A Revolução Quant

A Revolução Quant

Criptomoedas
6 de novembro de 2019 por Luiz Ramalho e Renato Shirakashi
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Quando chegaram ao território onde hoje é o Peru, os espanhóis encontraram uma terra onde a facilidade para se extrair ouro era tão grande que, em menos de 100 anos, o estoque de ouro na Europa foi quadruplicado. Hoje em dia retirar ouro da terra não é um trabalho tão direto – há que se
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Quando chegaram ao território onde hoje é o Peru, os espanhóis encontraram uma terra onde a facilidade para se extrair ouro era tão grande que, em menos de 100 anos, o estoque de ouro na Europa foi quadruplicado. Hoje em dia retirar ouro da terra não é um trabalho tão direto – há que se empregar métodos industriais complexos para retirar partículas de ouro microscópicas do chão, bem diferente das grandes pepitas de ouro que se viam a olho nu no Império Inca.

No entanto, isso não quer dizer que a produção de ouro está em sua mínima histórica. Enquanto no século XVI cerca de 1,54 toneladas métricas de ouro eram retiradas por ano, esse número atualmente é de 2.500 toneladas métricas! A industrialização e ciência se mostraram armas mais potentes para se encontrar ouro do que as espadas e navios jamais foram.

O descobrimento de estratégias de investimento passa por uma revolução semelhante. É o argumento que faz Marcos Lopez de Prado em seu livro Advances in Financial Machine Learning (Avanços em Aprendizado de Máquina Financeiro, em tradução livre). Prado foi Head de Machine Learning na AQR, um dos maiores fundos quantitativos do mundo, com cerca de 185 bilhões de dólares em ativos sob gestão.

O argumento é que, se antigamente era comum encontrar estratégias de investimento lucrativas usando regras simples e matemática não muito avançada, as chances de encontrar esse alfa (retornos acima do mercado) estão rapidamente convergindo para zero. No entanto, valendo-se de técnicas mais avançadas como machine learning, as possibilidades para se encontrar estratégias lucrativas são ainda mais vastas do que já foram historicamente – o alfa microscópico que existe é muito maior do que o alfa macroscópico que existiu antes.

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Os fundos quantitativos hoje são o tipo de fundo que mais cresce – de cerca de 500 bilhões de dólares sob gestão em 2010, espera-se que cheguem a 1,5 trilhão 2020. É cada vez mais difícil caracterizar um fundo como quantitativo ou não, dado que o uso de tecnologia é tão essencial para o investidor moderno que o esperado é que a competição leve todos os investidores a usar um componente tecnológico na formação de suas estratégias.

A principal razão do fracasso de projetos quantitativos

Prado explica que é comum que um pesquisador sozinho, de maneira quase artesanal, pense ter encontrado algoritmo de investimento lucrativo, e quando vai testá-lo no mundo real, descobre que ele não performa como o imaginado, ou então funciona bem por um tempo e rapidamente para de funcionar.

Isso se dá porque todas as estratégias eventualmente deixam de funcionar. O mercado é um jogo extremamente competitivo, então há que se estar sempre à frente da competição.

Para que estratégias novas sejam geradas de maneira constante, é preciso organizar os pesquisadores como em uma fábrica. A analogia aqui é que não se quer fazer um carro (uma estratégia), mas uma fábrica de carros (uma fábrica de estratégias). Fazer uma estratégia válida é quase tão complicado quanto fazer 100 estratégias, então a equipe deve se dividir e, de forma industrial, cada grupo de quants deve se especializar em uma função.

A fábrica pode ser descrita de maneira simplificada nas seguintes estações:

  • Dados: aqui é onde se faz a coleta, tratamento, limpeza e armazenamento de todos os dados que vão servir de insumo para as demais partes da cadeia de produção
  • Sinais: os dados brutos são transformados em sinais informativos. A ideia é que esses sinais tenham poder preditivo sobre o preço, por exemplo
  • Estratégias: Essa estação usa os sinais para fazer efetivamente os algoritmos de investimento. Um estrategista irá olhar uma biblioteca de sinais para ter ideias do que pode funcionar como estratégia de investimento
  • Backtestes: Essa estação analisa como teria sido o desempenho histórico de uma determinada estratégia, sob vários cenários alternativos
  • Desenvolvimento: o time de desenvolvimento transforma as estratégias em efetivamente algoritmos para produção e implementação no ambiente do mundo real
  • Gestão de Portfólio: Finalmente, toda estratégia que passa com sucesso pelas diversas estações se junta ao portfólio de estratégias da empresa. Essa estação tem como função observar o desempenho individual e conjunto das estratégias e, eventualmente, descontinuá-las quando sua lucratividade fica abaixo do esperado por um período suficiente

Investimento quantitativo e criptomoedas

No mundo cripto, a ideia de já ter nascido digital se relaciona bastante à ideia de investimento quantitativo. No entanto, algumas limitações que não existem no mercado tradicional se impõem.

A principal delas é a impossibilidade de se diversificar em cripto. Boa parte das criptomoedas tem uma correlação com Bitcoin perto de 90%. A quantidade de estratégias diversificadas para investir exclusivamente em cripto então é um desafio praticamente impossível.

Outro problema ainda é a liquidez. Apesar de crescimento notável, o volume de cripto ainda é extremamente pequeno quando comparado aos grandes mercados como o de moedas nacionais.

No entanto, por ser um mercado global, negociado em múltiplas exchanges, que trabalham 24 horas por dia, 7 dias por semana fazem com que algum nível de automatização seja indispensável para se manter a competitividade.

Além disso, além dos dados de mercado, os dados gerados pelas transações na blockchain, os chamados dados on-chain (que exploramos em nosso último texto), têm a possibilidade de gerar sinais altamente preditivos de comportamento de oferta e demanda. Mas essa vasta quantidade de dados precisa ser processada por algoritmos para se tornar efetivamente útil como estratégia de investimento.

A liquidez crescente e a maior facilidade de acesso, com produtos e instrumentos para investidores profissionais, irá fazer com que cripto se torne cada vez mais parte integrante do portfólio dos investidores. Quando notamos que cripto ainda tem baixa correlação com os demais mercados, ter uma pequena alocação como parte de um portfólio diversificado faz sentido do ponto de vista de risco e retorno – algo que investidores quant estão constantemente buscando.

Apesar das limitações presentes, o investimento em criptomoedas será varrido pela revolução quant junto como os demais. A abordagem de investimento industrial irá gerar muito mais oportunidades do que a abordagem artesanal gerou historicamente.

Como o ouro, o alfa pode ser cada vez mais difícil de se encontrar a olho nu. Mas usando os métodos corretos, as oportunidades que vemos pro futuro são maiores do que jamais foram.

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Sobre os autores:

Renato Shirakashi – CPO na Polvo Technologies, empresa que desenvolve estratégias quantitativas para investimento em criptomoedas. Pesquisador da área de on-chain, criou diversas métricas que são padrão do mercado, como SOPR, MSOL e URPD. Anteriormente foi co-founder da empresa Scup (vendida para a americana Sprinklr em 2015). Formado em Ciência da Computação pela USP.

Luiz Ramalho – CEO na Polvo Technologies. Trabalhou anteriormente no banco de investimentos Goldman Sachs e no fundo americano Blackstone. Formado em Economia pela PUC-Rio.

Importante: os comentários e opiniões contidos neste texto são de responsabilidade do autor e não necessariamente refletem a opinião da XDEX ou de seus controladores.

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