Tanto no buy-side quanto no sell-side os analistas se deparam com quantidades cada vez maiores de conjuntos de dados que, além de gigantescos, são complexos e incomuns. A fim de superar esse desafio, eles precisam recorrer a ferramentas de ponta e melhorar as habilidades de codificação para gerar insights e extrair valor com mais rapidez e eficiência.
- Os analistas do buy-side devem explorar maneiras de gerar Alfa de forma mais econômica e superar os benchmarks, o que os colocará em vantagem em relação às estratégias de investimento passivas.
- Enquanto isso, os analistas de sell-side encontram-se sob pressão para reduzir o custo de produção de pesquisas de investimento diferenciadas e de alta qualidade que os ajudam a atrair a atenção do buy-side.
- A estreita relação entre dados, tecnologia e talento humano é fundamental para que a integração dessas tendências seja bem-sucedida durante todas as etapas das pesquisas de investimentos.
Uma nova geração de analistas
Até alguns anos atrás, se um analista de investimentos quisesse provar seu valor, a melhor ferramenta para isso era o Excel. Atualmente, o caminho é um só: Python.
Cada vez mais, as firmas de pesquisa de investimentos buscam analistas com sólidas habilidades de codificação. Isso porque, com profissionais que dominam linguagens de programação de dados, é possível criar ferramentas flexíveis e robustas que permitirá à empresa se concentrar em maior geração de valor, além de fazer melhor uso da conectividade, dados e análises disponíveis.
Hoje em dia, os principais research analysts do mercado possuem um conjunto de habilidades muito mais universal do que os do passado –e essa nova geração pretende deixar sua marca.
Python: caminho para inovação mais rápida
Na pesquisa de investimentos, a noção de evolução rápida sempre existiu, mas era executada por meio do Excel, que é mais lento e menos eficiente que o Python. Agora, à medida que o Python vai se difundindo, os analistas poderão inovar mais rapidamente.
Com a implementação da MIFID II (Markets In Financial Instruments Directive II), esses profissionais estão ainda mais pressionados para fornecer insights, mostrando que suas pesquisas valem o investimento do cliente. Mas essa está longe de ser a única razão. Junte isso ao trabalho de combinar conjuntos de dados para se chegar a conclusões diferenciadas –além de integrar perfeitamente conjuntos de dados díspares, de fontes de terceiros, com conteúdo proprietário; e tudo isso por meio de uma estrutura flexível e fluxo de trabalho conectado e único. Só assim, você terá um ideia do desafio que os analistas de investimento vêm enfrentando.
Por isso, o Python é a ferramenta da nova geração de analistas. Em relação ao Excel, ele tem a vantagem de conseguir lidar com grandes conjuntos de dados e de incorporar machine learning e modelagem.
Tempo para tarefas de maior valor agregado
Muitos profissionais da área ainda passam horas por semana dedicados a tarefas rotineiras, como limpeza de dados ou alternância entre diferentes sistemas, mas a automação de know-how pode ajudar a diminuir essas funções repetitivas.
Esses dias, os analistas buscam maneiras de reduzir o número de cliques necessários para realizar tarefas diárias ou mesmo remover erros que podem surgir quando têm de mover dados entre aplicativos.
Naturalmente, o tempo que se economizaria poderia ser usado para ideias criativas ou análises financeiras e de avaliação mais profundas (que permitam a construção de modelos de empresas robustos), além de tarefas de maior valor agregado, como conversas com investidores e clientes.
Entretanto, apesar dessas evidentes vantagens, devemos considerar que talvez a codificação não seja um recurso útil para todo e qualquer analista. Isso porque ela é um recurso indicado para determinados “casos de uso” e, mesmo assim, nem todos os profissionais precisarão programar códigos em Python. É importante, contudo, que os analistas entendam como isso permite uma pesquisa muito mais sólida.
Em resumo, deve haver um equilíbrio entre a arte de conduzir uma pesquisa de investimentos e o uso de coding nessa tarefa. E, sem dúvida, as empresas que souberem aproveitar esse recurso corretamente, colherão os benefícios.
Tendência que só faz crescer
Quem busca vantagem competitiva já percebeu o valor da programação, seja na automatização de tarefas repetitivas, melhoria da qualidade das pesquisas ou precisão da modelagem financeira.
Em última análise, o objetivo é principalmente fornecer vantagem competitiva para a geração de Alfa no buy-side e para pesquisas de investimento do sell-side.
É importante lembrar que, mesmo entre aqueles que ainda não dominam o coding, o apetite pela ferramenta é enorme. E, à medida que os analistas se tornam mais curiosos e familiarizados com as possibilidades que ela oferece, essa tendência deverá se tornar cada vez mais forte.
Baixe nosso novo relatório e descubra como as instituições financeiras mudaram de mentalidade, e hoje em dia, ao invés de se perguntarem “por que estamos fazendo isso?”, dizem “como posso adotar isso?”
