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A validação do Big Data


Desde os primórdios da humanidade que a descoberta de novas tecnologias tem permitido a execução de tarefas de forma mais eficiente. A descoberta da roda terá sido certamente uma das primeiras tecnologias que permitiu ao Homem desenvolver capacidades e lançar as origens da civilização. Javier Rodríguez-Alarcón, Head of Quantitative Investment Strategies (QIS) da Goldman Sachs AM para a região EMEA e a sua equipa não inventaram a roda. Contudo, partindo do exponencial crescimento da capacidade de computação, criaram tecnologia e algoritmos que, aliados ao fator humano, permitem uma gestão de ativos eficiente, informada e comprovada por retornos acima da média. São construídas, então, as estratégias da gama CORE da casa de investimentos norte-americana, com fundos focados em diferentes regiões, como os mercados emergentes, Europa, Estados Unidos, bem como fundos orientados para retirar o alpha daqueles que são os títulos menos cobertos pelo mercado, as empresas de pequena capitalização de mercado.

“Se pensarmos na forma como tomamos as decisões de investimento e identificamos as empresas que consideramos que são melhores do que as suas concorrentes, vemos que, na sua génese, não fazemos um trabalho muito diferente de outras equipas de investimento”, introduz Javier Rodríguez-Alarcón. O profissional refere-se ao facto de que todo o trabalho que executam parte de uma base fundamental, de um entendimento de como opera uma empresa, do valor das suas partes e como esse valor se relaciona com o preço no mercado. Porém, o seguinte passo do processo levado a cabo pelos profissionais da equipa QIS da GS AM é bastante único. “Temos visto ao longo das últimas décadas uma explosão na quantidade de dados que foram gerados desde o advento da internet, mas mais importante, da quantidade que se continua a gerar todos os dias em diferentes formatos. É um crescimento exponencial. E mesmo com um crescimento igualmente acentuado da capacidade e queda do preço de processamento dessa informação, o diferencial – o que chamamos de ‘undestanding gap’ – é colossal”, exclama o profissional. Todavia, a equipa usufrui dessa capacidade que a tecnologia proporciona para processar um grande e crescente volume de informação. “Quanto mais informação tivermos, melhores serão as nossas decisões de investimento e melhor nos poderemos diferenciar dos nossos pares. A habilidade para processar informação e ir mais longe do que a teoria financeira cria um portefólio muito distinto e a prova do sucesso são os retornos e a baixa correlação”, esclarece.

Validação da tese de investimento

O processo da equipa passa, segundo Javier Rodríguez-Alarcón, pela formulação de uma hipótese e é aí que entram as tecnologias e o ‘big data’ para validar essa hipótese. “Se eu quisesse saber a vossa opinião acerca da Apple teria que perguntar a cada um ou ler o que cada um de vós escreveria sobre a empresa e os seus produtos. As nossas tecnologias e algoritmos fazem o mesmo, mas muito mais rapidamente e com dados de múltiplas fontes e idiomas. E os algoritmos ficam mais inteligentes a cada pedaço de informação que leem e quanto mais tempo passam a ler. Eles evoluem”, explica. Deste modo a equipa consegue processar e interpretar transcrições de conferências de imprensa e assembleias gerais, legendas de entrevistas e reportagens, posicionamento de outros fundos de investimento, relatórios de investimento, entre outros. E mais que interpretar o conteúdo, os próprios algoritmos permitem interpretar o tom de cada relatório e antever uma eventual descida de preço alvo ou recomendação de investimento, “o que é crucial, porque se estamos um passo à frente do analista, há muito a ganhar!” São então construídos portefólios que ajustam as ponderações do benchmark conforme o score gerado pela equipa de investimentos quantitativos e dentro das restrições impostas a cada estratégia. “Para cada ação tentamos balancear o excedente de retorno estimado com a contribuição para o risco, não deixando de lado a estimativa e optimização dos custos de transação”, esclarece.

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