Qual o fator de risco funciona? #eurusd
Não sei se os leitores ouviram falar no conceito de fatores
de risco, bastante utilizado para identificar o que move os ativos. Segundo a
PIMCO, uma das maiores gestoras do mundo, é definido da seguinte forma:
“Os fatores de risco são as exposições de risco subjacentes que impulsionam o retorno de uma classe de ativos (figura abaixo). Por exemplo, o retorno de uma ação pode ser dividido em risco de mercado de ações – movimento dentro do amplo mercado de ações – e risco específico da empresa. O retorno de um título pode ser explicado pelo risco da taxa de juros – sensibilidade do preço a mudanças nas taxas – e risco específico do emissor. E o risco cambial é um fator para ativos denominados em moedas estrangeiras. Ao direcionar a exposição a esses fatores de risco subjacentes, os investidores podem selecionar uma combinação de classes de ativos que ofereçam risco de portfólio mais diversificado”.
Para escolher uma alocação de portfólio e mantê-lo
balanceado, é importante conhecer os fatores de risco que determinam cada
classe de ativo. Um modelo adorado pelos americanos é o que eles chamam de
60/40, onde se deve alocar 60% em ações e 40% em renda fixa. Estudos sobre essa
alocação comprovaram sua eficiência no passado, gerando uma combinação
risco-retorno melhor que cada uma das classes individualmente. Quando o juro
foi para 0%, porém, e principalmente depois que o Fed começou a subir os juros,
uma classe não compensou a outra levando ambas ao prejuízo.
Um modelo da teoria econômica clássica denominado de CAPM – Capital
Asset Pricing Model 1 foi e ainda é utilizado para montagem de
portfolios. Eu nuca fui muito fã desse modelo porque parte de resultados
passados da volatilidade e retorno que nem sempre se materializam no futuro.
Sou mais partidário da nova teoria em finanças denominada de Finanças
Comportamentais, onde a análise técnica se encaixa bem. Nesse modelo, o
conceito de momentum (impulso), em que as ações tendem a manter
as tendências de preços recentes no futuro, e essa estratégia aproveita desse
fenômeno. Ao usar uma estratégia de momentum, é importante estar ciente
do risco de reversões de tendência e de como esse risco pode ser mitigado — é aí
que entra a Teoria de Elliot Wave que aplico.
1 O
modelo de precificação de ativos de capital (CAPM) é um retrato idealizado de
como os mercados financeiros precificam os títulos e, assim, determinam os
retornos esperados dos investimentos de capital. O modelo fornece uma
metodologia para quantificar o risco e traduzir esse risco em estimativas de
retorno esperado sobre o portfólio.
Joachim Klement é um analista que tenho seguido mais
recentemente e une a teoria financeira com a prática de mercado. Seus relatos
levam em consideração comprovações de suas teses acadêmicas, tornando suas
conclusões menos “achismo”. No seu blog Klement on Investing, publicou
uma matéria onde analisa os fatores de risco que se mostraram relevantes numa
carteira de ações. Detalhe, ele é de origem alemã!
Eu tenho falado sobre a existência ou inexistência de
fatores de risco sistemáticos como valor (Value) ou impulso (Momentum)
por tanto tempo, que todos os meus leitores já estarão familiarizados com o
artigo seminal de Cam Harvey, Yan Liu e Heqing Zhu, onde eles testam mais de
300 diferentes fatores de risco identificados na literatura. Eu acho que me
ligo nele uma vez por mês, principalmente quando se trata de procurar efeitos
sistemáticos nos dados. Se você usar os mesmos dados subjacentes para todos os
tipos de testes, é provável que, na maioria das vezes, você encontre um fator
de risco estatisticamente significativo por pura coincidência.
[Nota: Considero da maior importância essa última
afirmação, pois hoje em dia somos inundados por gráficos que buscam induzir uma
determinada correlação entre dois ativos, ou que repentinamente pararam de se
correlacionar. Tenho publicado bastante nesse sentido e enfatizado que na
maioria das vezes essas conclusões não são confiáveis.]
O principal problema é que a maioria dos estudos sobre
fatores de risco são feitos com os dados do CRSP – Centro de Pesquisa em Preços
de Ativos para ações dos EUA. Esses dados têm a tremenda vantagem de serem
extremamente abrangentes e extremamente “limpos”, ou seja, os números estão
livres de erros e dados ausentes. O problema com os dados do CRSP é que eles
cobrem apenas o período de 1926 em diante, então realmente não sabemos se
nossas observações são válidas antes disso.
Mas esta também é uma grande oportunidade. Se pudermos
identificar fatores nos dados do CRSP e depois testar esses fatores com dados
do mercado de ações para os anos anteriores a 1926, podemos criar um teste fora
da amostra. Se os fatores também aparecem antes de 1926, isso nos dá uma forte
indicação de que esses fatores são reais. Se eles desaparecerem nos dados
anteriores a 1926, podemos ter algumas dúvidas sobre eles. Certamente, há
muitas razões pelas quais um fator pode não ter existido antes de 1926, já que
os mercados de ações eram muito diferentes naquela época, mas se um fator
desaparece nos dados anteriores a 1926, devemos pelo menos começar a investigar
por que ele desaparece e não apenas descartar a falsidade como irrelevante.
Lembre-se: Confie, mas teste a veracidade.
E é aqui que tenho que parabenizar a excelente equipe de
pesquisa da Robeco Quantitative Investments em torno de Bart van Vliet por seu
trabalho. Eles criaram um banco de dados abrangente de retornos de ações dos
EUA e dividendos para os anos de 1866 a 1926. Com base nesses dados, eles podem
testar alguns dos fatores de risco mais proeminentes para os sessenta anos
anteriores aos dados do CRSP, fatores para ações de pequena e grande
capitalização e o total do mercado de ações dos EUA. Quero me concentrar aqui
nos quatro fatores mais proeminentes: valor (medido como rendimento de
dividendos), momentum (medido como impulso de preço 12M-1M), tamanho
(medido como valor de mercado da empresa) e Beta (medido como CAPM beta).
O gráfico abaixo mostra a diferença de desempenho anual entre os 20% de ações superiores e os 20% inferiores das ações por esses quatro critérios. Os resultados que são estatisticamente significativos são marcados com asteriscos.
Devo dizer que adoro esses resultados, porque eles confirmam
o que Cam Harvey e sua equipe descobriram. O CAPM não se sustenta nos dados
anteriores a 1926. Sim, há uma diferença de retorno entre ações de beta baixo e
beta alto, mas não é significativa e muito menor do que o CAPM prevê. De fato,
a inclinação da linha do mercado de capitais é de apenas 0,02, ou seja,
praticamente não há correlação entre o “risco sistemático” de uma ação medido
pelo CAPM e seu retorno.
Infelizmente, também há poucas evidências de que as ações de
pequena capitalização superam as ações de grande capitalização. A diferença de
retorno entre ações pequenas e grandes novamente não é estatisticamente
significativa e a correlação entre o valor de mercado de uma empresa e os
retornos do preço das ações é essencialmente zero.
No entanto, os dois fatores de risco sistemáticos que Cam
Harvey e sua equipe identificaram como acima de qualquer suspeita em sua
análise de trezentos fatores também aparecem como fatores de risco sistemáticos
significativos antes de 1926: tanto o valor quanto o momento forneceram
desempenho superior estatisticamente e economicamente significativo. Observe
que eu não afirmo que isso torna mais forte o argumento em favor de valor e
momento. Isso seria um caso de viés de confirmação. Não, tudo o que digo é que
não há prova de falsidade para esses fatores de risco neste novo conjunto de
dados, então posso continuar acreditando que valor e impulso funcionam.
Mas o fato de o CAPM falhar antes de 1926 e de não haver
desempenho superior ao small cap é interessante. Isso não significa que
esses efeitos não existam. Mas isso aumenta o peso da evidência contra esses
fatores e precisamos entender melhor por que esses fatores não fornecem
retornos antes de 1926.
No caso do efeito small cap ausente, eu poderia
imaginar que os mercados de ações antes de 1926 eram altamente ineficientes na
incorporação de informações sobre empresas ao preço das ações. As notícias
viajavam lentamente e o investimento no mercado de ações era um nicho de
mercado financeiro com baixa liquidez e muita manipulação de mercado. A falta
de liquidez afetou todas as ações, não apenas as small caps. Mas onde
não há liquidez, não há incorporação eficiente de notícias nos preços. E isso
significa que efetivamente todas as ações, sejam elas grandes ou pequenas, têm
preços errados o tempo todo. Isso, por outro lado, pode explicar por que as small
caps não tiveram desempenho superior às large caps se o efeito small
cap se deve à falta de descoberta de preço eficiente em small caps
vs. large caps. É uma possibilidade, mas precisamos de mais pesquisas
para entender esse resultado.
Quanto ao CAPM, leitores frequentes saberão que eu absolutamente
abomino o CAPM, então não vou entrar em outro discurso sobre essa teoria. Você
pode simplesmente dar uma olhada nos meus arquivos para ter uma ideia de porque
essa teoria é absolutamente inútil.
Notem a precisão desse analista, que quis comprovar sua
hipótese usando dados anteriores a 1926. Do nosso ponto de vista, o cerne de
seus estudos leva a conclusões que observei durante todo tempo que atuo nos
mercados – mais de 40 anos! Primeiro, que os modelos financeiros clássicos não funcionam;
segundo, que o momentum é o fator de risco com maior influência, razão
pela qual intuitivamente comecei a usá-lo já faz mais de 20 anos. O que eu não
esperava era que o tamanho das empresas não tivesse significância no longo
prazo, embora ele também sucinta dúvidas sobre esse período neste aspecto.
Mas vou provocar esse analista, perguntando se poderia fazer
uma segmentação de dados após a inserção dos ETF. Não sei se vai indicar alguma
mudança, embora sem dúvida, essa nova forma de investimento premie mais as
ações grandes que as pequenas — vamos ver. Mas nesse meio tempo fiquem com os
gráficos.
No post o-receio-da-incerteza, fiz os seguintes comentários sobre o euro: ... “ Eu calculo que o euro está numa correção de menor porte, que levaria ao nível de € 1,0323 / € 1,0338, para em seguida voltar a cair, cujo objetivo seria observado hoje em € 0,989. A correção em que se encontra atualmente deveria ficar contida dentro da banda marcada no gráfico” ...
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Fique ligado!
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