O TSAI aproveita abordagens quantitativas e sistemáticas em investimentos de rendimento fixo

TSAI

Uma abordagem sistemática à renda fixa traz benefícios reais tanto pré como pós-negociação. As carteiras construídas utilizando modelos de factores (seja a carteira de acções ou de activos múltiplos) podem ser optimizadas para atingir um risco ex ante mínimo, o que em muitos casos é uma forma mais directa de alcançar os resultados normalmente esperados de uma abordagem de amostragem estratificada.

A vantagem da primeira abordagem em relação à segunda é que geralmente resulta num menor erro de rastreio porque tem em conta as correlações entre múltiplos fatores de risco. As atribuições de risco e desempenho ex post podem ser apresentadas de forma mais alinhada com as decisões de investimento tomadas, proporcionando uma melhor compreensão do desempenho da estratégia.

Como bem salientou, o valor não está na quantidade de dados, mas sim na sua qualidade.

Até recentemente, e particularmente no que diz respeito ao espaço do rendimento fixo, a capacidade de extrair informação de alta qualidade a partir de grandes quantidades de dados de baixa qualidade tem sido limitada pelas capacidades da tecnologia. Embora os avanços em tecnologias como a inteligência artificial nos permitam ultrapassar os limites e extrair mais informação de alta qualidade, como fazemos com a construção da curva de crédito para o modelo de risco de spread de crédito Axioma, o progresso só poderá ser feito se as empresas compreenderem o trade-off entre poder de computação e custo. Além disso, estas empresas precisam de estar dispostas a dar prioridade aos investimentos em conjuntos de tecnologias mais eficientes e preparadas para o futuro.

O princípio fundamental de investimento de saber no que se está a investir ainda é válido. Invista em fatores, mas certifique-se de que compreende como são construídos. Para o fazer, é preciso realmente aprofundar a metodologia e descobrir não só o que o modelo de risco pode fazer, mas, mais importante ainda, o que não pode fazer.

Os desafios de dados no espaço de rendimento fixo tornam difícil para os quants desenvolver estratégias sistemáticas semelhantes às a que estamos habituados nos mercados accionistas.

Por exemplo, analisámos recentemente três estratégias “sistemáticas” diferentes de ETF. Verificámos que existiam alguns fundos de alto rendimento “smart beta” que afirmavam identificar sistematicamente obrigações de elevada qualidade ou valor, observando os rácios de balanço de vários emitentes. A questão que os quants e os compradores destes produtos devem colocar-se é: será esta realmente uma estratégia quantitativa ou estará apenas a utilizar dados fundamentais para identificar títulos com potencial para retornos superiores?