Como identificar um padrão no preço das ações?

“Nunca me preocupei com as explicações. Eu focava na fita, apenas na flutuação do preço das ações. As causas do comportamento podem esperar. Eu apenas me concentrava em como identificar padrões de comportamento que pudessem me dizer para onde caminhariam os preços à frente.”

“Nunca me preocupei com as explicações. Eu focava na fita, apenas na flutuação do preço das ações. As causas do comportamento podem esperar. Eu apenas me concentrava em como identificar padrões de comportamento que pudessem me dizer para onde caminhariam os preços à frente.”

“Nós vasculhamos comportamentos históricos atrás de padrões anômalos, para os quais não tínhamos uma expectativa de que ocorreriam de maneira aleatória. Nossa estratégia é analisar os dados e os mercados para testar se há significância estatística e consistência ao longo do tempo para esses padrões. É isso que fazemos.”

Há algo verdadeiramente curioso sobre o paralelo entre os dois parágrafos. O primeiro foi escrito originalmente em 1923 e está no clássico Reminiscences of a Stock Operator, de Jesse Livermore. O segundo retrata declaração feita há poucos anos pelo gênio Jim Simons, do fundo Renaissance. Quase um século separa os dois relatos. De maneira surpreendente, porém, eles dizem a mesma coisa.

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Evidentemente, há uma maior sofisticação na frase do excêntrico Simons. Nada mais natural a partir do desenvolvimento da econometria nesse intervalo de tempo. A essência da coisa, porém, é rigorosamente a mesma.

Com efeito, a tentativa de identificar padrões de comportamento do preço dos ativos financeiros tem sua origem em tempos mais primórdios e, entre os participantes do mercado financeiro, sempre gozou de popularidade, sem, em nenhum momento ao longo da história, ser esquecida.

Devo confessar: eu nunca pertenci a essa turma. Se tivessem de me colar um rótulo, por mais que eu resista a eles, hei de admitir que seria de um investidor fundamentalista, aquele sujeito que estuda balanço, relatórios setoriais, forças de Porter, crescimento econômico para tomar suas decisões de investimento.

Falo sem preconceitos, sem classificar um método como melhor ou pior do que o outro. Sou o que sou. Acabei assim por inércia ou osmose, sei lá. Fui treinado nesse ambiente e cresci ouvindo do meu pai: “Eu só conheço um grafista rico, aquele que escreveu o livro.”

Obviamente, era uma visão caricaturada e imprecisa daqueles que buscavam identificar padrões no comportamento dos ativos financeiros. Ainda que a prática sempre tenha gozado de popularidade entre os praticantes da arte do trading, esse tipo de estratégia sempre enfrentou certa resistência da academia.

A análise grafista ou técnica, método mais clássico de identificação de padrões supostamente capazes de predizer a trajetória futura dos preços, sempre foi vista como uma espécie de “voodoo science” pelos acadêmicos, uma espécie de método inferior, subliteratura quando comparada às demais ferramentas.

E a turma do value investing, claro, apropriava-se dessa resistência do mundo acadêmico para vender seu método como superior à escola grafista ou quantitativa. O universo dos investimentos sempre foi reservatório lotado até as bordas dos egos de seus participantes.
A coisa mudou súbita e dramaticamente com a publicação do artigo Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empiral Implementation, do Andrew Lo.

Veja: até ali, ninguém levava a coisa muito a sério. O próprio Lo começa o artigo dizendo (tradução minha, ruim como sempre): “a análise técnica, também conhecida como grafismo, tem sido parte da prática dos financistas por várias décadas; entretanto, a disciplina jamais recebeu o mesmo nível de escrutínio e aceitação da academia comparativamente ao atribuído à análise fundamentalista, por exemplo”.

A conclusão do artigo é emblemática: usando uma abordagem automatizada e sistemática de análise técnica por meio de regressão não paramétrica de Kernel (desculpem o palavrão; você pode esquecer isso), Andre Lo constata que, ao longo de um período de 31 anos, vários indicadores-chave da análise técnica se mostraram úteis para predizer o comportamento futuro do preço dos ativos.

Em outras palavras, o uso da análise técnica foi testado cientificamente e trouxe resultados positivos. Direto ao ponto: sua implementação rendia lucros para os investidores. Boom! Aquilo caiu como uma bomba sobre a comunidade científica especializada em finanças, tipicamente detentora de um enorme preconceito com a coisa.

Se restava dúvida quanto a sua robustez, algo surgiu dali que impedia qualquer contra-argumento: ela fazia seus clientes ganharem dinheiro. E não há nada acima disso. Essa é a linguagem que o mercado financeiro entende.

Obviamente, já havia outros artigos apontando direção semelhante, mas aquilo era o Andre Lo, o bam bam bam do MIT, falando, sacou?

O artigo teve repercussão enorme e serviu para derrubar preconceitos sobre o tema. Foi um soco de baixo para cima no meio do queixo dos descrentes. A partir dali, a análise técnica passou a ser vista com outros olhos também pela academia. Agora, ela não seria mais desrespeitada e poderia ser reproduzida, de maneira científica e sistematizada, pelo mundo todo, sem precisar pedir licença para os doutos do “value investing”. Naquele exato momento, ignorá-la deixaria de ser apenas uma atitude preconceituosa. Passaria a ser também uma irresponsabilidade.

Houve uma proliferação importante dos artigos científicos sobre análise técnica. No Brasil, por exemplo, Pedro Valls tem uma produção interessante nesse escopo. Cito dois papers de sua autoria: Análise da performance de regras de análise técnica aplicada ao mercado intradiária do futuro do índice bovespa e Ombro-Cabeça-Ombro: Testando a Lucratividade do Padrão Gráfico de Análise Técnica no Mercado de Ações Brasileiro. Pedro Saffi também escreveu um artigo marcante na área, de título: Análise técnica – sorte ou realidade?

Há poucos dias, recebi aqui no escritório um grande investidor de Bolsa. Ele fundara uma das grandes gestoras de ações do Brasil, focada em value investing. Agora, quase uma década depois, está saindo para tocar um fundo próprio, com uma abordagem quantitativa. Ele apresentou um ponto formidável, capaz de sintetizar com precisão cirúrgica o argumento:

“Sabe, Felipe, o que eu posso oferecer como diferencial? A gente tem 150, talvez 200 bons gestores com abordagem fundamentalista no Brasil. Todos eles muito inteligentes. Mas, se você precisa de um mínimo de liquidez, fica, assim como todo mundo, comprando BB Seguridade, Cielo, Itaú, BRF, Renner. Qual diferencial eu posso oferecer? Nesse ambiente, nenhum. Agora pensa: eu conheço um sujeito que é um gênio em modelagem quantitativa. Com a capacidade computacional de hoje, você consegue testar as mais variadas correlações e eventuais padrões de forma muito simples. O custo e o tempo disso são baixíssimos. Então, você testa milhões de coisas e identifica um determinado padrão histórico. Testa aquilo indefinidamente, de vários jeitos. Se funcionou no passado, vai funcionar agora, porque é repetição do comportamento humano. Simples assim. O difícil é identificar o padrão. O resto vem. Porque o resto é behavioral economics (economia comportamental), que você conhece muito bem”.

É exatamente com esse espírito que construímos aqui dentro nosso sistema para identificar padrões de comportamento. Testamos a coisa por muito tempo e hoje podemos afirmar categoricamente: ele tem feito nossos clientes ganharem dinheiro. Em bolsa, não há como ter preconceito. Precisamos conhecer de tudo, testar e, se for rentável, implementar. Simples assim.

Não acredito em bruxas, mas que elas existem, existem.

VEJA AQUI COMO IDENTIFICAR PADRÕES E BATER O MERCADO COM CONSISTÊNCIA

Um abraço,
Felipe Miranda

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