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Aleatoriedade no mercado: é possível prever o preço das ações?

Por:
09/12/2019

Comprar uma ação é sempre uma aposta. Por trás desse movimento há a expectativa de valorização do papel nos períodos à frente, o que revela uma previsão (ainda que mental) do preço da ação.

Dessa forma, vale o pensamento: se há previsão para tudo quanto é coisa nessa vida, por que não projetar o preço das ações? Dessa forma, sempre será possível bater o mercado com uma performance mais assertiva.

Bem, a ideia é boa na cabeça, mas não tão simples no papel. Aí entra um pouco da discussão dos componentes mais aleatórios no mercado. A aleatoriedade tem papel fundamental nas teorias que envolvem as finanças, sobretudo por conta do chamado passeio aleatório.

O passeio aleatório

Passeio aleatório, ilustração.

Passeio aleatório é a tradução literal da expressão Random Walk, velha conhecida dos estudantes de estatística e de quem brinca com séries de tempo (o preço da ação no tempo é uma série de tempo, certo?).

Há uma explicação matemática para esse conceito, mas que não é necessária sua apresentação, visto que a ideia é bem intuitiva. Um processo (uma série de tempo de preço de uma ação, por exemplo) é considerado um passeio aleatório se cada passo desse processo é aleatório, sendo que nenhuma direção no próximo passo é necessariamente mais provável que a outra.

De onde veio a ideia de que os preços das ações podem ser tão aleatórios assim? Bem, esse é um dos componentes das hipóteses da eficiência do mercado de capitais lá do nosso amigo Eugene Fama. Não cheguei a explicar mais detalhadamente essas hipóteses, mas já apresentei Fama no artigo “Os três fatores de Fama e French”.

Num trabalho intitulado: “A Aleatoriedade do Passeio na Bovespa: Testando a Eficiência do Mercado Acionário Brasileiro”, Torres, Bonomo e Fernandes discorrem um pouco mais sobre essa teoria (além de fazer testes para o mercado brasileiro), colocando uma importante pontuação:

“O sistema de preços deve refletir todo o conjunto de informação disponível aos seus agentes. Um mercado será dito eficiente na forma fraca quando for impossível obter retornos anormais para qualquer ativo do mercado utilizando-se informações acerca de seus retornos passados. Se o nível de retorno considerado normal for constante, esta definição implicará em um passeio aleatório para o (log do) preço de um ativo. [...] a confirmação do modelo do passeio aleatório implicaria que as complexas técnicas de análise gráfica e os modelos econométricos de previsão uni variado de preços de ativos consistiriam em esforço inútil.”

Valendo citar também uma conclusão desse estudo para o caso de estratégias de operações por meio de previsão que eles testaram para o mercado brasileiro: “os lucros extraordinários derivados de estratégias que explorem os padrões de previsibilidade indicados seriam eliminados quando considerados os custos explícitos de transação, tais quais custos de corretagem e impostos”.

Qual a utilidade disso? Bem, na verdade é a barreira que isso pode impor para aqueles que querem prever o movimento das ações.

O movimento ou tendência passada de um preço pode não ser útil para prever seu movimento futuro e tomar a melhor decisão, mas e se usarmos macacos jogadores de dardos para tomar tal decisão?


O macaco jogador de dardo

O macaco jogador de dardo. Ilustração

Surpreendeu com a virada do texto, certo? Pois é, para provar esse ponto, há uma interessante história na literatura financeira, envolvendo macacos, dardos e aleatoriedade.

Tudo começou em 1973, quando Burton Malkiel, professor da Universidade de Princeton, afirmou em seu livro “A Random Walk Down Wall Street“ que “um macaco de olhos vendados, jogando dardos nas páginas financeiras de um jornal, poderia selecionar um portfólio que seria tão bom quanto um [portfólio] cuidadosamente selecionado por especialistas.”

Podemos citar duas experiências testando essa afirmação:

Em 1988, o Wall Street Journal tentou testar a teoria de Malkiel criando o Wall Street Journal Dartboard Contest, colocando membros da sua equipe para desempenhar o papel dos macacos, comparando contra o desempenho de especialistas do mercado.

Após 100 rodadas, o Wall Street Journal apresentou os resultados, que mostraram que os especialistas do mercado venceram 61 rodadas e os arremessadores de dardos venceram as demais. No entanto, os especialistas só conseguiram vencer o Dow Jones Industrial Average (DJIA) cerca de 51 vezes.

Por sua vez, um artigo da Research Affiliates, “The Surprising Alpha From Malkiel's Monkey and Upside-Down Strategies”, destaca os resultados simulados de 100 macacos jogando dardos nas páginas de ações de um jornal. O macaco médio superou o índice em uma média de 1,8% ao ano desde 1964, ou seja, em quase 50 anos!

Como foi feito? A empresa selecionou aleatoriamente 100 carteiras contendo 30 ações de um universo de 1.000 ações. Eles repetiram esse processo todos os anos, de 1964 a 2012, e acompanharam os resultados. O processo replicava 100 macacos jogando dardos nas páginas das ações todos os anos.

Dentre essas 100 carteiras, existiam carteiras de riscos e estratégias diferentes. A título de exemplo, o retorno das carteiras consideradas de alto risco excedeu entre 2,23% a 2,49% os retornos de referência, as carteiras baseadas em otimização superaram em 1,51% a 2,83% o benchmark, ao passo que as carteiras baseadas em fundamentos superaram em 1,52% a 2,76%.

Simulação da aleatoriedade

Influenciado pelo espírito da aleatoriedade e dos exemplos acima, resolvi brincar com os meus macacos cegos para o caso do Ibovespa. Considerando o período de 02/01/2018 a 29/11/2019 como seria o desempenho de decisões randômicas diárias para compra, venda ou manutenção da posição?

O exemplo é bem menos sofisticado do que o proposto no trabalho da Research Affiliates, pois consideramos 30 decisões aleatórias por dia, como se fossem 30 macacos decidindo entre comprar, vender ou manter a posição do dia anterior. O voto da maioria é o voto que efetivamente foi utilizado na decisão daquele dia. Abaixo temos o resultado dessa carteira acumulada pela decisão da maioria dos 30 macacos em cada dia.

aleatoriedade do mercado

O exercício é um pouco mais limitado, pois os macacos só poderiam comprar se tivessem zerado sua posição antes e só poderiam vender se tivessem comprado antes. Após um período de decisões ruins, a carteira terminou o período com 115% do retorno do Ibovespa, ou 44,81%.

Esse é um período de bull market, sendo relativamente fácil encontrar uma diversidade de fundos de ações com retorno superiores aos 115% do Ibovespa no mesmo período, mostrando que o resultado não foi necessariamente tão bom.

Conclusão

O leitor deve ter chegado aqui, tendo recebido uma baciada de informações novas sobre tentativas de prever ações, bater o mercado etc., mas com a pessoa que vos escreve jogando água no chopp para essas ideias.

A sugestão é que o leitor aumente seu grau de desconfiança para ideias que aparentemente podem parecer muito boas, mas sua execução é totalmente questionável. Deve-se redobrar a atenção para aqueles anúncios prometendo uma rentabilidade garantida etc., que por definição é impossível, inclusive por questões estatísticas, dado a dificuldade de previsibilidade dos preços.

Por favor, não pense: “nossa, então vou sair comprando e vendendo ações do mercado de forma aleatória ou qualquer coisa do tipo, que vou ganhar dinheiro.

Perceba que há sempre várias simulações, algumas ganham e outras perdem. Você pode ter o azar de sair na ponta perdedora e ter um belo de um prejuízo.

O que fazer então, visto que a aleatoriedade e a previsão são caminhos não recomendáveis para investimento?

A boa gestão de sua carteira, seja baseada em fundamentos como value investing, escolhendo bem seus papeis baseado em resultados, a saúde da empresa do setor; seja por meio de uma gestão passiva ou pela diversificação de sua carteira, com objetivo de encontrar aquela com melhor relação risco e retorno, sobretudo com uma cabeça que busca retornos mais consistentes de longo prazo.

Eventualmente você poderá fazer boas jogadas num investimento de curto prazo, acertar aquele papel, mas a regra do jogo é fazer uma gestão de carteira pensando num período maior, sem tentar acertar o dardo sempre no meio do alvo.

Essa boa gestão reduz a necessidade de tentar prever o futuro, além de te proteger e amenizar os movimentos ruins, dado o balanceamento da sua carteira.

Descomplicando a Bolsa de Valores

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Sobre o autor

  • Arthur Lula Mota
  • Economista, já atuou no mercado financeiro e em departamento econômico, com elaboração de cenários macroeconômicos e estudos setoriais. Atualmente é Mestrando em Economia pela Universidade de São Paulo (USP) e dono de um dos maiores sites independentes de economia no Brasil – o Terraço Econômico.

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