No início do século passado, nasceu uma nova escola de pensamento financeiro designada Finanças Quantitativas. Na sua origem destacam-se Harry Markowitz, pelo seu contributo sobre selecção de carteiras; Fisher Black e Myron Sholes, pelas análises sobre avaliação de opções; e Eugene Fama e Kenneth French, pelo estudo de anomalias de mercado.

O puzzle que une estes académicos é simples: os mercados são ou não perfeitos na avaliação que fazem dos diferentes títulos em bolsa? Uns dirão que sim, outros que não. Contudo, o argumento empírico contra a eficiência de mercados subsiste: os mercados financeiros erram sistematicamente na avaliação que fazem de diferentes títulos.

Hoje em dia, uma variedade de fundos chamados quantitativos explora estas ineficiências de mercado fazendo uma selecção de títulos através de algoritmos matemáticos. Fazem-no munidos de fantásticas bases de dados e poder computacional, usando contudo os mesmos princípios desenhados por académicos como Fama e French.

No caso do mercado de acções, as estratégias quantitativas mais conhecidas são "size", "value" e "momentum". "Size" está relacionado com o facto de historicamente empresas de pequena capitalização bolsista obterem retornos superiores a grandes empresas; estratégias "value/growth" exploram a relação entre o preço de cada acção e os seus vários valores contabilísticos. Por exemplo, empresas com "price-earnings" (PE) baixos ("value"), como a Coca-Cola, tendem a obter resultados melhores que empresas com PE altos ("growth"), como a Google. Finalmente, a estratégia "momentum" explora o facto de existir persistência de retornos.

Apesar de historicamente estas estratégias demonstrarem uma consistência significativa, durante a crise do Verão de 2007 a performance das mesmas inverteu-se temporariamente, com empresas grandes e "growth" a superarem empresas pequenas e "value", repectivamente. A estratégia "momentum" obteve resultados positivos apesar de apresentar grande volatilidade.

Vários autores tentaram explicar este fenómeno. As conclusões de Emrich and Crow da Morgan Stanley e de Khandi and Lo do MIT podem ser resumidas da seguinte forma: nos últimos anos, à medida que o dinheiro investido nestas estratégias aumentava, as ineficiências exploradas foram desaparecendo, pelo que os retornos foram também eles diminuindo; para resolver este problema os gestores de fundos alavancaram os seus investimentos. E porque não? A volatilidade dos mercados era historicamente baixa, o dinheiro era barato e a liquidez imensa; acontece que vários fundos tiveram de se desfazer das suas posições em resposta à grande volatilidade dos mercados, invertendo temporariamente a performance destas estratégias.

Esta fraca previsibilidade do mercado de acções motivou a minha tentativa de melhorar a capacidade de previsão do retorno das diferentes estratégias quantitativas. Com este objectivo, estuda-se o efeito da introdução de variáveis macroeconómicas ou específicas a grupos de empresas sobre o retorno previsto, quer em modelos de regressão inovadores quer em modelos de regressão linear. A análise permite concluir que, comparando com modelos baseados apenas em retornos históricos, a utilização daquelas variáveis melhora a capacidade de previsão dos retornos das várias estratégias de forma estatisticamente significativa.

As boas notícias são que todas as medidas de ineficiência de mercado estão neste momento em níveis historicamente altos. Estes valores estão associados a períodos como o da queda das dot.com de 2000, a seguir ao qual estratégias "value" obtiveram uma performance muito interessante. Mais, hoje em dia, através de ETF - "Exchange-Trade Funds", fundos transaccionados em bolsa que permitem uma exposição a uma variedade de activos como índices, "commodities" e várias estratégias quantitativas -, estas estratégias estão ao alcance de todo o tipo de investidores.

Poderá isto querer dizer que chegou a altura de investir?

Baseado no trabalho de projecto "Timing investment styles", Mestrado em Finanças, Faculdade de Economia da Universidade Nova de Lisboa, 2009. Trabalho orientado pelo Professor Pedro Santa Clara
Aluno de Mestrado em Finanças
Faculdade de Economia da UNL