Fundos quants – competindo com robôs

Por: Tiago Vilas Boas


Em todas as áreas da atividade econômica, a busca constante por “maior produtividade” faz com que os robôs ganhem cada vez mais espaço. A Inteligência Artificial nos surpreende a cada dia pela sua capacidade de ocupar o lugar dos humanos, mesmo em tarefas mais complexas. Na indústria de Gestão de Recursos não é diferente. Os fundos quantitativos, operados por robôs, que de início pareciam algo bastante exótico e até mesmo desacreditado, a cada dia vêm se aprimorando, com novos algoritmos mais sofisticados e eficientes.


Em meados da década 1980, o brilhante investidor Ray Dalio, dono da gestora Bridgewater, iniciou a sistematização dos seus processos de investimentos. Em seu livro “Princípios”, ele menciona: “... o computador era melhor que o meu cérebro para ‘pensar’ várias coisas ao mesmo tempo e o fazia com mais precisão e rapidez, e menos emoção”. Na visão de Dalio, era impossível o ser humano cobrir com tanta eficiência e sem o viés emocional milhares de cotações de ativos, dados macroeconômicos e estatísticas de mercado ao mesmo tempo.


Desde que o supercomputador da IBM, Deep Blue, venceu Kasparov em 1996, a corrida para aumentar a capacidade de processamento dos computadores e a qualidade da análise de dados vem crescendo a largos passos. O advento do “machine learning”, a capacidade de aprender dos robôs, trouxe a competição com o cérebro humano para um novo patamar. Sem dúvida, essa é uma barreira a ser alcançada pela indústria de fundos quants. O estado da arte será quando o algoritmo tiver, de fato, a capacidade de aprender, de se retroalimentar e poder lidar com qualquer situação, ainda que seja algo nunca ocorrido, tomando melhores decisões que o ser humano. Esse cenário ainda não é uma realidade.


Os algoritmos são desenvolvidos para que, de certa forma, espelhem as teses de investimentos da equipe de gestão. Nesse sentido, eles retratam os conhecimentos, as crenças e as experiências passadas das pessoas envolvidas no processo, que, com o apoio de um grupo de experts em tecnologia, os transformam em linguagem de máquina.


Entretanto nem tudo são flores, os fundos quantitativos vêm enfrentando dificuldades para apresentar boas rentabilidades nesses últimos anos, em que alternam períodos de bonança com períodos de baixa rentabilidade. Alguns fundos apresentam problemas de performance, quando a sua tese de investimentos não consegue definir como proceder corretamente diante de cenários novos, não parametrizados pelo algoritmo. Outro ponto de vulnerabilidade é quando a concorrência descobre o padrão de comportamento dos algoritmos, ou seja, quais decisões tomam diante de determinadas situações e cenários. Por esse motivo, ocorre a necessidade de que os fundos quantitativos estejam permanentemente se aprimorando, revendo o seu modelo de investimentos e incorporando novas teses.


O movimento de criação dos fundos quantitativos é crescente. Nos EUA, o patrimônio líquido dessa indústria já ultrapassa U$ 1 trilhão, e eles são geralmente enquadrados como “Hedge Funds”; podemos dizer que já é uma indústria madura. No Brasil, os fundos quants surgiram por volta de 2000, porém começaram a ficar mais populares não faz muito tempo. Gestoras como Kadima, Murano, Visia e Pandhora são nomes que figuram entre as mais reconhecidas nesse segmento por aqui. Geralmente, são fundos classificados como multimercados e o benchmark usado é o CDI, contudo a estratégia de gestão e o risco são bastante específicos de cada produto. Tem desde produtos conservadores e mais previsíveis até produtos arrojados, altamente voláteis e que buscam resultados mais expressivos.


Por fim, analisando os diversos modelos de fundos de investimentos que utilizam a Inteligência Artificial como meio ou apoio à gestão, o modelo híbrido parece ser até aqui o que melhor se provou, no qual a Inteligência Artificial trabalha o Big Data, cruza milhões de dados estatísticos e propõe as melhores possibilidades de investimentos, deixando para o ser humano a função de apertar o botão. Talvez, não por muito tempo.


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