Caminhando na grande via financeira, muito mais questionamentos surgem, certezas pétreas hoje, serão devaneios do passado amanhã, quando Alan Turing criou o conceito de sua máquina (a arquitetura de qualquer computador hoje) jamais imaginou milhares de processadores atuando em algoritmos complexos, auxiliando desde a descoberta de novos medicamentos até na fria decisão do momento exato da operação nos mercados financeiros.

Em uma interessante reportagem na Valor Ecônomico, com o nome espirituoso de “Eu, robô“, Antonio Perez faz sua análise da chegada dos Algorithmics Trading no Brasil, segue a transcrição:

“Dos replicantes de Blade Runner ao mundo virtual Matrix, o cinema sempre explorou a ideia de que a máquina um dia substituiria o homem nas atividades mais complexas. Aos poucos, o que era pura imaginação começa a ganhar contornos cada vez mais nítidos, pelo menos no mercado acionário. Depois de conquistar os fundos de investimento e os grandes investidores institucionais brasileiros, o uso de programas de computação baseados em algoritmos para negociação de ações começam a chegar às pessoas físicas.

Em geral, esses programas auxiliam os investidores a executar transações mais sofisticadas, que envolvem compra e venda simultânea de papéis e opções de ações (direito a comprar ou vender uma ação a um determinado preço em uma data futura). Para montar tais estratégias, o investidor tem que realizar rapidamente duas, três ou até quatro operações ao mesmo tempo, com a combinação exata de preços e quantidades.

É nesse ponto que os sistemas baseados em algoritmos entram em cena. Basicamente, o investidor define os parâmetros e alimenta o programa com informações como preços e quantidades desejadas. Em seguida, a ferramenta varre o mercado e, ao identificar as condições necessárias, pode avisar o investidor ou até disparar automaticamente as ordens para executar a operação. “Sem o sistema, o investidor dificilmente consegue fazer a transação na quantidade desejada e com o preço ideal”, afirma Francisco Valente, gerente da mesa de negociação eletrônica da corretora Ágora, do Bradesco.

Ele explica que, com a adoção dos sistemas eletrônicos pelos investidores institucionais nos últimos anos, os preços de opções de ações passaram a oscilar com mais intensidade. “Hoje é tudo muito mais rápido, as oportunidade surgem e desaparecem em segundos”, ressalta Valente.

Faz cerca de três meses, a Ágora começou a oferecer às pessoas físicas os sistemas de algoritmos já disponíveis aos seus clientes institucionais. Por ora, as operações são realizadas com o auxílio dos operadores da corretora. O cliente liga para a mesa de operações que insere os parâmetros da estratégia (preço e quantidade) no sistema.

O programa então verifica o mercado e, quando identifica uma oportunidade, executa as ordens. “A pessoa física já usa muito o algoritmo pela nossa mesa”, conta Valente. “O cliente está cada vez mais percebendo o valor das ferramentas”.

A Ágora acabou de lançar uma safra de algoritmos, com a possibilidade de acesso ao sistema pela internet. Além das estratégias usuais de arbitragem de ações e opções, haverá a ferramenta chamada Volume Weighted Average Price, que busca executar ordens a um preço médio próximo ao valor em que a ação foi negociada no período da estratégia.

Na corretora Coinvalores, as pessoas físicas passaram a ter acesso ao sistema de algoritmos da mesa de operações da corretora – desenvolvido pela empresa de tecnologia CMA – há cerca de dois meses. Além de oferecer a ferramenta, a corretora assessora os clientes na escolha de estratégias. “Nós ajudamos a identificar oportunidades e montar as operações”, afirma Francisco Nogueira, operador da Coinvalores, que vem notando um interesse crescente pelo sistema de algoritmos. “Os investidores buscam mais essas operações quando o mercado vive momentos de instabilidade”, ressalta.

Nas operações de arbitragem com ações e opções, os ganhos não dependem diretamente da valorização da bolsa. Segundo Nogueira, os adeptos são investidores já com experiência no mercado e valores elevados para aplicar. O valor médio das operações de arbitragem de ações, por exemplo, gira em torno de R$ 40 mil.

Há também ferramentas mais simples para a pessoa física, como o “Best Offer” desenvolvido pela CMA. O algoritmo programa o sistema para sempre manter a ordem de compra e venda do investidor em primeiro lugar no livro de ofertas. Se o investidor quiser, por exemplo, vender rapidamente um lote de ações da Petrobras, o programa reduzirá automaticamente o preço caso outro investidor incluia uma oferta de venda menor. Algumas corretoras também já oferecem plataformas para que os clientes operem diretamente com sistemas de algoritmos. É o caso da LinkTrade, home broker da Link Investimentos. Por R$ 2 mil por mês, o cliente tem acesso à plataforma. “São pessoas físicas com mais recursos e vivência no mercado”, conta Mônica Saccarelli, diretora do Link Trade. “Mesmo assim, realizamos cursos, já que não dá para oferecer um sistema desses sem educar o investidor”, ressalta.

Mônica acredita que, em pouco tempo, haverá opções de estratégias com algoritmos diretamente na tela do home broker. A própria Linktrade já estuda alguns sistemas com estratégias mais simples e preços menores, acessíveis ao investidor. “O mercado de home broker ainda é pequeno no Brasil e os custos devem cair à medida que o número de investidores crescer”, diz.

No Brasil, as transações com algoritmos respondem por cerca de 6% do volume negociado no segmento Bovespa, com predominância dos investidores institucionais. Nos Estados Unidos, as negociações automáticas já superam 70% do volume negociado. Mônica lembra que, dos 500 mil investidores cadastrados na bolsa, apenas metade opera frequentemente. “Quando esse número saltar para 2 milhões, por exemplo, os algoritmos serão usados com frequência”, acredita ela.

A corretora Icap Brasil, filial da britânica Icap, promete lançar em três semanas o primeiro sistema de algoritmos para seus clientes. Será uma espécie de radar que identificará oportunidades de execução de estratégias com opções, seja em um mercado de alta ou de baixa. Caberá, contudo, ao investidor realizar a operação, disparando as ordens de execução no sistema.

Daqui a quatro meses, o cliente da Icap Brasil terá um sistema que identificará as oportunidades e, após a autorização dos clientes, executará as ordens. “O cliente pessoa física ainda não se sente à vontade em deixar tudo com a máquina”, diz Paulo Levy, diretor da Icap Brasil e responsável pelo home broker da corretora, o MyCap.

O próximo passo, diz Levy, será deixar que a máquina execute automaticamente as ordens. O investidor vai apenas definir a estratégia, com preços e quantidades. A partir daí, o sistema identifica e executa as transações. “Quando a máquina fizer, não vai mais existir o estresse de ficar acompanhando”, afirma Levy.”

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Trecho do Artigo:

Nos Estados Unidos, sistemas ultravelozes de negociação e ambientes alternativos são colocados na berlinda. A dúvida é se eles não são injustos com o investidor de longo prazo.

Os dilemas filosóficos que acompanham os avanços tecnológicos, quem diria, chegaram às bolsas de valores. As inovações criadas para aumentar a eficiência da execução de ordens são vistas como uma ameaça à credibilidade dos mercados de ações.

A Securities and Exchange Commission (SEC) expressou neste ano sua preocupação com as negociações de alta frequência, o chamado high frequency trading. Em janeiro, colocou em audiência pública uma série de reformas relativas à estrutura do mercado de valores mobiliários. No começo de junho, organizou uma mesa-redonda a respeito. A grande dúvida é se a tendência de operações cada vez mais velozes prejudica o investidor de longo prazo, elo fundamental que une os projetos de crescimento das companhias com o mercado de ações.

Saiba mais: http://www.capitalaberto.com.br/ler_artigo.php?pag=2&sec=74&i=3238

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Nesse ponto, a questão passa a girar em torno de como desenvolver a capacidade analógica. Atividades de todos os gêneros do espectro acompanhadas de coordenadores com experiência e sensibilidade em diversos campos, que permitem enxergar princípios comuns a tudo, favorecem a construção e enredamento de significados mais amplos.

De tal forma, favorável a essa estrutura de construção de conhecimento, concebi espaços amplos nesse blog,  com assuntos por vezes distantes do mercado financeiro, no qual, corriqueiramente, fia-se  em conceitos com coerência interna sem dialogar com outras áreas que acrescentariam e construiriam um corpo muito mais robusto e com mais significados justificáveis.

Por exemplo, diversos termos do corpo de conhecimento no mercado trás associações livres e analogias derivados de uma origem na hidráulica, não coincidemente utilizam-se termos semelhantes, como fluxo de caixa, resultados líquidos, conta corrente, etc. Assim como o desenvolvimento da física trouxe muitas analogias com o corpo da música, como ondas, frequências, ressonância, harmonia, etc., notamos nesses exemplos simples, as diversas e muitas vezes veladas conexões entre diversas áreas do conhecimento, que em minha visão, formam uma só entidade, segmentada pelo problema da compreensão e complexidade.

Submergindo na busca fundamental do mercado financeiro, qual o significado da busca da automação operações vencedoras ? Creio que além do sentido óbvio, e pelo qual você deve estar aqui,  uma das respostas é a solução de indagações na teoria da complexidade computacional.

A Teoria da complexidade computacional é a parte da teoria da computação que estuda os recursos necessários durante o cálculo para resolver um problema. O termo foi criado pelo Juris Hartmanis e Richard Stearns. Os recursos comumente estudados são o tempo (número de passos de execução de um algoritmo para resolver um problema) e o espaço (quantidade de memória utilizada para resolver um problema).

A importância da complexidade pode ser observada no exemplo abaixo, que mostra 5 algoritmos A1 a A5 para resolver um mesmo problema, de complexidades diferentes. Supomos que uma operação leva 1 milisegundo para ser efetuada. A tabela seguinte dá o tempo necessário por cada um dos algoritmos.

Tk(n) é a complexidade do algoritmo.

Qual a complexidade do algoritmo que descreve o mercado ? E como seria esse algoritmo ? E quanto tempo de processamento levaria para obter uma resposta satisfatória ?  Isso no remete ao problema do Caixeiro-Viajante, que poderá ajudar a compreender o nível de complexidade que estamos vislumbrando.

O problema do caixeiro-viajante é um estudo de otimização que, apesar de parecer modesto é, na realidade, um dos mais investigados, por cientistas, matemáticos e investigadores de diversas áreas, tais como: logística, genética e produção, entre outros.

O problema pertence à categoria NP-difícil, que o remete para um campo de complexidade exponencial, isto é, o esforço computacional necessário para a sua resolução cresce exponencialmente com o tamanho do problema. Assim, dado que é difícil, se não impossível, determinar a solução ótima desta classe de problemas, os métodos de resolução passam pelas heurísticas e afins que, do ponto de vista matemático, não asseguram a obtenção de uma solução ótima.

O problema do caixeiro-viajante consiste na procura de um caminho que possua a menor distância, começando numa qualquer cidade, entre várias, visitando cada cidade precisamente uma vez e regressando à cidade inicial.

Para encontrar uma resposta em tempo hábil e muito próxima da ideal, utilizamo os algoritmos genéticos (AGs) são um dos vários métodos que se utilizam para a resolução de problemas complexos como esse. Este método tem por base um processo iterativo sobre uma determinada população fixa, denominados por indivíduos, que representam as várias soluções do problema. Esta técnica advém do processo de evolução dos seres vivos demonstrada por Darwin.

Da mesma forma que os sistemas biológicos, ao longo da sua evolução, tiveram que se «moldar» às alterações ambientais para a sua sobrevivência, os AGs acumulam a informação sobre o ambiente com o intuito de se adaptarem ao novo meio. Tal informação funciona como um sistema de triagem para a obtenção de novas soluções exequíveis. O método dos algoritmos genéticos é muito utilizado devido à simplicidade de operação, eficácia pela determinação de um máximo global e aplicabilidade em problemas onde se desconhece o modelo matemático ou onde o mesmo se torna impreciso em funções lineares e não-lineares (Costa, 2003).

Algoritmos genéticos são recomendados para determinar convergências rápidas para funções de estratégias que, a priori, não conheço sua eficiência, e sua elaboração, além de exigir alguns requisitos científicos mínimos, é uma miríade de conhecimento e intuição, que deve emergir por conexões com outros conhecimentos diversos, muitas vezes não relacionados ao tema principal. E tenho a plena ciência que não será um algoritmo definitivo, que desvendará todos os movimentos com 100% de rendimento, creio, que pela própria estrutura subjacente dos tipos de sistemas que o mercado se inclui, isso parece um devaneio.

Mais próximo da verdade seria afirmar que estratégias vencedoras (mesmo temporariamente) fazem parte da família de funções (também temporariamente) que devem compor o universo da utópia estratégia ou função definitiva, um demônio de Laplace do Mercado Financeiro:

Nós podemos tomar o estado presente do universo como o efeito do seu passado e a causa do seu futuro. Um intelecto que, em dado momento, conhecesse todas as forças que dirigem a natureza e todas as posições de todos os itens dos quais a natureza é composta, se este intelecto também fosse vasto o suficiente para analisar essas informações, compreenderia numa única fórmula os movimentos dos maiores corpos do universo e os do menor átomo; para tal intelecto nada seria incerto e o futuro, assim como o passado, seria presente perante seus olhos – Pierre Simon Laplace

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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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Liquidez é um dos muitos parâmetros necessários, mas não suficiente, que mensura a possibilidade operacional de estratégias quantitativas no ativo objeto. Mas a obviedade dessa afirmação pode ocultar informações que surgem em uma análise mais criteriosa, como por exemplo, como essa liquidez se distribui por tempo ou por frequência.

No gráfico acima, observamos um breve estudo sobre o espectro de frequência de tamanhos de contratos negociados por trade em um intervalo de uma semana do Mini Contrato Futuro do Ibovespa (WINJ10).

Nesse período foram realizadas aproximadamente 130 mil negociações, podemos observar que 50% desse total foram trocas de um contrato, uma excepcional concentração de liquidez para operações para esse volume. Em segundo lugar, 23% de operações com 2 contratos. Observamos também um pequeno aumento para operações com 5 e 10 contratos, mas muito distantes das pequenas e numerosas trocas. Fica claro que não podemos utilizar uma abordagem comum, como o Teorema do Limite Central para determinar uma média de números de contratos negociados por operações, que daria algo em torno de 2,5 contratos por operação, distante da realidade observada.

Leis de Potência e a Hipótese do Mercado Fractal são as linhas de estudo que mais aderem às observações colhidas. Sobre a liquidez desse ativo, ainda restrito ao pequeno investidor pelo volume e granularidade de negociações, mas suficiente interessante para utilizar trades automatizados.

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“…a última moda entre os bancos de investimento e fundos de hedge: algoritmos de negociação alta freqüência. No campo minado com influências perigosas e moral suspeita, o mercado financeiro está se potencializando com poder irracional da máquina.

A idéia é simples: Computadores obtem informações – principalmente “preços em tempo real” – e com isso tentam prever os próximos movimentos do mercado de ações. Usando fórmulas e algorítmos, os computadores podem comprar e vender ações em frações de segundos, com o banco ou fundo fazendo um pequeno lucro na micro variação do preço de cada ação.

Não há nada de novo em usar todas as informações publicamente disponíveis para ajudar as negociações, o que  é incrível é a quantidade de dados disponíveis, a velocidade em que é analisado e o pouco tempo que as posições são mantidas.

Você vai ouvir as pessoas falando sobre a “latência”, que significa o atraso entre um sinal de negociação e a finalização efetiva.  Baixa latência = Alta velocidade – é o que os bancos e os fundos estão procurando. Sim, nós realmente estamos falando de raspar a milissegundos que a informação leva para a viajar ao longo de um cabo ótico.

Então, negociando mais rápido do que qualquer ser humano pode ser verdadeiramente preocupante? As respostas dos defensores de alta-frequência, também são um pouco rápidas demais: “Não, estamos aumentando a liquidez do mercado”.

Tem sido dito que em outubro de 87 o crash do mercado de ações foi causada em parte por algo chamado seguro de carteira dinâmica, uma outra abordagem baseada em algoritmos. Dynamic Portfolio Insurance é uma forma de proteger a sua carteira de ações para que, se o mercado cai você pode limitar as suas perdas a um valor que você estipular antecipadamente. Se o mercado cair, você vende algumas partes. Até o momento o mercado cai e você terá fechado todas suas posições.

É uma boa idéia, e fazê-lo corretamente requer algum conhecimento de teoria de opção como desenvolvido pelos economistas Fischer Black, da Goldman Sachs, S. Myron Scholes, de Stanford, e Robert C. Merton, de Harvard.

Em 1987, porém, o problema foi o grande número de pessoas que seguiam a estratégia e a quantidade de mercado que eles coletivamente controlavam. Se uma queda no mercado leva as pessoas a venda de acordo com alguma fórmula, e se houver um número suficiente dessas pessoas que seguem o mesmo algoritmo, então ele irá levar a uma queda ainda maior no mercado, e assim uma onda de venda, e assim por diante – até que o índice Standard & Poor’s 500 perdeu mais de 20 por cento de seu valor em único dia: 19 de outubro, segunda-feira negra. Dynamic Portfolio Insurance causou a mesma coisa que foi projetado para se proteger.

Assim, o problema da súbita popularidade do comércio de alta frequência é que pode desestabilizar o mercado cada vez mais. Os fundos de hedge não necessariamente se importam se o aumento da volatilidade faz ações para subir ou descer, enquanto eles podem entrar e sair rapidamente com um lucro. Mas o resto da economia vai se importar. “

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A física e a matemática não são apenas uma coleção de fórmulas e de teoremas, mas também e principalmente um reduto de idéias. Uma delas, particularmente geral e útil, é a idéia de geometrização. Essencialmente, trata-se da representação desta ou daquela idéia matemática como pontos no espaço, as famosas funções que desenhamos, os gráficos de segundo grau, até demonstrações sofisticadas que apenas computadores conseguem reproduzir.

Há muitas aplicações práticas da geometrização sob forma de gráficos e diagramas e uma delas, que vamos discutir, é uma classe de organização do mercado financeiro, suspostamente desenvolvida pelos japoneses antes e durante o século XVIII: Os Candlesticks.

Essa técnica gráfica é utilizada para dois objetivos, acompanhamento do movimento e direção do mercado e estudos de padrões subjacentes que visam antecipar estes movimentos.

Atribui-se a Munehisa Honma o maior desenvolvimento desta técnica de análise. Diz a lenda (que carece de fontes confiáveis) que conseguiu 100 trades consecutivos vitoriosos com essas técnicas e de suas teorias evoluiram as técnicas de candlestick que hoje são utilizadas e pesquisadas em todo o mundo, que forma trazidas ao ocidente por Steve Nison, um trader norte-americano, no início da década de 1980.

Muitos livros foram escritos explorando essa técnica em especial, pela sua simplicidade na detecção desses padrões, alguns exemplos abaixo:

Os candlesticks são extremamente difundidos pela sua facilidade e concisão na organização da informação financeira, dando uma clara idéia da direção e volatilidade momentânea do ativo. Sua anatomia é simples, com apenas dois componentes principais (corpo e sombra), integram em apenas 1 símbolo gráfico de dezenas até milhares de micro-variações do ativo.

Por conta dessa simplicidade,  algumas informações se ocultam (que podemos obter por meio de outros meios) como a liquidez e a velocidade da variação. Um exemplo interessante é comparar “candles” similares de dois ativos  de mercado completamente diferentes, o “candle” de uma hora da ação PETR4 há em média 2.000 variações de preços, enquanto no EUR/USD (Par Cambial Euro x Dólar) podemos encontrar até 10.000 micro-variações, lembrando que um “candle” completo pode ser construído com apenas 4 movimentos (uma abertura, uma máxima, uma mínima e um fechamento).

Antecipação de Movimentos, Evidências ou Mistificação ?

Estudos de padrões e desenhos simples na visão dos Candlesticks visam nos fazer crer na antecipação de movimentos, sejam eles de reversão ou continuidade, porém estarão amparados em alguma lógica implícita ? Não é muito difícil de concatenar pensamentos até uma solução interessante. Primeiramente, as características do mercado no qual essas técnicas foram criadas se assemelham de alguma forma com o mercado de hoje? Sua complexidade, globalização, interconexões, número de agentes participantes, ativos negociados ? Arroz ? Usando as atuais técnicas primitivas de negociação faríamos muito mais de 100 trades vitoriosos, mas podemos ir além, com centenas, milhares de agentes em busca de oportunidades, esses padrões (doji, engolfo, dragão, ombro de anão cego, orelha da montanha surda…) foram ou são exaustivamente explorados e então deixam de fornecer alguma vantagem…

Ou você já viu algum Candlesticks Patterns Fund ?

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Já é conhecido que não há desculpas para o indesculpável, no entanto, tentarei em um último esforço me retratar com meus amigos leitores pela lamentável falta de atualizações nesse blog. Mas não se preocupem, não é falta de fomento no campo das idéias e sim falta de espaço na linha do tempo. (Planos cartesianos genéricos e flexíveis).

Estou trabalhando atualmente com um interessante desenvolvimento no campo dos estudos quantitativos nos mercados brasileiros, os desafios são enormes e potencialmente compensadores. Mas jamais pensei em abandonar a divulgação, a escrita, que também me dão grande prazer.

Buscar a compreensão da mecânica do mercado (uma mecânica não-determinista, é verdade) é permitir iluminar a visão sobre as potencialidades e o caos da existência, pois são as mesmas relações complexas, que observamos em escalas diferentes, entre o mercado e o tecido social, pois um se apresenta como um microcosmos do outro. É buscar soluções em um universo restrito para aplicar em um universo mais amplo.

Participar do mercado diariamente é mergulhar na trama caótica de uma espécie de matrix financeira, onde os agentes atuam ao mesmo tempo, de forma independente e correlacionados.

As volatilidade extremas que estamos observando nos últimos dias (meses até) nada mas são que comportamentos habituais de sistemas caóticos, na verdade não podemos esperar que qualquer coisa aconteça mas que eventualmente diversões como essas não são tão raras como podemos imaginar, o que deixa muitos analistas sem qualquer direção. Acreditar em sua estratégia, testá-la e mais importante de tudo: executá-la, é o fator decisivo, pois o impossível habita apenas nas mãos inertes daqueles que não se permitem arriscar.

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Paradoxos – nos quais a mesma informação pode levar a duas conclusões contraditórias – nos oferecem, ao mesmo tempo, prazer e tormento. São fontes de fascinação e frustração, quer envolvam filosofia, ciência ou percepção. O ganhador do Prêmio Nobel, Peter Medawar, disse uma vez que tais quebra-cabeças têm o mesmo efeito para um cientista ou um filósofo que o cheiro de borracha queimando tem para os engenheiros: deflagram uma vontade irresistível de descobrir a causa.

Na condição de um pensador que pesquisa além de outras coisas a percepção cognitiva nos investimentos, me sinto compelido a estudar as natureza das contradições (visuais e cognitivas) no momento da decisão, arriscar tempo e dinheiro na esperança de obter um retorno equivalente ou maior.

Vamos examinar o caso mais simples. Se duas fontes diferentes de informação não são coerentes uma com a outra, o que acontece ? Certamente o cérebro dará importância para a que for mais confiável em termos estatísticos, e vai simplesmente ignorar a outra. Por exemplo, se você olhar a parte de dentro de uma máscara oca à distância, verá o rosto como normal – isto é, convexo – embora sua visão sinalize de maneira correta que a máscara é, na verdade, oca e côncava. Nesse caso, a experiência acumulada do cérebro em relação a rostos convexos sobrepuja a veta a percepção da ocorrência – incomum – de um rosto oco.

Mais irresistíveis são as situações nas quais a percepção contradiz a lógica, levando a “figuras impossíveis”, e nesse momento podemos ser enganados facilmente pela mente, nos levando irremediavelmente a tomar decisões errôneas, imagine isso no campo dos investimentos ? Onde um segmento da análise técnica promove estudos de figuras como triângulos, bandeiras, e outros leques de estruturas que são facilmente adaptáveis a nossa vontade, servindo mais como um viés confirmatório do que uma ferramenta de orientação.

Viéses cognitivos podem ser mais graves. O condicionamento da mente para situações médias e a total falta de preparo para situações extremas promove horrores em estratégias e na arte da falácia para justificar alguns erros: “O mercado é assim mesmo…”

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Na verdade essa reflexão pode ser aplicada para qualquer ativo, mas selecionei dois pares cambiais pela facilidade da demonstração. Podemos, em uma transformação engenhosa, visualizar a volatilidade como um som, uma música do mercado. Cada melodia exige um tipo de estratégia, pois algumas são mais ruidosas, outras mais harmônicas.

No exemplo acima, o segundo ativo é perceptivelmente mais ativo que o primeiro, em um número bem maior de ocorrências um limite arbitrário escolhido (0,3% para cima e para baixo) é ultrapassado. Apenas de maneira lúdica podemos determinar funções de risco/retorno dependendo dos tambores.

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