Correlação um conceito perigoso #Ibovespa

 

É muito comum no mercado financeiro o uso do conceito de correlação; eu poderia enumerar diversas. Sempre tenho muito cuidado ao utilizar esse conceito, pois a correlação funciona até que não funciona. No final deste relato vou anexar um gráfico que vai dar um exemplo recente de como esse conceito pode falhar.

Para tratar desse assunto, vou acrescentar trechos de uma apresentação feita por McSwain, sócio e gestor da Fiduciary Weath Partners, com um respeitado pesquisador de investimentos Joachim Klement, que tem profundo conhecimento em estatística.

Seja humilde sobre coisas que não são estáveis‎

‎São comuns as apresentações de como várias classes de ativos de investimento têm se movido comparadas uma à outra. Ilustrações de desvios-padrão e correlações direcionam trilhões de dólares para alocações em várias classes de ativos e produtos de investimento.‎

‎Por trás desses planos de risco e retorno de investimento, estão as estatísticas. É importante rever estatísticas, mas também é útil entender suas limitações, especialmente no mundo financeiro, onde os insumos utilizados em modelos estatísticos podem ser instáveis.‎

‎Como você, estou no ramo de investimentos há mais de 30 anos. Durante esse tempo, vi muitas apresentações que usam os fluxos de retorno de estratégias de investimento e classes de ativos para criar gráficos de desvio-padrão e correlação que ilustram como um tipo de investimento pode se mover no que se refere a outro.‎

‎Kan‎

‎Acho que ambos sentimos o mesmo mal-estar, porque o que estamos fazendo no mundo das finanças é usar conceitos que não foram projetados para esse fim. São matematicamente sólidos, mas foram desenvolvidos para as ciências naturais. ‎

‎Por exemplo, a análise de regressão foi desenvolvida para investigar o movimento dos planetas ao redor do Sol e para testar a lei da gravidade de Newton. Essa é a origem das regressões lineares.‎

McSwain

‎Projetado para leis da natureza.‎

‎Kan‎

‎Sim. Baseado no trabalho da lei da gravidade de Kepler e Newton.‎

‎Sistemas naturais têm estabilidade e a gravidade é uma constante. Ao usar esses insumos estáveis, os resultados dos modelos estatísticos podem ser confiáveis.‎

‎Alguns sistemas naturais podem mudar, é claro, mas mudam muito lentamente ao longo de milhões e bilhões de anos.‎

‎O problema de usar estatísticas nos mercados financeiros é que as interações entre as variáveis estão em constante mudança.‎

‎As correlações no mundo financeiro e de investimento nunca são estáveis.‎

‎Podemos obter alguma estabilidade por acidente e por acaso verificar que o desvio-padrão e a correlação correspondem à média de longo prazo, mas só sabemos disso anos depois — não com antecedência.‎

 McSwain

‎Se você levar isso até a conclusão, vai ter que dar um passo para trás, especialmente em relação a gráficos de correlação que podem direcionar grandes alocações de investimento.‎

‎Como você e muitos escreveram a respeito, os insumos do mercado financeiro usados em estatísticas de investimento podem ter mais a ver com a emoção humana do que qualquer outra coisa, e nós humanos nem sempre somos emocionalmente estáveis em relação às coisas relacionadas ao dinheiro.‎

‎Kan‎

‎Isso entra na noção de reflexividade de George Soros. No momento em que as pessoas pensam que entendem o mercado, mudam seu comportamento. Isso muda o mercado — novamente. É uma corrida constante entre as pessoas mudando para tentar pegar algo que está mudando.‎

McSwain

‎A única constante nos mercados financeiros pode ser a mudança.‎

‎Em relação à forma como são usados esses dados mutáveis, muitas vezes faço esta pergunta em minhas apresentações:‎

‎Qual é a palavra mais importante em “Teoria do Portfólio Moderno” [TPM]?‎

‎É “Teoria”.‎

‎Esperamos que todas as nossas teorias e hipóteses possam ser válidas, mas é sábio lembrar que não são leis da natureza. ‎

‎Kan‎

‎Harry Markowitz já falou sobre isso antes. Assim como Bill Sharpe, assim como Jack Treynor.‎

‎Todos sabem que a TPM tem problemas, mas ela tornou-se quase canônica.‎

‎Na realidade, no entanto, o resultado dos modelos TPM são apenas uma primeira aproximação.‎

‎Aproximações podem ser úteis, desde que você apenas as trate como tal.‎

McSwain

‎Ao montar essas aproximações estatísticas, você precisa ter uma série de observações.‎

‎Para que um modelo seja confiável, precisa ter um monte de observações, no entanto. É por isso que os sistemas naturais funcionam bem, correto?‎

‎Você tem milhões ou bilhões de anos de observações.‎

‎Kan‎

‎Sim.‎

‎Para que os modelos sejam confiáveis, como uma lei, você precisa de muitas observações.‎

‎Além disso, as observações deveriam se agrupar em séries.‎

‎Quando você olha para as correlações de uma classe de ativos de investimento com outra usando retornos mensais, anuais ou de três a cinco anos, elas podem mudar drasticamente.‎

‎Em seguida, você precisa ter em mente problemas que podem ocorrer com projeções que são feitas usando períodos sobrepostos.‎

‎Se você tem apenas alguns anos de retornos mensais, suas correlações podem parecer muito mais estáveis do que realmente são. ‎

‎O problema é que você simplesmente não tem dados suficientes que representem períodos verdadeiramente diferentes, sem mencionar que, como discutimos anteriormente, você precisa ser capaz de analisar décadas e décadas de dados para que as estatísticas sejam mais confiáveis.‎

McSwain

‎A técnica aqui pode ficar complicada, como podemos explicar isso em linguagem leiga?‎

‎Kan‎

‎Não é fácil, com certeza.‎

‎Mas que tal isso...‎

‎Muitos profissionais da nossa indústria gostam de olhar para períodos de três anos de desempenho. Isso pode ser útil para detectar tendências, mas pode ser problemático ao verificar correlações.‎

‎Como exemplo, suponha que seu primeiro período de três anos vai de janeiro de 2000 até o final de dezembro de 2002.‎

‎Alguns podem então rolar isso mensalmente, com o próximo período sendo fevereiro de 2000 a janeiro de 2003, e assim por diante.‎

‎O problema é que ao fazer isso você cria períodos sobrepostos que contêm muitas das mesmas informações.‎

‎Usando nosso mesmo exemplo, se você começar em janeiro de 2000 e ir para dezembro de 2002, e aí você vai um mês adiante de fevereiro de 2000 a janeiro de 2002, os dados são idênticos para 35 dos 36 períodos de tempo.‎

‎A reciclagem pode ser boa no que diz respeito ao meio ambiente, mas pode ser ruim quando você calcula estatísticas de investimento.

‎Usar períodos sobrepostos pode fazer as coisas parecerem mais estáveis.‎

‎Mas...‎

‎Pode tornar os gráficos de correlação menos confiáveis.‎

‎De volta ao nosso exemplo anterior, a menos que tenha um monte de períodos de três anos, e tome cuidado para analisar os dados corretamente, terá modelos que fazem parecer estável a correlação. Você só tem muitos períodos sobrepostos e não tem informações novas suficientes.‎

‎Nunca tenha certeza de nada. Os mercados sempre vão te mostrar algo que você não esperava ou não viu chegar. ‎

‎Algumas pessoas pensam que são melhores do que outras em ver as coisas chegarem, mas em geral, somos todos fracos nisso. ‎

McSwain

‎Isso tudo dá aos investidores muito para refletir em relação à confiabilidade, ou talvez a falta dela, de alguma correlação de investimento e modelos estatísticos.‎

‎Alguma reflexão para terminar?‎

‎Kan‎

‎Eu diria novamente, fique humilde.‎

‎Além disso, não seja dogmático em achar que a maneira como as coisas funcionaram no passado será a maneira como elas vão funcionar no futuro.‎

Eu noto uma simplificação no raciocínio quando o assunto é correlação. Por exemplo, é tido como certo que, numa situação de aversão a risco, o dólar sobe contra as moedas principais e aumenta a demanda por títulos do governo americano. Esse raciocínio funcionou inúmeras vezes no passado, mas, se em algum momento a inflação subir fora de controle nos EUA, será que essa correlação irá prevalecer?

Outro conceito bastante difundido é que o Brasil é um país com poderio na área de commodities, tanto agrícolas como industriais. Sendo assim, sempre que os preços das commodities sobem a bolsa também deveria subir, dado o grande peso dessas empresas. Veja abaixo o que ocorreu recentemente.

Não preciso nem continuar a explicar. Notem que esse gráfico engloba um período bastante longo. O que aconteceu agora para não funcionar? Explicações sempre existem ex-post, mas quem resolveu investir na bolsa por conta disso deve estar arrependido!

A frase que grifei na exposição acima do Kan é perfeita!

No post voo-de-galinha, fiz os seguintes comentários sobre o Ibovespa: ...” A bolsa brasileira continua performando conforme minha expectativa, e antevejo um objetivo de curto prazo compreendendo entre 116.600/117.700, conforme destacado a seguir no retângulo” ...

O Ibovespa está caminhando para o objetivo mencionado acima conforme se nota no gráfico a seguir. A complementação da onda III em laranja deveria nos dar a oportunidade de entrar na bolsa na correção que se sucederá. Mas tudo ficará condicionado à maneira como isso poderá ocorrer.

- David, sempre com suas condições, assim não dá para fazer nada!

Muito bem, vou me explicar: supondo que estamos no nível de 117 mil e a bolsa inicia o movimento esperado de retração, um cálculo estimado deveria conter essa correção ao redor de 113 mil/110 mil, para em seguida voltar a subir, e aí sim completar as 5 ondas na contagem laranja, quando ultrapassasse os 117 mil assumidos acima.

Mas poderá não ocorrer dessa forma e o Ibovespa continuar caindo, violando o primeiro ponto anotado com stop loss, não que seja definitivo, mas seria meu limite se eu colocasse uma compra. A coisa fica mais preta se a queda continuar e atingir 105 mil, aí muito provavelmente esse movimento de alta iniciado em novembro foi a correção que tanto temo — conforme exposto em posts anteriores.

Como diz o velho ditado, gato escaldado tem medo de água fria, e o Mosca tem um pé atras no Ibovespa, originado pela configuração do seu gráfico.

O SP500 fechou a 4.475, sem variação; o USDBRL a R$ 5,1330, com queda de 0,50%; o EURUSD a € 1,1379, com alta de 0,20%; e o ouro a U$ 1.869, com alta de 0,90%.

Fique ligado!