Observação: Deixamos em negrito todos os trechos mais importantes desse texto para flexibilizar e facilitar a leitura – e para que, em alguns poucos minutos, você possa captar a essência do que discutimos aqui.
Os gestores de fundos multimercados, ou “hedge funds”, como eram chamados em sua origem, sempre foram rodeados de mistérios. Muitas vezes, eram considerados gênios financeiros, que utilizavam suas mentes brilhantes para antecipar movimentos do mercado financeiro – e tomar decisões ousadas capazes de derrubar bancos centrais e gerar retornos altíssimos aos seus investidores.
Dezenas de biografias foram escritas e alguns livros, como Market Wizards, de Jack D. Schwager, se tornaram livros de cabeceira para aspirantes à gestores. Contudo, a indústria vem mudando bastante.
Mudanças na gestão de fundos
Talvez poucas pessoas tenham percebido, mas muitos gestores de fundo têm saído de cena. Inclusive, alguns profissionais citados nesses livros de referência do mercado deixaram de atuar ou mesmo fecharam seus fundos. A pergunta que fica é: estaríamos entrando em um mundo novo onde os gestores já não possuem o mesmo protagonismo?
A resposta na verdade tem pouco a ver com eles, e tudo a ver com uma nova commodity, que surgiu silenciosamente e hoje já é reconhecida como o novo petróleo: dados.
O papel do gestor de fundo multimercado
Para entendermos o impacto dos dados na transformação do mercado financeiro, primeiro precisamos entender o que efetivamente faz um gestor de um fundo multimercado.
Um gestor multimercado precisa ser capaz de analisar uma quantidade enorme de informações e de variados tipos. Como esse gestor possui a liberdade de atuar/operar em qualquer mercado, de juros a commodities, e em qualquer país, ele precisa estar tremendamente bem informado antes de montar uma posição.
Como exemplo do que o gestor necessita analisar, podemos citar desde dados fundamentalistas de empresas até indicadores econômicos de um país, os preços do mercado ao redor do mundo, as notícias e até mesmo boatos.
Além disso, a posição a ser montada pode ser a favor (comprado) ou contra o mercado (vendido), o que aumenta ainda mais o nível de complexidade do seu trabalho.
Assim, toda e qualquer informação é importante para esses gestores de fundos. A questão que surge então é: se desde o início dos primeiros fundos multimercados o gestor já deveria estar bem informado, por que estamos falando sobre dados somente agora?
A Revolução da Informação
Os dados vêm ganhando atenção crescente nos últimos anos porque estamos passando por uma verdadeira revolução nas últimas duas décadas.
Se voltarmos no tempo até a abertura do primeiro hedge fund do mundo, que surgiu em 1949, notaríamos que a única forma de estar informado era lendo o jornal ou conversando com uma pessoa conhecida.
Sem internet, era impossível trabalhar com informação em tempo real. Os dados que chegavam até as pessoas eram previamente analisados (ou, num termo mais técnico, processados) por jornalistas ou por intermediários, e isso levava tempo – algumas horas ou até mesmo dias. Além disso, a quantidade de dados era insignificante perto do que temos hoje.
Não acredita? Faça o exercício de procurar na internet por um jornal de 70 anos atrás. Você encontrará apenas poucas páginas e a maioria das informações serão sobre acontecimentos locais, pouco relevantes para o mercado financeiro.
Era, portanto, uma realidade com grande limitação de dados e toda a informação disponível foi verificada (e interpretada) antes de chegar até você – chamados portanto de dados processados.
Dados processados facilitam porque já são tratados previamente, de forma que as fontes já foram checadas (em tese) e você pode confiar na sua validade como informação, um prato cheio para um gestor capaz de “ligar os pontos”. Com base nisso, aqueles que eram geniais floresceram, e seus fundos geraram retornos inimagináveis.
O Quantum Fund, citando um exemplo conhecido, gerou retornos de 20% ao ano por quase 4 décadas sob a tutela de George Soros. Nos últimos anos de sua operação, porém, o fundo deixou de performar e um novo tipo de gestão emergiu.
Surgimento de uma nova metodologia
No início de 1990 o fundo Medallion começou a criar um nome em Wall Street. Diferente dos gestores especialistas em economia e negócios que existiram até então, o gestor desse fundo era um brilhante matemático .
Jim Simons falava sobre o uso de estatística para replicar as estratégias de investimento que, até então, era feitas intuitivamente. O motivo para isso, que apenas Simons percebeu, era que o volume de dados e a velocidade com a qual estes eram criados crescia exponencialmente. Apenas a intuição não seria suficiente – logo, era preciso se adaptar.
Não era mais vantajoso aguardar até que uma informação fosse tratada e verificada para que pudesse ser utilizada, dada a aceleração do mercado. Simons, pioneiro, passou a perseguir informações mais rápidas, diretamente na fonte.
Ao invés de aguardar um relatório sobre uma ação, confeccionado por um analista na área de Research de um banco, os gestores passaram a receber, de forma digital, todos os demonstrativos financeiros de uma empresa. Esses são os chamados dados brutos.
Acessar o dado na fonte diminuiu consideravelmente o tempo necessário para começar a desenvolver uma análise sobre uma empresa e, por isso, representava uma grande vantagem competitiva.
Desafios de lidar com dados brutos
Apesar da rapidez da informação, os dados não tratados demandavam muito trabalho até que pudessem ser utilizados. Então, os gestores se viram com um problema oposto ao do passado: tinham informação demais, e sem tratamento.
Um novo desafio surgiu, já que o ser humano não consegue processar um volume gigante de dados com tanta rapidez ou qualidade (sem vieses subjetivos). Como resolver isso? Você certamente já está pensando no segredo: o uso da tecnologia.
Os gestores tradicionais, que ignoraram a evolução do mercado e preferiram apostar nos dados processados, experimentaram uma extinção em massa nos últimos 20 anos. Os que apostaram em dados brutos floresceram e receberam o nome de “quants”.
Esses fundos utilizam a tecnologia para processar dados de maneira muito mais rápida e objetiva. Entretanto, o mercado continua evoluindo e estamos, novamente, adentrando em desafios inéditos: os dados brutos, analisados por várias camadas de tecnologia, já estão ficando lentos demais.
Entram os Dados Alternativos
Imagine que um gestor administra alguns bilhões de dólares em um hedge fund. Com auxílio de tecnologia, ele é capaz de receber um balanço de uma empresa e analisá-lo em questão de segundos, identificar falhas e calcular um preço justo para a ação.
O gestor se sente à frente do seu tempo. Mas, na realidade, está alguns meses atrasado. Quem aguardou o balanço de uma empresa ser publicado, esperou até que os dados do trimestre estivessem disponíveis para todos.
Então, o gestor estaria confiando que sua capacidade de calcular o preço justo da empresa é superior a de todo o mercado. Afinal, só assim ele poderia montar operações de lucro em relação aos demais investidores.
Na verdade, é preciso pensar que nem tudo se limita aos dados do balanço, pois há uma sequência de acontecimentos que resultaram naquelas informações. Ou seja, ao longo do trimestre, a empresa teve altos e baixos, que o gestor pode não ter acompanhado.
A tecnologia como forma de se antecipar ao mercado
De outro lado, os gestores munidos de mais tecnologia foram capazes de acompanhar mais de perto os acontecimentos relevantes. Isso porque eles não trabalham mais com dados processados ou mesmo com dados brutos, mas sim com dados fabricados (ou alternativos). Esses dados são construídos pelo próprio gestor, e ninguém mais tem acesso à eles.
Por exemplo, em questão de milissegundos, um algoritmo de reconhecimento facial que analisa um discurso do presidente Trump é capaz de identificar a veracidade do que é dito, podendo determinar o teor do discurso e antecipar o seu impacto no mercado antes mesmo que o discurso acabe.
De forma semelhante, um drone é capaz de identificar volume de petróleo sendo transportado por uma navio tanque semanas antes do desembarque no porto e algoritmos de machine learning podem inferir, através da leitura de mensagens em mídias sociais, a negatividade ou positividade das pessoas em relação à um governo ou empresa.
Com a tecnologia cada vez mais presente no dia a dia das pessoas, absolutamente tudo o que se vê ou faz na internet se transforma em dados. Então, essas informações podem ser analisadas por gestores para tomar decisões antes de qualquer outro.
Conclusão
Como você viu, os modos de gestão tradicional estão se modificando.
Antigamente, o gestor que tinha sucesso era aquele que olhava o mercado financeiro e conseguia montar as peças do quebra cabeça apenas com a sua própria intuição. No jogo de hoje, o quebra cabeça é tão extenso que não é possível montá-lo por completo, apenas algumas pequenas seções dele de cada vez.
Consequentemente, a vantagem competitiva está com quem consegue organizar as informações com a máxima eficiência. Quanto mais investimentos forem feitos e mais tecnologia for utilizada, mais seções serão esclarecidas e estarão à disposição do gestor.
O gestor que acredita que ler jornal é suficiente está acreditando que consegue montar um quebra cabeça de infinitas peças segurando apenas 10 delas na mão. A provocação que fica então é: quantas peças o seu gestor está enxergando?
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Pensar na qualidade da gestão de fundos é essencial para investir melhor ou para apresentar as melhores oportunidades para seus clientes.
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