8) Factor Investing: Metodologia

Alocação das Ações - Metodologia

Após selecionar os ativos que comporão a carteira, é muito importante buscar definir as melhores estratégias para a alocação desses ativos no portifólio, ou seja, saber qual deve ser a participação de cada ativo em uma carteira.

Buscar otimizar os retornos dos investimentos, em função do risco tomado quando definimos os ativos nos quais vamos investir, é um tema das finanças modernas que só vem crescendo em importância desde o trabalho de 1952 “Seleção de portfólio”, de Markowitz, onde se propôs pela primeira vez uma maneira mais sistemática de se montar uma carteira ótima de investimentos.

Nesse sentido, as abordagens de alocação de ativos que foram desenvolvidas e que são consideradas como sendo as mais tradicionais desde Markowitz, de acordo com o trabalho de 2015 de Ariki, são:

1) Modelo de média-variância: é um método no qual a alocação é feita a partir da análise dos retornos e das variâncias históricas do universo de ações disponível (assim como da covariância entre as ações). A gestão do portifólio ocorre à medida que novas informações e ações chegam ao mercado, fazendo com que os retornos, riscos e covariâncias sejam reavaliados;

2) Modelo de mínima variância: método no qual se busca construir um portifólio de mínima variância global a partir de uma matriz de covariância. Um portifólio de variância mínima global pode ser entendido como uma carteira que tenha ativos com a menor volatilidade possível (podem ser citados os trabalhos de 2006 de Clarke et al, e o trabalho de 2008 de Behr et al.);

3) Modelo igualmente ponderado: é uma estratégia onde todas as ações presentes na carteira terão a mesma participação proporcionalmente. Por ex.: se quisermos alocar R$5.000 em uma carteira de 5 ações, R$1.000 serão destinados para a compra de cada ação, de modo que cada uma tenha uma participação igual a 20% no total da carteira. Este modelo é amplamente utilizado, dada a sua simplicidade de aplicação.

Um modelo que também merece destaque é o de risk-parity, desenvolvido em 2005 por Edward Qian, da PanAgora Asset Management, e muito usado em diversos fundos: nesse modelo se busca igualar o peso do risco trazido por cada ação para uma carteira de investimentos, como definido pelo trabalho de 2011 de Banshali. Assim, ações mais voláteis teriam menor participação na carteira, ao passo que ações menos voláteis teriam maior participação.

Para além desses modelos, existe uma série de outros modelos de alocação que foram desenvolvidos. Nesse sentido, um trabalho interessante de ser conferido é o artigo de 2007 “Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy?”, de DeMiguel. Garlappi e Uppal, por apresentar e confrontar 14 diferentes modelos de alocação de ativos.

O ponto importante para os investidores seria o de buscar entender as limitações e vantagens de cada modelo, inclusive no que se refere a limitações próprias dos indivíduos em reproduzi-los, como estrutura tecnológica e/ou capacitação técnica, por exemplo, para então escolher o modelo que mais se adequa aos seus respectivos níveis de aversão ao risco.

Rebalanceamento do Portifólio - Metodologia

Dado que o Factor Investing se caracteriza por expor as ações aos fatores de risco, para então buscarmos construir o portifólio que nos geraria maiores retornos, temos que esta construção está condicionada ao fato de que as ações escolhidas devem necessariamente performar melhor segundo as métricas dos fatores, naquele momento.

Logo, um dos pilares de uma carteira de Factor Investing é a ideia de que à medida que o tempo passa, algumas empresas passam a performar melhor do que outras, se as analisarmos pelas métricas dos fatores. Para tanto, se queremos otimizar nossas carteiras (e nossos retornos) ao longo do tempo, se torna necessário tirar as ações que não estão mais performando tão bem quando expostas aos fatores escolhidos, e adicionar as ações que passaram a performar melhor. Essa troca de ativos se chama rebalanceamento.

A periodicidade do rebalanceamento de um portifólio em si, o que quer dizer a frequência com a qual ele ocorre, pode ser variada: o rebalanceamento poderia ser diário, semanal, quinzenal, mensal, bimestral, trimestral, semestral, etc., ou até mesmo com uma janela de tempo maior. Se observarmos por exemplo que a troca desses ativos deve ser feita a cada mês pois a performance conjunta dos ativos tenderia a ser otimizada, podemos então dizer que a carteira é rebalanceada mensalmente.

É importante destacar que, para que um rebalanceamento seja otimizado, o prazo de realanceamento deve levar em conta também as características dos fatores utilizados: ações filtradas por fatores muito utilizados (inclusive pelo value investing) como Qualidade, Valor, Tamanho, tendem a ter suas cotações corrigidas em prazos próximos ou maiores do que um ano, ao passo que ações filtradas por fatores como Momentum e Volatilidade, por exemplo, tendem a ter seus preços corrigidos em meses (geralmente prazos menores a um ano).

Em teoria, as carteiras podem ser rebalanceadas diariamente, porém sempre seguindo sistematicamente a estratégia inicialmente definida. De qualquer forma, a estratégia de rebalanceamento diário deve considerar a existência de custos de transação, como abordaremos a seguir.

Custos de Transação do Rebalanceamento

Como mencionado acima, os custos de transação são entraves determinantes no sentido de limitar o número e a frequência de rebalanceamentos que uma carteira pode fazer em determinado período de tempo. Os três principais custos de transação, destacados em 1977 por Bloomfield et al, seriam:

1) O tamanho da carteira: quanto maior o número de ações, mais custos envolvidos na transação das mesmas;

2) A complexidade do sistema: diz respeito ao grau de facilidade/dificuldade em se realizar as operações de compra e venda de ativos (como por exemplo o tempo dedicado pelo investidor, ou as taxas das operações, etc.), sendo que maiores dificuldades resultam em maiores custos de transação;

3) A frequência do rebalanceamento: quanto mais curto for o prazo entre cada rebalanceamento, o que equivale dizer que ocorrerá um número maior de rebalanceamentos em um dado período de tempo, maiores serão os custos para se trocar os ativos da carteira.

Custos de transação como esses aumentariam especialmente quando se trata de investidores menores, já que seria custoso para estes atualizarem suas carteiras com uma frequência tão alta de rebalanceamento (investidores individuais não têm a mesma estrutura de uma gestora de ativos, por exemplo).

Em resumo, passamos pelos pontos essenciais para se seguir uma estratégia de investimentos baseada em Factor Investing, trazendo igualmente a necessidade de se definir o peso de cada ação em relação ao total do portifólio, e também a frequência com a qual as ações da carteira deverão ser rebalanceadas.

Porém, resta a dúvida: como saber então quais seriam idealmente os melhores fatores a serem utilizados, a melhor alocação a ser feita e o melhor prazo de rebalanceamento a ser utilizado? A partir disso surge a importância da realização de backtests, e de executar de maneira sistemática a estratégia definida.

Backtests e Estratégia Sistemática

Realizar um backtest significa testar como determinado portifólio teria performado no passado: quanto de retorno teríamos tido se tivéssemos investido neles, qual teria sido a relação retorno/risco, o quanto de risco teríamos tomado, entre outras informações. Executar o máximo possível de backtests, abrangendo os mais diferentes cenários em relação a cada metodologia, seria fundamental para definir quais seriam as carteiras ótimas de investimento.

Embora retornos passados nunca sejam uma garantia de retornos futuros, os backtests nos indicariam a partir de dados passados a performance do algoritmo definido, sendo este último o responsável por determinar os fatores e a estratégia de alocação e de rebalanceamento que produzem retornos com a maior consistência.

Tendo definido a estratégia de investimento e mensurado seu retorno por meio de backtests, é fundamental que a estratégia escolhida seja executada de forma sistemática. Portanto, devemos seguir à risca a estratégia de compra e venda de ações que o algoritmo indicar, caso contrário aumentamos o risco de incorrer em vieses comportamentais que podem implicar em um desvio da estratégia, implicando no fato de que nossa carteira não se manterá constantemente exposta ao(s) fator(es) definidos inicialmente no desenvolvimento do algoritmo.

Conclusão: Factor Investing, Alocação e Rebalanceamento

Como vimos, ao construir uma estratégia de investimento baseada em Factor Investing, definimos:

1) Factor Investing: qual ou quais fatores utilizar, com qual combinação e por meio de quais dos três modelos apresentados acima – sequencial, combinacional e interseccional);

2) Alocação de ativos: definir um modelo de alocação a partir de modelos como o de média variância, igualmente ponderado, proporcional do valor de mercado, risk-parity, etc., e dos critérios pessoais de aversão ao risco do investidor;

3) Rebalanceamento: definir o prazo de rebalanceamento da carteira, levando em consideração as características dos fatores usados e limites de transação.

4) Carteiras ótimas de investimento: com base em backtests do algoritmo definido com regras para seleção, alocação e rebalanceamento, chegaríamos nos portifólios que apresentariam as melhores performances, se executadas de maneira sistemática.

Ao escolher investir com base em fatores, se utilizando de backtests e executando a estratégia de maneira sistemática, a tendência é que este tipo de estratégia performe melhor do que uma estratégia dependente de timing e de subjetividade, como a estratégia discricionária de stock picking.

Autores

Giovanni Barillari, CGA

Felipe Augusto Duarte, CNPI

André Cassiano, CNPI-T

Josimar de Jesus, CGA

Lucas Pellegrino, MSc

Referências Bibliográficas

ARIKI, R. Y. “Portfólios Ponderados pelo Risco: Uma Abordagem para a Alocação de Carteiras”. Dissertação de mestrado, Fundação Getúlio Vargas, 2016.

BHANSALI, V. “Beyond Risk Parity”. The Journal of Investing, Vol. 20, No. 1 (2011), pp.137-147.

BLOOMFIELD, T., LEFTWICH, R., & LONG, J. B. “Portfolio Strategies and Performance”. The Journal of Financial Economics, nº5, 210-218, 1977.

DEMIGUEL, V. ; GARLAPPI, L. & UPPAL, R. “Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy?”. The Review of Financial Studies, Volume 22, Issue 5, May 2009, pages 1915–1953.

MARKOWITZ, H. M. “Portfolio Selection”. The Journal of Finance Vol. 7, No. 1 (Mar., 1952), pp. 77-91