{"id":416622,"date":"2023-06-15T08:00:00","date_gmt":"2023-06-15T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.suno.com.br\/noticias\/colunas\/marco-lopes\/\/"},"modified":"2023-06-14T21:15:40","modified_gmt":"2023-06-15T00:15:40","slug":"fundos-fatores","status":"publish","type":"suno_column","link":"https:\/\/www.suno.com.br\/noticias\/colunas\/andre\/fundos-fatores\/","title":{"rendered":"Fundos & Fatores"},"content":{"rendered":"

Factor Investing <\/strong>\u00e9 uma das metodologias mais vers\u00e1teis para analisar e extrair os melhores resultados do investimento em a\u00e7\u00f5es. Sua ideia b\u00e1sica \u00e9 reduzir a enorme complexidade de uma a\u00e7\u00e3o em alguns poucos fatores que ajudam a explicar seus movimentos.<\/p>\t

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\n\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\"Fundos\n\t\t\t<\/picture>\n\n\t\t\t
Ibovespa. Foto: Pixabay<\/figcaption>\n\t\t<\/figure>\n\t<\/div>\n\n\n\n\n\n\t

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Esse ferramental \u00e9 utilizado por algumas das maiores gestoras do mundo e vem sendo adotado cada vez mais tamb\u00e9m por investidores individuais. O que pouca gente sabe \u00e9 que tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel utilizar o Factor para analisar fundos de investimentos e tomar melhores decis\u00f5es de aloca\u00e7\u00f5es. N\u00e3o \u00e9 preciso ser um day trader ou acompanhar o mercado de a\u00e7\u00f5es<\/strong> de perto para alavancar o uso dessa ferramenta, muito pelo contr\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Vou mostrar neste artigo um pouco dessa aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Os Fundos<\/h2>\n\n\n\n

Escolhi cerca de 30 entre os maiores Fundos de Investimentos em A\u00e7\u00f5es<\/strong>, com foco no mercado brasileiro. Nenhuma considera\u00e7\u00e3o especial por eles ou ju\u00edzo de valor, apenas ordenando por patrim\u00f4nio, excluindo fundos que n\u00e3o possuem dados para todo o per\u00edodo, fundos que sigam a mesma estrat\u00e9gia (Master contra Feeders, por exemplo) e alguns outros ajustes finos. A lista final ficou assim:<\/p>\n\n\n\n

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O per\u00edodo analisado foi de 3 de janeiro de 2020 a 29 de dezembro de 2022, tr\u00eas anos fechados. Os retornos foram calculados descontando a taxa de juros livre de risco (CDI), exceto quando dito o contr\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

Os Fatores<\/h2>\n\n\n\n

De forma bem resumida, Fatores s\u00e3o portf\u00f3lios compostos<\/strong> por a\u00e7\u00f5es compradas e vendidas que capturam caracter\u00edsticas espec\u00edficas do mercado. Hoje a literatura acad\u00eamica cataloga mais de 400 fatores diferentes, mas alguns s\u00e3o mais relevantes e utilizados. Na an\u00e1lise utilizei os seguintes:<\/p>\n\n\n\n

Alfa: <\/strong>retorno extra, gerado pela escolha individual das a\u00e7\u00f5es, timing do mercado, entre outros. Habilidade do gestor que n\u00e3o se reflete nos outros fatores;<\/p>\n\n\n\n

Market (MKT): diferen\u00e7a do retorno entre o mercado de a\u00e7\u00f5es e a renda fixa;<\/p>\n\n\n\n

High-Minus-Low (HML)<\/strong>: diferen\u00e7a entre a\u00e7\u00f5es com alto ratio Valor Cont\u00e1bil\/Pre\u00e7o de Mercado e a\u00e7\u00e3o com baixo ratio;<\/p>\n\n\n\n

Winner-Minus-Losers (WML):<\/strong> diferen\u00e7a entre a\u00e7\u00f5es em tend\u00eancia de alta contra a\u00e7\u00f5es em tend\u00eancia de baixa;<\/p>\n\n\n\n

Small-Minus-Big (SMB):<\/strong> diferen\u00e7a entre a\u00e7\u00f5es Small Caps e Large Caps.

Dados hist\u00f3ricos demonstram que a\u00e7\u00f5es e portf\u00f3lios<\/strong> que tenham essas caracter\u00edsticas de forma positiva (por exemplo, investem mais em a\u00e7\u00f5es com alto Valor Cont\u00e1bil\/Pre\u00e7o de Mercado) tendem a produzir retornos positivos. Claro, isso n\u00e3o significa que investir na rela\u00e7\u00e3o oposta n\u00e3o possa trazer algumas vantagens. A rela\u00e7\u00e3o do quanto um fundo est\u00e1 \u201cinvestido\u201d em um fator \u00e9 chamada de Beta ou carga do fator. Um beta de Mercado (Market) de 0,50 significa que o fundo tende a subir 0,50% quando o mercado como um todo sobe 1,00%, por exemplo. O mesmo vale para o Beta <\/strong>dos outros fatores. No final das contas, descrevemos o retorno do fundo como:<\/p>\n\n\n\n

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O retorno do fundo<\/strong> \u00e9 uma regress\u00e3o linear contra os fatores. O \u201ce\u201d no final da equa\u00e7\u00e3o \u00e9 a diferen\u00e7a entre o retorno te\u00f3rico pelo modelo e o retorno real.<\/p>\n\n\n\n

Para o fundo Truxt Valor, por exemplo, a equa\u00e7\u00e3o ficou:<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Os dados de fatores foram obtidos com o N\u00facleo de Pesquisas em Economia Financeira da USP (NEFIN), para o mesmo per\u00edodo dos fundos.<\/p>\n\n\n\t

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Gerar Alfa<\/h2>\n\n\n\n

Alfa, o Santo Graal do mercado financeiro. Alfa \u00e9 a forma destilada, a mais pura medida da habilidade de um gestor ativo. Mede o quanto de retorno o gestor \u00e9 capaz de adicionar ao portf\u00f3lio por suas decis\u00f5es. \u00c9 importante notar que \u201cgerar alfa\u201d n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico trabalho da gest\u00e3o. A escolha dos pesos (betas) dados a cada fator tamb\u00e9m \u00e9 um trabalho importante. Al\u00e9m disso, gerar Alfa \u00e9 muito, muito dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n

O Alfa \u00e9 uma medida estat\u00edstica, ou seja, n\u00e3o podemos saber qual \u00e9 a verdadeira capacidade de gera\u00e7\u00e3o de retorno extra, mas podemos tentar estimar qual \u00e9 esse valor. No gr\u00e1fico abaixo, apresento o intervalo de confian\u00e7a do Alfa para cada fundo. A interpreta\u00e7\u00e3o \u00e9 simples: h\u00e1 cerca de 68% de chances do verdadeiro Alfa estar no valor da barra azul e da barra laranja.<\/p>\n\n\n\n

Como dito, gerar Alfa \u00e9 muito dif\u00edcil. Dos fundos analisados, apenas o SPX Falcon e o Tarpon GT ficaram com o intervalo de confian\u00e7a inteiro na regi\u00e3o positiva, com o Truxt Long Bias chegando muito pr\u00f3ximo disso.<\/p>\n\n\n\n

Refor\u00e7o que isso, de forma alguma, constitui uma recomenda\u00e7\u00e3o de investimento<\/strong>, sendo apenas um recorte estat\u00edstico de um per\u00edodo no tempo, que pode ou n\u00e3o se repetir no futuro. De forma alguma essa informa\u00e7\u00e3o deve ser utilizada de forma isolada para tomada de decis\u00f5es de investimento.<\/p>\n\n\n\n

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*Valores anualizados.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Al\u00e9m de ser muito dif\u00edcil gerar o Alfa (estat\u00edstico), taxas de administra\u00e7\u00e3o e performance refletem diretamente nesse n\u00famero.<\/p>\n\n\n\n

Parecidos & Diferentes<\/h2>\n\n\n\n

Outra aplica\u00e7\u00e3o dos fatores \u00e9 comparar as estrat\u00e9gias dos fundo<\/strong>s. Podemos comparar os Betas de cada fator para cada fundo, comparar fundos com Betas parecidos, com estrat\u00e9gias parecidas. Mas como definir o que \u00e9 \u201cparecido\u201d? Considere os Betas do exemplo abaixo:<\/p>\n\n\n\n

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Os dados de fatores foram obtidos com o N\u00facleo de Pesquisas em Economia Financeira da USP (NEFIN), para o mesmo per\u00edodo dos fundos.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

O Fundo 3 \u00e9 basicamente o Fundo 2 alavancado, enquanto que o Fundo 1 \u00e9 o oposto do Fundo 2. Se olharmos a diferen\u00e7a entre os Betas, a \u201cdist\u00e2ncia\u201d do 1 para o 2 \u00e9 igual a do 2 para o 3 (MKT: 1.1 | HML: 0.9), mas intuitivamente o fundo 1 e 2 s\u00e3o mais diferentes que o 2 e 3. Ent\u00e3o, essa diferen\u00e7a num\u00e9rica n\u00e3o \u00e9 um bom jeito de indicar a \u201cdist\u00e2ncia\u201d entre os fundos.<\/p>\n\n\n\n

(Trigger Warning: Se voc\u00ea tem trauma com as aulas de \u00e1lgebra linear e geometria anal\u00edtica na faculdade, siga com calma).<\/em><\/p>\n\n\n\n

Que tal se plotarmos os Betas de cada fundo em um gr\u00e1fico? Eixo X o fator Mercado, Y o HML. Jogar as coisas num gr\u00e1fico para visualizar \u00e9 sempre um bom jeito de ter ideias.<\/p>\n\n\n\n

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E se desenharmos retas, ligando o meio do gr\u00e1fico a cada um dos fundos?<\/p>\n\n\n\n

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Repare como as linhas do 2 e 3 est\u00e3o bem pr\u00f3ximas e as do 1 e 2 bem separadas, como nossa intui\u00e7\u00e3o nos dizia.
<\/p>\n\n\n\n

Podemos usar o \u00e2ngulo entre as retas como forma de medir as diferen\u00e7as. Essa m\u00e9trica \u00e9 conhecida como Dist\u00e2ncia por Cossenos (Cosine Distance). Abaixo est\u00e1 a matriz de dist\u00e2ncia entre os fundos (colunas seguem a mesma ordem das linhas). Quanto maior o valor (mais vermelho), maior a diferen\u00e7a entre dois fundos, em termos de an\u00e1lise de fatores. \u00c9 mais dif\u00edcil de visualizar, mas igualmente f\u00e1cil de se calcular para quantos fatores voc\u00ea quiser, n\u00e3o s\u00f3 dois.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 f\u00e1cil de ver que o fundo mais diferent\u00e3o \u00e9 o GERA\u00c7\u00c3O L. PAR, com uma dist\u00e2ncia m\u00e9dia de 0,241. O mais parecido com os outros \u00e9 o CLARITAS VALOR, com uma dist\u00e2ncia m\u00e9dia de 0,035.<\/p>\n\n\n\n

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Um detalhe importante \u00e9 que todos os fundos analisados t\u00eam um Beta de mercado positivo, variando entre 0,42 e 1,21. O Beta de mercado de uma carteira <\/strong>pode ser facilmente aumentado ou reduzido diretamente operando futuros de Ibovespa, por exemplo. Por isso, n\u00e3o considerei o Beta de mercado na hora de medir a dist\u00e2ncia entre os fundos.<\/p>\n\n\n\n

A imita\u00e7\u00e3o \u00e9 a forma mais sincera de elogio<\/h2>\n\n\n\n

A \u00faltima aplica\u00e7\u00e3o que eu gostaria de apresentar \u00e9 uma das que eu considero mais curiosas. E se pud\u00e9ssemos \u201ccopiar\u201d a estrat\u00e9gia de grandes fundos?<\/p>\n\n\n\n

Analisando os fatores \u00e9 poss\u00edvel formar portf\u00f3lios com alta correla\u00e7\u00e3o com o fundo escolhido. Importante ressaltar, no entanto, que alta correla\u00e7\u00e3o n\u00e3o significa ter o mesmo retorno no final do ano, mas ter retornos pr\u00f3ximos no dia a dia.<\/p>\n\n\n\n

Neste exerc\u00edcio, dividi os dados em treino (de 03\/01\/2020 a 31\/12\/2021), em que calculamos o Beta dos fatores e o teste (03\/01\/2022 a 29\/12\/2022), no qual aplicamos e analisamos o resultado da estrat\u00e9gia. Sempre importante fazer essa divis\u00e3o nos backtests, fica a dica\u2026<\/p>\n\n\n\n

O fundo GERA\u00c7\u00c3O L. PAR apresentou os Betas de treino e teste abaixo (Betas de teste n\u00e3o s\u00e3o utilizados). Note que os Betas mudam, mas pouco. \u00c9 como observar que os fundos mant\u00eam o seu estilo ao longo do tempo.<\/p>\n\n\n\n

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A dist\u00e2ncia entre os fatores de Treino e Teste foi de apenas 0,05. A queda no R\u00b2 pode indicar que o fundo ficou mais ativo nas suas aloca\u00e7\u00f5es ou mais concentrado em algumas posi\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

Ao iniciar a cota em 1 em 31\/12\/2021, o resultado \u00e9:<\/p>\n\n\n\n

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Curiosamente, a r\u00e9plica se saiu melhor que o fundo, mas n\u00e3o leve isso como regra. Note, como j\u00e1 esperado, que o valor final da cota \u00e9 diferente, mas os movimentos no dia a dia s\u00e3o muito similares. A correla\u00e7\u00e3o entre os dois ficou em 80%. A similaridade fica mais clara no scatter plot. Cada ponto \u00e9 um dia e indica o retorno do fundo e d\u00e1 r\u00e9plica no mesmo dia. Quanto mais alinhado os pontos, maior a correla\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

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Repito a experi\u00eancia para mais dois fundos, o SPX FALCON:<\/p>\n\n\n\n

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E o TARPON GT INSTITUCIONAL:<\/p>\n\n\n\n

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Nestes \u00faltimos casos, os fundos se sa\u00edram melhor. Em comum est\u00e3o a alta correla\u00e7\u00e3o do fundo e da r\u00e9plica nos tr\u00eas casos.<\/p>\n\n\n\n

O questionamento que fica \u00e9: se a correla\u00e7\u00e3o foi t\u00e3o alta, por que o retorno final foi t\u00e3o diferente?<\/p>\n\n\n\n

Primeiro, \u00e9 preciso ressaltar que a estima\u00e7\u00e3o \u00e9 feita uma \u00fanica vez e n\u00e3o \u00e9 atualizada. Se fiz\u00e9ssemos uma atualiza\u00e7\u00e3o mensal, por exemplo, ou utiliz\u00e1ssemos estima\u00e7\u00f5es din\u00e2micas, poder\u00edamos esperar correla\u00e7\u00f5es e resultados ainda mais pr\u00f3ximos. Segundo, a correla\u00e7\u00e3o (e \u00e9 o objetivo dos fatores) mede a semelhan\u00e7a dos movimentos di\u00e1rios. Ou seja, no dia que o fundo sobe, nossa r\u00e9plica tamb\u00e9m tende a subir.<\/p>\n\n\n\n

Quer saber mais sobre o assunto? Acompanhe mais conte\u00fados no Instagram: @quantzed.<\/p>\n\n\n\t

\n\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/picture>\n\t\t<\/a>\n\t<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Possui o Certificate in Quantitative Finance e foi aprovado no CFA Level I. Tem passagem em grandes institui\u00e7\u00f5es financeiras brasileiras nas \u00e1reas de garantias, risco de mercado e finan\u00e7as quantitativas. 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