Em um artigo publicado nesse mês no Estadão, o professor Elias Thomé faz um interessantíssimo comentário sobre o livro “O Andar do Bêbado” de Leonard Mlodinow, com pertinentes reflexões, podemos associar tranquilamente com o conteúdo desse blog, caos no mercado financeiro.

Abaixo reproduzo o texto:

Numa pesquisa de 2008, um grupo de especialistas deu nota alta para uma garrafa com etiqueta de US$ 90 e nota baixa para uma outra, com etiqueta de US$ 20, embora os sorrateiros pesquisadores tivessem enchido as duas com o mesmíssimo vinho. Até aí, nada de muito novo quanto à nossa capacidade de projetar expectativas: depois de ouvirem elogios a um filme, futuros espectadores tendem a gostar mais dele. A novidade é que, no mesmo momento do teste do vinho, a ressonância magnética mostrou que a área cerebral codificadora da nossa experiência do prazer, ficou muito mais ativa quando os voluntários tomavam o vinho que acreditavam ser o mais caro.

Este é um, entre muitos e surpreendentes exemplos contidos em O Andar do Bêbado, do norte-americano Leonard Mlodinow, tradução de Diego Alfaro – uma bem-humorada síntese de recentes pesquisas numa área limítrofe, provisoriamente designada como “ciência da incerteza”. Pouco ortodoxo na sua especialização em física e matemática, Mlodinow foi, entre outras coisas, colaborador de Stephen Hawking em Uma Nova História do Tempo, consultor das séries televisivas Jornada nas Estrelas e MacGyver, além de autor de livros importantes, como O Arco-Íris de Feynman.

“Andar do bêbado”, metáfora usualmente empregada, desde Einstein, para designar o movimento aleatório das moléculas de água, serve para designar a maneira como os incontáveis avanços na informática, nanotecnologia e outras áreas vêm produzindo alterações radicais na compreensão do universo do acaso e do contingente. Nas últimas décadas vem surgindo uma área que reúne muitas disciplinas que se concentram em analisar o modo como as pessoas reagem, julgam e tomam decisões em relação à incerteza e ao acaso. Envolve não apenas a matemática, a física, a estatística e outras ciências tradicionais, como também a psicologia cognitiva, a filosofia, a neurociência – e até a História, já que em face da complexidade cada vez maior dos fenômenos, não é mais possível classificar variáveis com antecedência, mas só em retrospecto. Em quaisquer situações, é necessário olhar pelo espelho retrovisor da história, remontar em detalhes e reconstituir toda a cadeia de eventos passados. Mas nada de voltar a uma história arrumadinha, daquelas que já sabemos o final – pelo contrário, temos que captar aqueles momentos decisivos, contingentes, tão imprevisíveis quanto o andar de um bêbado.

O livro de Mlodinow é um esforço para trazer parte destas pesquisas para o grande público. E ele o faz de uma forma despretensiosa e provocadora, amealhando tanto divertidos exemplos, que vão de Madonna a Stephen King, quanto casos mais sérios, como graves erros médicos ou em processos judiciais decorrentes de falsa compreensão da probabilidade condicional. Explora ainda as inversões, os chamados “paradoxos da loteria”, mostrando que um universo completamente aleatório também seria impossível. Por mais que os cientistas refinem os sistemas de criação de séries aleatórias, não conseguem banir totalmente as regularidades. Uma das tentativas mais criativas veio do crime organizado, quando os mafiosos do Harlem, em 1920, buscaram números para uma loteria ilegal nos 5 últimos algarismos do balanço do Tesouro Federal! Também neste caso não eram totalmente aleatórios, pois números surgidos de maneira cumulativa possuem um viés que tende a favorecer sempre algarismos mais baixos.

Mlodinow também refaz a pouco conhecida história de todos aqueles pensadores que lidaram com a incerteza. E não é uma história fácil de reconstruir, porque, afinal, muitos dos seus especialistas foram pessoas mais preocupadas com magia e apostas, do que com livros e raciocínios abstratos. Mas o leitor pode familiarizar-se com abstratos conceitos da matemática e da estatística, através das histórias de cientistas que também foram, por assim dizer, nas horas vagas, grandes apostadores. Lá estão pitorescas histórias de Gerolamo Cardano, Blaise Pascal, Pierre de Fermat, Jacob Bernoulli, Thomas Bayes e Adolphe Quételet, que Mlodinow retira do ostracismo. Oferece ainda uma interessante releitura de certos conceitos, como o de “homem médio” de Quételet – que foi muito mais um esforço inaudito de leitura e compreensão do universo do acaso e da contingência. No século 19, o discípulo mais inspirado de Quételet foi o historiador (e exímio jogador de xadrez) Thomas Buckle – que aqui no Brasil ficou mais conhecido pela divulgação que Silvio Romero fez de suas teses deterministas mais disparatadas. Inspirado em O Clube Metafísico (premiado ensaio de Louis Menand, ainda não traduzido no Brasil), Mlodinow mostra-nos um outro lado da obra de Buckle, uma precoce paixão em tentar medir o aleatório que, afinal, acabou marcando dois dos seus leitores mais entusiastas: Darwin e Dostoievski.

“Estatística é a ciência que diz que se eu comi um frango e você não comeu nenhum, teremos comido, em média, meio frango cada um.” Assim o humorista Pitigrilli definiu estatística. Mas isto foi no ano de 1933, quando a revolução estatística, derivada das novas e sofisticadas tecnologias, ainda estava engatinhando. Mlodinow mostra que não foi a realidade que se tornou mais aleatória e, sim, as medições que se tornaram infinitamente mais precisas.

Seja como for, a questão mais profunda continua sendo filosófica: o estudo do universo aleatório nos mostra que enxergar os eventos por uma bola de cristal é possível, mas, infelizmente, apenas depois que eles já aconteceram. É muito verdadeiro o ditado “depois da onça morta, todo mundo é caçador”, mas as pessoas agem comumente como se isto não fosse verdade. Todas as teorias da história capazes de abarcar o futuro foram desacreditadas. E isto não apenas porque ruíram todos aqueles governos baseados em ideologias que propalavam conhecer os rumos da história. Explorando as novas ciências da incerteza, Mlodinow vai além, argumentando que a ideia de um futuro completamente permeado pela contingência é uma operação que a mente humana se mostra incapaz de executar, pois até mesmo quando lidamos com a incerteza e o acaso, a parte iluminada do nosso cérebro é a mesma que lida com questões emocionais. Lidamos mal com o acaso: crentes inabaláveis ou incorrigíveis apostadores, nossas máquinas cerebrais incentivam nossa vocação de apóstolos do tudo ou nada. Já as novas ciências da incerteza, mostram que precisamos de gradações de crença, evidências atenuantes e verdades parciais – sempre diferentes de 100 ou 0%. Mlodinow hesita em transferir tudo isso para o mundo ético, mas, ao concluir com a história dos seus pais – que escaparam por pouco da morte em Buchenwald – deixa para o leitor a ingrata tarefa da escolha responsável ou da indiferença moral.

Elias Thomé Saliba é historiador, professor titular da USP e autor, entre outros livros, de Raízes do Riso (Companhia das Letras)

Fonte: Estadão

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Quantos séculos se passarão até compreendermos completamente o caos ? Tenho um sentimento que cada novo entendimento mergulharemos em mais questões, mais complexas e sutis. Seria algo análogo a descobrir qual número vem em seguida do dois, mas imediatamente após, nos deparamos com a nova informação que entre dois e três temos um infinito conjunto de números. Um intervalo que poderá ser tão infinito quanto se queira.

Questões essas parecem irrelevantes diante do pragmatismo que envolve o mundo dos negócios, porém sem nenhuma profundidade como poderemos compreender alguma estrutura que faça sentido nos sistemas cotidianos, como o desenvolvimento da história humana, o surgimento e manutenção de culturas, o consumo, e obviamente, o movimento dos mercados ? Os caminhos aparentemente erráticos do mercado pertencem a uma categoria de sistema, no qual podemos enquadrar a meteorologia, sismologia (estudo de terremotos), o vulcanologia (estudo de vulcões) e até, a ocorrência de acidentes aéreos.

Com o objetivo de esclarecer o conceito de caos, a base desses sistemas que enumerei, apresentarei, ainda que de maneira qualitativa, algumas características do comportamento caótico que explicam, ou pelo menos descrevem, o movimento dos mercados.

Imprevisibilidade, isto é, o conhecimento do estado do sistema durante um tempo arbitrariamente longo não permite predizer, de maneira imediata, sua evolução posterior. A imprevisibilidade está obviamente associada à sensibilidade as condições iniciais e até de contorno. Utilizando o mercado como exemplo, as condições iniciais são inúmeras, como o fechamento anterior, a volatilidade implícita, coefiente de autocorrelação, para citar alguns. As condições de contorno envolvem a correlação com outros ativos, commodities, a influência de outras bolsas, etc. No gráfico abaixo, o indicador elaborado pela Atrattore fornece  níveis de fuga da previsibilidade do ativo.

Espectro Contínuo de Freqüência, caracterizado por um comportamento aperiódico. No gráfico abaixo, a linha verde indica retornos positivos em determinado intervalo de tempo, observamos que há um certa amplitude média porém aperiódica.

Invariança de Escala, significa uma certa estrutura hierárquica com características de auto-similaridade, ou seja, utilizando os dados de uma ativo de mercado qualquer, não somos capazes de diferenciar estruturalmente, sem as devidas legendas, se o gráfico pertence a um intervalo de 5 minutos ou de 1 semana, como é o exemplo abaixo.

Estacionaridade, isto é, embora aperiodicamente, os padrões tendem à repetição. Isto pode nos fornecer pistas sobre o funcionamento de alguns comportamentos descritos na análise gráfica/técnica, porém não a habilita como ciência, como um um método de descrição ou previsão razoavelmente preciso. Abaixo observamos um padrão de três retângulos incompletos que logo se defaz.

A irregularidade das oscilações associadas a processos caóticos, não implica que elas sejam completamente arbitrárias. Por exemplo, não observamos oscilações de variações extremas em ativos de grande negociação normalmente, mas isso não quer e nem deve dizer que isso não possa acontecer.

As características que descrevi estão mais no campo do que não devemos fazer  do que uma lista de dicas do que devemos fazer, na pesquisa ambos lados são muito importantes. Dessa forma, uma livre tradução dessas condições para o investidor seria algo como as Quatro Leis da Investimetria:

1. Futuro Inacessível
Não temos idéia do acontecerá no amanhã, “muito talvez” em 5 minutos, mas muito menos em 2 semanas ou muito menos ainda em 2 anos. Quem conheceu uma vez o amanhã, errará outras dez.

2. Existência Desordenada
Cobiça, euforia, desespero, arrependimento sempre existirão, mas não sabemos em qual ordem (lei 1).

3. Sobrevivência sem Escalas
A bactéria e a baleia azul não diferem muito no macro comportamento da sobrevivência.

4. Lado Provável
Se um dado de seis lados fosse caótico e não aleatório, poderíamos dizer que é muitíssimo provável que a cada jogada os lados entre um a seis pudessem sair (repetição não ordenada), porém não é impossível (apesar de improvável) sair zero ou sete.  Suportes e resistências e outros comportamentos se repetem, dentro da lei 2 e da lei 3, mas nunca, absolutamente nunca devemos esquecer da lei 1.

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Quero na veradade é fazer uma pequena reflexão sobre a dita “eficiência do mercado” e seus agentes racionais, a HME (Hipótese do Mercado Eficiente) trata-se de uma tese que afirma que todos os preços já estão descontados, motivados por notícias, rumores, novos poços de petróleo, etc, e é praticamente impossível obter alguns retorno excentente a partir de alguma vantagem momentânea, ou seja, todos investidores são participantes extremamente racionais, antecipando esses movimentos. Então dessa forma, seria melhor escolher algumas ações de empresas com sólidos fundamentos, aplicar e aguardar o crescimento delas. Muitos fundos são criados dessa forma, são baseados em premissas da dita “análise fundamentalista”.

Encaremos a realidade de frente, sem medos. Economistas do século XVIII construiram uma hipótese, sem muitos dos martelos matemáticos que possuimos hoje e assume-se isso como um axioma, uma verdade  ? Fazendo um paralelo com o mundo físico, é como se cada agente participante do um pregão, empresas, corretoras, fossem forças (F=m.a) externas que atuassem nos preços, e estes fossem partículas de ar soltas em uma caixa. Essas partículas-preços oscilariam aleatoriamente sempre em busca do equilíbrio. Nunca saberíamos para onde determinado conjunto de partículas (uma ação por exemplo) iria em médio prazo.

Então o melhor a fazer é comprar uma pequena caixa de partículas e esperar que esta cresca, sem saber para onde que elas irão em curto prazo. De certa forma, resumi o inútil debate entre os ditos “fundamentalistas acadêmicos” e os “grafistas intuitivos”. Esse primeiro grupo, crendo de até de outras formas, nessa reza que defende a gestão Buy and Hold, ou seja compre e espere, mas esqueceram que colocar o Buy Right and Hold Necessary, que muita vezes sonegado, faz a derrocada de muitos investidores, exemplos clássicos, avestruz, boi gordo, Enron, enfim, fizeram a história de alguns crashs e fracassos.

Do outro lado, os “grafistas”, que muitas vezes ingênuos, acreditam em técnicas esquisofrênicas como ondas de Elliott e retrações de Fibonacci, entrarei mais adiante nesse assunto. Mas voltando, o que pesa contra também aos “grafistas” é a falta de suporte teórico para suas arserções. Algumas análises podem até fazer algum sentido, porém por motivos errados e carecem de estudos mais aprofundados, sendo sumariamente desdenhados por acadêmicos em geral. Demoradan tentou fazer um resgate de parte da dita ánalise técnica em algum de seus livros, excluindo obviamente alucinações como ondas e padrões áureos.

Voltando à definição de inteligência, vamos adotar de uma maneira simplificada que o agente inteligente, é aquele que introduz correlações em algum ambiente, que de outra forma, não esperaríamos. Por exemplo, se encontrássemos em uma das fotografias que nos chegam de Marte, pedras arranjadas de forma que, claramente, formam um desenho geométrico, um pentágono, teríamos que avaliar muitas suposições, como uma altamente improvável causa natural, até chegar a uma alarmante conclusão, que, a correlação entre as pedras não era esperada e foi causada por um agente inteligente.

Há um livro do Carl Sagan, depois transformado em filme, “Contato” que exibe um exemplo semelhante, antenas altamentes potentes que escutam os sons do Universo, geralmente são ruídos aleatórios, conhecido como ruído de fundo, repentinamente recebem de uma fonte muito distante da Terra, padrões, sequência de números primos. Um correlação numérica que não viria de outra forma além da clara atuação de agentes inteligentes, deixo o fim do livro para vocês lerem.

Marte, grafistas, fundamentalistas e agentes inteligentes, o que tudo isso tem a ver ? É muito provável que os participantes do mercado não sejam tão racionais quanto os fundamentalistas newtonianos esperariam, mas são agentes inteligentes, que provocariam correlações inesperadas nas ditas oscilações não-tão-aleatórias assim do mercado, ou seja, os grafistas estão certos ? Não, talvez acertem algumas vezes, mas pelas razões erradas.

Quer dizer que chegamos em lugar nenhum ? Não exatamente. Excluir as possibilidade erradas nos faz evitar esses caminhos novamente. Muito provavelmente, as explicações mais promissoras virão de estudos mistos, mais abrangentes e ecológicos. Compartimentar o conhecimento pode ser um grave erro.

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Os cientistas há muito conhecem soluções ótimas da física newtoniana (ou, uma forma fechada soluções) para problemas que envolvem dois corpos em movimento. 

Problemas que possuem mais de dois corpos não permitem uma única solução, e os cientistas, antes da abordagem de Poincaré, desistiram das suas tentativas. Em economia e investimentos, a procura deve ser por soluções desse tipo, problemas que envolvam mais de dois corpos.

É preciso lembrar que, em problema com múltiplos corpos, não existem relações simples, lineares, portanto precisamos alterar drasticamente a natureza da abordagem atual. Isto significa que existem um conjunto infinito de soluções (atratores caóticos) que podem oferecem soluções dentro de um intervalo finito, e isso é uma possibilidade muito real. 

Acima observamos um gráfico de rendimentos utilizando esse tipo de abordagem, construímos uma estratégia de investimentos (finalidade experimental) extraindo algumas soluções, se trata de uma série de dados históricos de um ativo cambial de altíssima liquidez. Operando em pequenas tendências localizadas durante um ano (2008-2009 – 391 operações) alocamos um percentual do capital utilizando um critério específico, com relativa agressividade para a finalidade de observação. 

Com este modelo backward específico tivemos um retorno altíssimo (780% com incidência dos custos operacionais) sobre o capital inicial com um drawdown de 21%. Ou seja, utilizando das propriedades do viés estatítico (distribuição fractal) é possível obter retornos excedentes de um mercado quase-aleatório, basta encontrar, para cada ativo, o seu ponto de desequilíbrio !

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Talvez tão difícil em demonstrar como algo funciona, é esclarecer como não funciona ! Dizem os historiadores que certa vez ao fracassar pela milésima vez na tentativa de criar lâmpada, resoluto, Thomas Edison disse: “Acabei de descobrir 1000 maneiras de como NÃO fazer uma lâmpada.”

Filosofaremos então sobre Índice Bovespa, (utilizei-o como exemplo, pela familiaridade, mas este estudo se aplica em qualquer ativo ou índice com livre formação de preços), já fazem décadas que utilizamos ferramentas como volatilidade média, risco presumido, estimativa anunciada entre outros nomes mais elegantes na tentativa de domar o futuro.

A base de todas essas ferramentas é a estatística padrão, médias, desvios, gaussianas (gráfico de sino), variância, enfim, resumindo, é tendência central e dispersão. Já nos primeiros artigos desse blog apresentei argumentos que sustentavam que esse stablisment intelectual estava defasado, e que precisávamos concentrar nossos esforços em outros caminhos, caos, geometria fractal, distribuição de Pareto, trading systems, enfim, o caminho para uma real compreensão do mercado virá dessas áreas.

Hoje, mais de um ano depois, eu não só reafirmo essas posições, como apresentarei outros intrigantes argumentos, desmontando alguns mitos sobre como a nossa bolsa funciona, ou não funciona !

Acima observamos o gráfico Ibovespa Diário no decorrer de 10 anos (1999 até 2009 – 2.472 dias de negociação), até aqui sem muitas novidades, a não ser pela escala que adotei, um fator multiplicativo, ao invés da corriqueira pontuação, simplifiquei a medida com uma normalização que considera 06.01.1999 como marco inicial. Ou seja, comprando ações nesse ponto, você teria 2,5 vezes mais em março de 2000, 3x mais em setembro de 2006 e quase 7x mais em fevereiro de 2008, agora estaríamos muito próximo de 4 vezes (essa crise aí…).

Agora, com um exercício mental, vamos imaginar entre esses quase 2.500 dias, apenas 10 com as maiores variações positivas. Apenas 10 dias em 10 anos. Qual terá sido a contribuição desses dias para a atual configuração do Ibovespa ?

 
Eis aqui o resultado. O Ibovespa 10P (10 Cut Profit) seria a face do Ibovespa removendo as 10 maiores contribuições positivas diárias. O diferença de retornos é imensa, hoje a bolsa estaria nos paratamares de 99. Mas, ainda sim, as finanças convencionais vêem esses saltos como meras anomalias.

Apenas 0,4% do total de dias foram responsáveis por essa diferença, variações que a análise estatística convencional (gaussiana) demonstra que só seriam possíveis de ocorrer em centenas de anos.

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Curva média? Em cultura? Economia? Finanças? Riscos? Tendências? Se existisse, as custosas tentativas na realizações de previsões não precisariam de revisões quase instantâneas. O determinismo laplaciano é um devaneio inalcançável !

Pierre Laplace, eminente matemático, físico e astrômono do século XVIII, afirmou certa vez:

“…Suponha-se uma inteligência que pudesse conhecer todas as forças pelas quais a natureza é animada e o estado em um instante de todos os objetos – uma inteligência suficientemente grande que pudesse submeter todos esses dados à análise -, ela englobaria na mesma fórmula os movimentos dos maiores corpos do universo e também dos menores átomos: nada lhe seria incerto e o futuro, assim como o passado, estaria presente ante os seus olhos…”

Ou seja, sob essas condições, teríamos a total previsibilidade, assassinaríamos o livre-arbítrio. Porém, a perfeição esférica desse demônio de Laplace foi tomada pela irregularidade oblonga da incerteza, do caos, da invasão bárbara do desconhecimento futuro. O Übermensch de Poincaré, Lorenz e Heinsenberg iluminou o caminho dessa limitação visionária.

O médio-longo prazo a nós é inacessível, as pequenas circunstâncias presentes provocam reações futuras extremas, cada qual com seu peso e influenciando em uma direção, essa intrincada lógica se torna mais complexa quando descobrimos, que além dessa multi-influência, seus resultados alimentam a si própria como uma função recursiva, um espetacular turbilhão caótico.

Buy&Hold, Diversificação Desmedida, Gaussianificação de Riscos, estes e outos pensamentos, que se fixaram como axiomas no conhecimento financeiro, serviram em alguma proporção, para a atual calamidade, como um gigantesco equívoco, incendiaram o armazém de pólvora global. E outros estão vindo, como o desinteresse por questões ambientais, estão provocando faíscas em outros pavios, provavelmente mais mortais que uma crise de caviar no brunch de WallStreet.

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Se fôssemos definir cuidadosamente a questão, prever o mercado, com qualquer grau de precisão, é provavelmente o que os matemáticos chamam de problema universal, no sentido de que uma solução completa para ele resultaria imediatamente em soluções para classe mais ampla de outros problemas.

Como assim ? É, em outras palavras, o difícil problema das previsões sociais.

Não conhecemos bem as complexas ligações entre muitas variáveis, por exemplo, casado ou solteiro hoje, determinará conseqüências imprevisível para você daqui a 5 anos, um toque de caos influenciando a sua e a minha vida. Imagine agora, variáveis econômicas, juros, desemprego, taxa de confiança, etc, certamente há um grau de conexão entre elas, com pesos que se alteram com o passar do tempo. Desconhecemos como tudo isso se processa, uma lógica subjacente intrincada e certamente complexa, o que faz uma previsão para daqui 5 anos ou mesmo um mês, uma verdadeira quimera.

Muitas dessas associações não são descritas com precisão por modelos simples, mas por relações não-lineares complexas e muitas vezes, desconhecidas. Entretanto muito da literatura econômica e financeira atual está povoada por estruturas simples entre caixa da empresa e rendimento das ações, entre risco e desvio simples com relação à média, ou seja, ferramentas brutas para um sistema delicado.

Logo vem à mente a velha história sobre o economista que está procurando as chaves do carro debaixo de um poste de luz. “Você provavelmente as perdeu perto do carro”, questiona um amigo que está com ele, ao que o economista responde: “Eu sei, mas aqui está mais claro”.

Estamos no caminho de solução muito melhores, pesquisas em outros campos estão reunindo evidências que sistemas com muitas variáveis conectadas precisam de uma classe de tratamento específica. No qual será possível utilizar no mercado como algoritmos de análise em ultra-freqüência, estatísticas de sistemas caóticos, indicadores não-lineares incomuns.

O futuro do mercado é imprevisível, mas é certo que será regido pela máquina.

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Gregor Zawada não tinha uma régua de cálculo, não sabia utilizá-la. Calculadoras ? Nem sequer sonhava com essas simples, que compramos por um real no camelô, apenas trabalhava, com sua intuição, na compra e venda de sacas de trigo. Observava as oscilações de preços e negociava, anovata suas operações em sua pequena caderneta feita com papel chinês. Alguma vezes ganhava, outras perdia. Exaltava seus ganhos para seus amigos da aldeia, todos o admiravam.

Certo dia Zawada perdeu tudo. E todos ficaram com muito medo de trabalhar com trigo.

Quinhentos anos depois, nosso estilo de negociação, não mudou de forma significativa. Somos investidores da Idade Média, utilizamos recursos da época anterior da invenção da régua de cálculo. E quanto ao mercado ? Avança, evolui, muta e tentamos correr atrás. Mas estamos na direção certa ? Podemos melhorar ?

Em um artigo entitulado “O dedo de Hall contra o crash: a ciência é a reposta” do Professor Marco Antonio Caetano do Ibmec-SP, encontramos algumas respostas:

“Dave, não percebo por que está fazendo isso comigo…estou muito empenhado nesta missão…está destruindo meu cérebro…não compreende ?…estou me tornando infantil…estou me tornando em nada…” Foi assim o fim de Hall-9000 quando foi desligado pelo comandante Dave Bowman no conto de Arthur C. Clarke imortalizado no filme “2001 – Uma Odisséia no Espaço”.

Desde o crash da tulipomania (1637), quando investidores holandeses compravam bulbos de tulipas no mercado de opções, estudos e metodologias são elaborados para entender o padrão de quedas acentuadas. Contadores tradicionais com seus livros caixas criaram metologias de avaliação de empresas observando o lucro nas vendas, retornos, balanços, entre outras medidas. Observadores de padrões deram suas contribuições criando médotos de avaliação do mercado usando gráficos: candelários japoneses (1750) utilizados para negociações de arroz, Ralph Elliot e as ondas de Elliot, e talvez, a mais famosa, a sequência e Fibonacci, adotada como forma de observação de suporte e resistência.

Assim, foram criadas metodologias baseadas nas “figuras” dos gráficos, tais como ombro-cabeça-ombro, triângulos, flâmulas, hiatos, etc. Da estatística foram emprestados a média móvel e osciladores de momento, força relativa, índice estocástico. E em praticamente todas as análises aparece a surrada regressão linear para tendências.

Do lado acadêmico, o primeiro a disciplinar estudos sobres mercado financeiro foi Louis Bachelier (1900), com sua “Théorie de La Spéculation”, que tinha como orientador ninguém menos que Henri Poincaré, matemático estudioso de sistemas dinâmicos. Ele formulou questões básicas de como os preços se movimentam. A partir dele, toda uma teoria foi criada na tentativa de entender o mercado e, claro, ganhar dinheiro. No entanto, foi depois do desastre de 1929 que se tormou conhecimento que mercado é sério e perigoso e as universidades começaram a investir em pesquisas que originaram as teorias de Markowitz, Sharpe, Black-Scholes e CAPM. Tudo parecia perfeito até 1987, quando novamente Wall Street foi sacudida por outro crash. O que falhou ?

Segunda-feira negra de 1987 !

O entendimento do mercado deve se adaptar ao progresso dos instrumentos que passam informação. No século 21 é inconcebível o uso de técnicas de quando a melhor calculadora era a régua de cálculo. Pessoas trabalham com idéias erradas sobre modelos matemáticos. Modelos lineares com uma quantidade absurda de variáveis não explicativas, discretos no tempo (admite-se que entre um tempo e outro nada acontece), com banco de dados com variáveis desnecessárias, quando se sabe que o mercado é não-linear, adaptativo, realimentado pelas informações e mais próximo do princípio da incerteza de Heisenberg do que da linearidade imaginada. Quando falham, leigos postulam que os modelos matemáticos não servem. É aí que entra Hall-9000.

Quando Wall Street voltou-se para o mundo acadêmico para entender crises, se deparou com técnicas anos à frente: a inteligência artificial, técnicas de filtragem inteligentes, wavelets, sistemas de identificação, simulação de sistemas inteligentes, regras lógicas não convencionais, redes neurais artificiais emprestadas da medicina, algoritmos genéticos emprestados da biologia imitando DNA com dados do mercado, filtro de partículas da física e otimização em sistemas dinâmicos.

Algoritmos nos levam a Marte, com ordens prévias, em naves que valem milhões, sem a possibilidade de interrupção por parte dos operadores (cada ordem demora 30 minutos até a nave) enquanto o mercado financeiro, como todo esse conhecimento disponível ainda opera sem o dedo de Hall. Na hora do crash nada melhor do que abandonar o modelo. O que está errado não é o modelo, e sim quem fez o modelo. O modelo repete o entendimento do pesquisador sobre um evento. Entendimento errado, modelo errado. Técnica errada, perda de bilhões. O Santo Graal do mercado é o modelo exato de compra e venda de um ativo. Se não é possível entender completamente o mercado, a ciência pel menos ajuda a diminuir a ignorância sobre ele.

O nome para tais técnicas não é nem quantitativa, nem fundamentalista e nada tem de exótica. É científica. Como dizia Carl Sagan, a ciência não é a melhor coisa do mundo, mas é o melhor que temos para entender o mundo. É possível perceber um crash antes que ele ocorra sem desligar um Hall. Solução: ciência.

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Eleito não só um homem, mas uma antítese completa dos anos sombrios, repletos de um grave conservadorismo messiânico excludente, da retração da pesquisa e do avanço de hipóteses religiosas dissimulas de ciência nas escolas.

Interessante é observar que esse fato histórico, há algum tempo atrás,  se apresentaria como um outlier, uma possibilidade completamente fora da curva, hoje é um fato de grande impacto e todos analistas dizem que já era previsível, evidentemente depois que aconteceu.

Enfim, um acontecimento serendipitoso, fruto de acúmulos de acontecimentos, que geraram essa transição repentina nos rumos da história mundial. São as ciências da incerteza atuando.

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O megaespeculador George Soros, em seu livro The Alchemy of Finance, definiu o conceito de reflexividade:

“…A conexão entre o pensamento dos participantes e a situação em que eles estão inseridos pode ser quebrada em duas relações funcionais. Eu chamo o esforço dos participantes em tentar entender a situação do esforço cognitivo, ou função passiva, e o impacto dos seus pensamentos no mundo real, ou função ativa…“

Veja meu caro leitor, um simples exemplo retirado do âmbito da Teoria das Finanças para demonstrar como as expectativas dos agentes do mercado influenciam o preço futuro de um ativo. Suponha que o preço de amanhã de um determinado ativo dependa do somatório das expectativas individuais de cada investidor em relação aos dividendos e aos preço do ativo no trimestre seguinte (Target Price, sempre desejamos valores infinitos). Não há como cada investidor conhecer as previsões de todos os demais investidores, nem “como a opinião média saber o que a opinião média acha que vai acontecer”, para usar as palavras de Keynes, que também via o mundo de forma reflexiva. 

A não ser que todos os investidores sejam idênticos, mais uma vez nossos investidores estão tentando prever um resultado ( o preço futuro) que depende das expectativas de outros investidores. Não há solução dedutiva lógica para esse tipo de problema, pois as expectativas são indetermináveis.

Não vou esgotar o tema aqui, mas um exemplo muito semelhante, são os chamados leilões menor-preço-e-único, onde “investidores” tentam estimar o menor valor que outras pessoas darão em determinada mercadoria oferecida, obviamente, não temos participantes racionais, como previsto pela Teoria dos Jogos, dessa forma grande parte dos lances são enviados com o menor valor possível (R$ 0,01), porém, ao contrário do mercado, não se é conhecida a variação do ativo, então milhares de ligações, mensagem, se anulam, rendendo um valor em impostos e taxas dezenas de vezes maiores que os prêmios.

No mercado, há outros fatores que criam expectativas, enviesadas, falsas, expectativas que se tornam instáveis, fulgazes, mudando ao sabor dos negócios que efetivamente são fechados no mercado ou não, criando até bolhas especulativas ou vales escorregadios como estamos vivendo agora.

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