No mundo dos investimentos, é comum que pesquisadores usem back-tests para saber se uma estratégia funciona ou não. Então, eles formulam uma hipótese (algo do tipo: ações com P/L abaixo de 10 trazem retornos superiores no longo prazo) e testam com dados do passado para saber o resultado.
Nos últimos meses, os ETFs chamados smart-betas têm recebido bilhões em novos investimento nesse período. Uma rápida revisão:
O CAPM (Capital Asset Pricing Model) resumia todo o risco do mercado a uma variável: o beta. Assim, diversas características das empresas eram simplificadas em somente um fator, o que gerava a impressão que diferentes tipos de ações geravam melhor resultado.
Então, o retorno esperado de uma ação era a taxa livre de risco (rf) somada ao risco dessa ação em relação ao mercado (beta) multiplicado pelo prêmio de risco (o retorno esperado do mercado subtraído da taxa livre de risco). Simples e direto.
Por exemplo, empresas com menor valor de mercado e baixo preço em relação ao valor patrimonial tinham retornos melhores. A fórmula abaixo (fazia tempo que eu não colocava uma fórmula no Plano de Voo!) é uma expansão do CAPM feita por Ken French e Eugene Fama (ganhador do Nobel de economia alguns anos atrás).
Eles perceberam que se essas variáveis (valor de mercado, SMB, e preço em relação ao valor patrimonial, HML) fossem controladas, o retorno esperado da ação ficava próximo ao real. Assim, eles mostraram que o que muita gente achava que era habilidade e um resultado superior, na verdade era somente um tipo de risco que não havia sido levado em consideração.
Hoje, muita gente fica procurando novos fatores de exposição ao risco, na esperança de achar algo diferente e poder lançar um ETF smart-beta e captar bilhões. Um estudo bem legal da Research Affiliates (já escrevi sobre eles algumas vezes) mostra que nem sempre o back-test produz algo que funcione no live-test (isto é, funcione de verdade).
Eles pegaram 125 índices smart-beta usados por ETFs. Tiraram os que tinham menos de um ano e os que não conseguiram descobrir a data de lançamento. Com isso, perceberam que o back-test produzia resultados superiores a um benchmark, com pico do retorno, em média, 6 meses antes do lançamento. Porém, após o lançamento (ou seja no live-test) a performance real era bem pior.
A teoria aceita tudo, porém a realidade acaba com qualquer estudo! Temos que tomar cuidado para avaliar produtos e esquecer de termos da moda. E, claro, não nos preocupar com a performance recente… mas isso fica para a próxima semana.
Originalmente enviado aos clientes da Inva Capital em 22/09/2017.
