Venho observado que há um aglomerado bem definido de três abordagens para explicar o comportamento do mercado, creio que quase todos aqui irão concordar. A primeira é onde economistas e analistas financeiros se questionam e tentam explicar os fatores responsáveis por variações de curto e longo prazo correlacionando com fatores econômicos, políticos, e o histórico e evolução do setor econômico em foco, aqui podemos incluir, os fundamentalistas e/ou economistas como participantes desse pensamento.

A segunda abordagem há questionamentos sobre riscos associados a investimentos, medidas utilizando risco x retorno, desenvolvimento de estratégias, muitas vezes com viéses comportamentais, nessa categoria podemos incluir bancos, investidores, parte dos analistas gráficos.

A última é um linha que tenta encontrar leis estatísticas que governam as variações de preços, se essas variações possuem periodicidade, quão raros são os saltos de retorno maiores e se é possível prevê-los, aqui estão raros analistas gráficos, matemáticos, economestristas e físicos.

Muitas vezes somos guiados por caminhos mais simples, conhecimentos mais visuais do que abstratos, explicações com tendências culturais, fomos feitos assim, nosso cérebro evoluiu focado na sobrevivência biológica e não matemática-financeira. Dessa forma a compreensão do mercado sempre oscilou entre a primeira e a segunda abordagem, não duvido que com o desenvolvimento crescente da automação nos investimentos, muitas estratégias embutidas nos códigos refletirão dessa visão fundamentalista e comportamental. Mas serão as mais eficientes ?

Sem grandes alardes, chegará o dia que o último investidor humano restará, observando o livro de ofertas oscilando em nanosegundos, enviando ordens cegas e aguardando algum ganho milagroso…

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A somatória das forças atuantes no mercado (vastas e muitas vezes imprecisas) geram mais do que uma direção, e sim, um vetor multidimensional, que basicamente se resumem em: direção – sentido – ímpeto, existem outras dimensões, mas não são tão intuitivas.

O “Sentido” é a grandeza que observamos com maior interesse (para cima ou para baixo, bear ou bull), a “Direção” trata de movimentos laterais (ou em composições com o sentido e obviamente positivos no tempo) e “Ímpeto ou Velocidade”, trata da variação relativa em uma determinada escala de tempo, por exemplo (5% em 10 dias , -8% em 20 minutos).

Há muito do que ursos e touros entre o lucro e a perda do que nossa vã filosofia pode imaginar.

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Esperteza no Mercado Financeiro…
 

Já não é de hoje que eu ando ouvindo as trombetas do apocalipse culpando os “analistas quantitativos” (chamados de “quants”) pela infâme crise financeira atual: segundo voz corrente em Wall Street, “a culpa de tudo é desses PhDs”, 

“Quants occupy a revealing niche in modern capitalism. They make a lot of money but not as much as the traders who tease them and treat them like geeks. Until recently they rarely made partner at places like Goldman Sachs. In some quarters they get blamed for the current breakdown — “All I can say is, beware of geeks bearing formulas,” Warren Buffett said on “The Charlie Rose Show” last fall. Even the quants tend to agree that what they do is not quite science.”

Ou seja, no final das contas, eis o que está em jogo: Quanto mais “racionalização” (i.e., o trabalho dos quants) se tenta introduzir no tal “mercado financeiro”, pior fica a situação! 

Efetivamente, isso até faz sentido (nem acredito que falei isso — se protejam dos raios!  ), uma vez que o tal “mercado financeiro” foi construído, historicamente, por forças que só viam uma maximização selvagem dos lucros, sem racionalidade nenhuma, quiçá ser passível de modelagem matemática. De fato, é como tentar se domar uma besta selvagem… com sete cabeças! 

Muita ingenuidade é acreditar que se pode simplesmente colocar um bando de gente modelando algo que, ainda hoje, contém forças intensas que não querem se submeter a nenhum tipo de racionalização (uma vez que, mais cedo ou mais tarde, isso acaba implicando numa racionalização dos lucros, i.e., vc não ganha tão selvagemente mas também não perde tanto dinheiro a ponto de causar uma epopéia mundial, como essa que estamos vivendo  ).

O que é mais triste de tudo isso — absolutamente triste  — é a idéia de que todo esse impasse não passa duma reinvenção da famigerada Guerra das Ciências (leia mais em Phony Science Wars, The Two Cultures,Making Social Science Matter, Social Text Affair, Edge Foundation, The Third Culture). Pior ainda, como o fato é que estamos numa crise financeira (recessão a caminho duma depressão!) de proporções mundiais, envolvendo as maiores potências econômicas atuais, fica cabalmente demonstrado que irracionalidade não leva a lugar nenhum, i.e., enquanto os cães ladravam (tentando avisar que a selvageria não iria levar a lugar nenhum), a caravana ia passando incólume (sem nunca perceber o tamanho do buraco negro que estava a sua frente).

Triste é ter que notar que essa é a essência da natureza humana: a completa e total falta de comunicação, um cabo-de-guerra onde todo mundo perde…  Por que é tão difícil assim de finalmente darmos um passo a frente, largarmos essa irracionalidade “macho alpha” (que é a bússola guia dos “stock traders”) de lado, e partirmos em direção duma maior inclusão de razão na nossa vida como um todo, das “hard sciences” até o mercado financeiro?!

Esse é o objetivo final da chamada Terceira Cultura, que tenta construir uma ponte entre o antigo cabo-de-guerra representado pela “Guerra das Ciências”, e mover a humanidade adiante. E é isso que eu honestamente espero que deixemos como legado para as próximas gerações.

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Escrito por Dennis Overbye, o artigo “A alquimia dos mercados” tenta elucidar o limite de funcionamento das estratégias quantitativas, até que ponto a crença na métrica de risco foi responsável pela crise ?

Emanuel Derman esperava sentir uma certa fossa quando deixou a física de partículas por um emprego em Wall Street em 1985. Afinal, por quase 20 anos, como estudante na Universidade Columbia em Nova York e bolsista de doutorado em instituições como Oxford e a Universidade do Colorado, ele havia convi-vido com prêmios Nobel. Como administrar dinheiro poderia se comparar com isso?

Mas a fossa não aconteceu. Pelo contrário, ele se apaixonou por uma área das finanças que lida com opções de ações.

“A teoria das opções tem uma certa profundidade. Era muito elegante; tinha a qualidade da física”, explicou recentemente Derman com um pouco de melancolia, sentado em seu escritório em Columbia, onde hoje é professor de finanças e consultor de gestão de riscos na Prisma Capital Partners.

Derman, que passou 17 anos na Goldman Sachs e chegou a diretor-gerente, foi precursor de muitos físicos e outros cientistas que inundaram Wall Street. Eles são conhecidos como “quants”, porque fazem finanças quantitativas. Usam técnicas com as quais esperavam solucionar os mistérios do universo para ganhar dinheiro.

Essa enxurrada parece continuar, apesar do colapso econômico mundial. Alguns quants analisam o mercado de ações. Outros produzem os modelos de computador que analisam os riscos e lucros quase incomensuráveis de negócios complexos ou dirigem seus próprios fundos hedge e percorrem vastos universos de dados em busca de disparidades mínimas que possam lhes dar uma vantagem.

Mas mesmo os quants tendem a concordar que o que fazem não é exatamente ciência.

Como diz Derman em seu livro “My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance” [Minha vida como um quant: Reflexões sobre física e finanças], “na física poderá haver um dia uma Teoria do Tudo; nas finanças e nas ciências sociais, você terá sorte se houver uma teoria útil de qualquer coisa”.

Os físicos começaram a deixar a academia atrás dos empregos em Wall Street no final dos anos 1970. Chegaram no meio de uma revolução financeira. Entre outras coisas, o aumento da inflação havia tornado as finanças mais complexas e arriscadas, e era necessário ter uma perícia matemática cada vez mais sofisticada para entender até investimentos simples como títulos. Chegam os quants.

Mas foi nas opções de ações que essa revolução teve seu maior e mais famoso sucesso. Na década de 1970 o já morto Fischer Black, do Goldman Sachs, Myron S. Scholes, da Universidade Stanford, e Robert C. Merton, de Harvard, haviam descoberto como avaliar e proteger essas opções de uma maneira que parecia garantir os lucros. O chamado modelo Black-Scholes foi o padrão de ouro dos quants desde então.

Merton e Scholes ganharam o prêmio Nobel de ciência econômica em 1997 pelo modelo de opções de ações. Apenas um ano depois, o Long Term Capital Management, fundo hedge altamente vantajoso cuja diretoria incluía os dois laureados pelo Nobel, desmoronou e teve de ser socorrido em US$ 3,65 bilhões por um grupo de bancos.

Depois, um memorando do banco Merrill Lynch notou que os modelos financeiros “podem dar uma sensação de segurança maior do que se garante; portanto, a confiança nesses modelos deve ser limitada”.

Foi uma lição que aparentemente ninguém aprendeu.

Diante da situação mundial atual, é justo perguntar se os quants têm alguma ideia do que estão fazendo.

Lee Smolin, físico do Instituto Perimeter de Física Teórica em Waterloo, Ontário (Canadá), disse: “O que me surpreende ao saber disso é como são tênues as bases teóricas das alegações de que os derivativos e outros instrumentos financeiros complexos reduziriam os riscos, quando na verdade sua utilização trouxe instabilidades”. Um dos críticos mais veementes é Nassim Nicholas Taleb, ex-corretor e hoje professor na Universidade de Nova York.

Ele teve uma recepção adulatória no recente Fórum Econômico Mundial em Davos (Suíça). Em seu livro campeão de vendas “The Black Swan” [O cisne negro], Taleb afirma que as finanças e a história são dominadas por eventos raros e imprevisíveis.

“Qualquer corretor lhe dirá que todo gerente de risco é uma fraude”, ele disse, e os corretores de opções costumavam se dar bem antes de Black-Scholes.

“Acho que os físicos deveriam voltar para o departamento de física e deixar Wall Street em paz”, ele disse. Segundo Derman, os modelos podem ser uma orientação útil desde que você não os confunda com ciência real. Mas algumas pessoas levam os modelos demasiadamente a sério? “Não as pessoas inteligentes”, disse Derman.

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Você já ouviu falar da regra 80/20 ? Ela é a marca comum de uma lei de potência – na verdade, foi assim que teve início, quando Vilfredo Pareto  (1848-1923) fez a observação de que 80 por cento da terra na Itália pertenciam a 20 por cento da população ou 80% do que uma pessoa realiza no trabalho vêm de 20% do tempo gasto nesta realização.

Mais tarde, em 1949, o professor de filologia de Harvard George K. Zipf descobriu o popular Princípio do menor esforço, segundo o qual as pessoas tendiam a minimizar seus trabalhos de modo que 20% ou 30% de quaisquer recursos responderiam por 70% ou 80% do resultado. Zipf usou estatísticas populacionais, livros de filologia e comportamentos industriais para mostrar a recorrência constante desse padrão de desequilíbrio. Na verdade, Zipf reelaborou o princípio descoberto por Pareto.

No gráfico acima podemos observar essa regra aplicada no desenvolvimento de produtos, softwares, etc, 20% do tempo gasto em um projeto é relacionado às funcionalidade principais ou o “core” do produto, o restante com estruturas periféricas ou as “perfumarias”.

Mas regra do 80/20 é apenas metafórica – não é uma regra e muito menos rígida, apenas demonstra que em muitas situações há um enorme desequilíbrio de esforços, tempo, dinheiro empregados, que passam longe de serem corretamente medidos por médias e desvios comumente empregados. Abaixo observamos uma pesquisa realizada para agência francesa Source XiTi sobre número de visitas nos 5 maiores sites de busca, vemos aqui 90/10.

No artigo “Os 10 dias que abalaram o Ibovespa“, demonstrei que apenas 10 dias em 10 anos, foram responsáveis por uma impactante diferença entre a atual pontuação original e uma simulação onde esses dias não são computados, uma distância de aproximadamente 400% de rendimento.

Isso nos dá uma idéia precursora sobre dois principais estilos de investimento, um estilo “utilizando médias”, ou seja, desconsidera movimentos bruscos e se concentra em tendências, algo próximo a um estilo “Buffett”, ou focado em “outliers”, ou seja, investe em movimentos raros e especulativos, algo próximo ao estilo “Soros”. Entretanto, esses dois megainvestidores também se enquadram em uma variação da Regra de Pareto, ou seja, apenas 2 que concentram 80% da riqueza de uma amostra bem poupuda.

Sucesso, fortuna, tempo empreendido em alguma tarefa, gordura em alimentos da sua dieta, volatilidade de ações da Bovespa, são algumas das inúmeras variáveis que se encaixam na Regra do “Vencedor leva Tudo”, se não for tudo, pelo menos uma grande parte.

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1. Twitter, Bovespa e o Princípio de Pareto
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No artigo Estimando o Ibovespa Intraday há um modelo simples e qualitativo sobre esse processo, porém, gerou um interessante questionamento que pretendemos tentar elucidar minimamente.

Comentário que recebemos do nosso leitor Gelo:

Muito legal esse artigo, só uma dúvida…você não acha que ultimamente o Nikkei tem aberto de acordo com o fechamento do DJI, o que tornaria a coisa toda meio que cíclica, já que o Brasil e a Europa abrem em função do Nikkei…

Falei que era uma, mas na verdade são duas…. A outra: Você não utiliza os futuros do SP500 e DJI? Na minha opinião o IBOV abre “de olho” nos futuros americanos…

Gelo, primeiramente gostaria de agradecer seu elogio e o interesse, o que faz desse pequeno e despretensioso blog um local de grande satisfação pessoal. Sobre seu questionamento, muito relevante, que inclusive, é em busca desse tipo de respostas que estudos sobre comportamento de sistemas retroalimentados (Feed-Foward) procuram.

De forma bastante didática, Feed-Foward Systems são mecanismos naturais ou artificiais que geram respostas utilizadas como parâmetros de entrada, gerando novas saídas…e assim ad infinitum. Por exemplo, os genes, que seus resultados alteram seu meio, gerando possíveis mutações em sua réplica. Em computação, a inteligência artificial é baseado em retroalimentação, voltada à aprendizagem.

Mas vamos construir nosso pequeno sistema Feed-Foward aqui, um sistema imaginário, como se cada principal, ou principais mercados, se tornassem funções, diodos e transistores desse grande circuito eletrônico mundial.

Esse pequeno modelo tenta responder essas indagações. Os mercados da Ásia (Nikkei, Hong Kong, China) são influenciados por eles mesmos (índice e futuros) e também recebem entradas do Fechamento dos EUA e Europa (creio que faltou a seta) e também influenciam diretamente esses mercados. Ou seja, há uma retroalimentação múltipla, o que torna seus resultados imprevisíveis a médio-longo prazo. Portanto sempre desconfie de economistas de gravatas vermelhas.

Este sinal foi gerado através de um modelo bem simples de retroalimentação (A, B, C), notamos uma sutil semelhança com as variações do mercado financeiro. Ou seja, melhor do que simples coincidêncial casual, uma relação causal.

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1. Wall Street na Velocidade da Luz
2. A Relativa Força da Vale

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Isto também promoveu o desenvolvimento de muitos novos  pacotes de software de econometria escrito em Disponibilizo aqui o volume especial de “Econometria em R”, que traz uma seleção destas recentes atividades, que incluem pacotes para análise de corte transversal, séries temporais, entre outras ferramentas.

Veja mais: http://www.jstatsoft.org/v27

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Para os apreciadores de econometria, segue correlação entre a alta do dólar (verde) e a queda do ouro (laranja) em uma sobreposição de gráficos.

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O medo que o risco provoca talvez explique o parte do fascínio por sua quantificação,  demonstramos alguns casos,  como cálculo de drawdown e a volatilidade. Dar nome ao bicho papão tende acalmá-lo, e a chance é um dos bichos papões mais assustadores, pelo menos para os adultos.

Assim, como entender o conceito de risco, sob o ponto de vista matemático ? Comecemos com a idéia de “variância”, um dos vários termos matemáticos para variabilidade. Qualquer quantidade dependente da chance varia se desvia da média; às vezes é mais do que a média, às vezes é menos. O peso (massa) do pão francês, por exemplo, às vezes é maior, outras é menor que a média, um dos motivos da precificação por peso, ao invés de quantidade. Esses desvios em relação à média constituem o risco e é o que queremos quantificar.

Esses desvios podem ser positivos ou negativos, da mesma forma como a massa do pão francês, no entanto, se elevarmos esses desvios ao quadrado, os desvios serão todos positivos, e chegamos então a uma definição: a variância.

Acima, o gráfico de variância que é utilizado em meteorologia para determinar probabilidade de chuvas, quanto maior a variância (verde) menor é a previsibilidade. Lembre-se de que, para qualquer quantidade, quanto maior for o desvio-padrão, maior será a dispersão de seus valores em relação à média; quanto menor for o valor, maior será a concentração dos valores possíveis em relação à média.

Em ações, isso não é diferente, imagine que calculamos um valor aproximado de 10% de devio-padrão anual para ações da Petrobrás, isso significa que podemos esperar que na final de um ano, o valor estará 10% acima ou abaixo do valor atual. Em fundos de ações, ou multimercados, gestores calculam esse risco, para que, na composição, seja menor que cada ativo isolado.

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1. Música como Estratégia de Mercado

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Aqui reproduzo um trecho do prefácio do livro Ciclos e Caos em Equilíbrio Econômico, editado por Jess Benhabib, onde essa idéia fica bem clara:

…um tema recorrente na literatura econômica é a natureza auto-corretiva do sistema econômico. Escassez cria o incentivo para aumentar a produção; necessidades levam ao surgimento de invenções, guiadas pela alocação de recursos pela mão invisível. Um outro tema também recorrente, especialmente na literatura sobre ciclos econômicos, é o da instabilidade: o multiplicador interage com o acelerador, levando a explosões ou implosões do gasto em investimentos; expectativas auto-realizáveis dão vazão a bolhas ou crashes. Em combinação, estes dois temas sugerem um sistema não-linear, instável em seu núcleo, mas contido em seus arredores (pelas não-linearidades). Em um primeiro momento, estes dois temas não parecem ser compatíveis – dinâmica cíclica e caótica não parece combinar com a idéia de equilíbrio econômico [...] Mas nos últimos anos, estudos têm mostrado que esta lógica intuitiva pode ser questionada. Aparentemente, ciclos e caos podem ser perfeitamente  compatíveis com uma grande variedade de modelos de equilíbrio que incorporem as hipóteses de estacionariedade das preferências e da tecnologia…

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1. Filosofia do Acaso e Caos
2. Ciclos Irracionais de Lógicas Financeiras

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