uso que são plug-and-play para aqueles que buscam simplicidade. Os modelos quânticos sempre funcionam bem quando submetidos a backtestes, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem em mercados em alta, quando os mercados ficam descontrolados, as estratégias de quantia estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.
A história
Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado era o processo antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio com base na moderna teoria de portfólio.
O uso de finanças quantitativas e cálculo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de precificação de opções Black-Scholes, que não apenas ajuda os investidores a precificar opções e desenvolver estratégias, mas ajuda a manter os mercados sob controle de liquidez.
Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, alfa ou retornos excedentes. Os quants, como são chamados os desenvolvedores, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos quanto quantos os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos de uma estratégia de investimento quantitativo é que o modelo e, em última análise, o computador, toma a decisão real de compra / venda, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa sentir ao comprar ou vender investimentos.
As estratégias Quant agora são aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, fundos de hedge e investidores institucionais. Eles normalmente são chamados de geradores alfa ou alfa gens.
Atrás da cortina das estratégias Quant
Assim como em “O Mágico de Oz”, alguém está por trás da cortina conduzindo o processo. Como acontece com qualquer modelo, é tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não haja um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combina as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.
Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam no back office, mas à medida que os modelos quânticos se tornaram mais comuns, eles se mudaram para o front office.
Vantagens das estratégias Quant
Embora a taxa geral de sucesso seja discutível, o motivo pelo qual algumas estratégias quantitativas funcionam é que elas se baseiam na disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia funcionando com computadores na velocidade da luz para explorar as ineficiências dos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem ser baseados em apenas alguns índices, como P / L, dívida sobre patrimônio líquido e crescimento dos lucros, ou usar milhares de dados trabalhando juntos ao mesmo tempo.
Estratégias bem-sucedidas podem detectar tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente executam cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar um grande grupo de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de classificação como 1-5 ou AF, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo em investimentos de alta classificação e vendendo os de classificação baixa.
Os modelos quant também abrem variações de estratégias como longa, curta e longa / curta. Os fundos de quantia 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. Os fundos Quant normalmente são executados em uma base de custo mais baixo porque não precisam de tantos analistas e gerentes de portfólio tradicionais para gerenciá-los.
Desvantagens das estratégias Quant
Existem razões pelas quais tantos investidores não abraçam totalmente o conceito de permitir que uma caixa preta conduza seus investimentos. Apesar de todos os fundos de quantia bem-sucedidos lá fora, muitos parecem não ter sucesso. Infelizmente, para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham muito.
Long-Term Capital Management (LTCM) foi um dos fundos de hedge quant mais famosos, já que era administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a 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 usarem o fácil acesso ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado.
A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao colapso. A Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluíam a possibilidade de o governo russo entrar em default em parte de sua própria dívida. Este evento disparou eventos, e uma reação em cadeia ampliada pela alavancagem criou confusão. O LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, desencadeando eventos dramáticos.
No longo prazo, 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 de quantia podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.
Embora uma forte equipe de quantificação esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro todas as vezes. Os fundos Quant também podem ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados estão passando por uma volatilidade acima da média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que uma alta rotatividade pode criar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos Quant também podem representar um perigo quando são comercializados como bear-proof ou baseados em estratégias curtas. Prever desacelerações usando derivativos e combinando alavancagem pode ser perigoso. Um caminho errado pode levar a implosões, que muitas vezes chegam aos noticiários.
The Bottom Line
As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back-office para ferramentas de investimento convencionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes do negócio e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar a vantagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluírem todas as entradas corretas e forem ágeis o suficiente para prever eventos anormais de mercado.
Por outro lado, embora os fundos quantitativos sejam rigorosamente testados até que funcionem, seu ponto fraco é que eles dependem de dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento quant-style tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Para ser consistente estilo de investimento e combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.