Analistas quantitativos focam cada vez em mídias sociais e sentimento de notícias para melhorar a performance dos portfólios –e os resultados são promissores.
- A análise do sentimento de notícias e das mídias sociais pode aumentar os retornos obtidos com estratégias multifatoriais de investimento.
- Os melhores resultados são obtidos com uma combinação de aplicações de sentimento.
- O retornos podem ser ainda maiores com a adição de aceleração de sentimento à mudança de sentimento.
O chamado sentimento de notícias e de mídias sociais está ganhando popularidade na comunidade de investidores por ser uma fonte de dados alternativos que podem ser usados na busca por retornos adicionais. Além disso, ele funcionaria como uma ferramenta para limitar riscos de carteiras de investimento.
Para investigar essas possibilidades, potencialmente positivas, o white paper “Adding Sentiment to Multifactor Equity Strategies” –uma colaboração da Refinitiv com a Probability and Partners—, se debruçou sobre a aplicação de dados de sentimento a quatro estratégias de equidade multifatoriais, e as conclusões foram promissoras.
Faça o download do white paper “Adding Sentiment to Multifactor Equity Strategies”
Elementos da pesquisa
A pesquisa obtém dados de sentimento do Refinitiv News Analytics (RNA), que emprega algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para ler e interpretar notícias em tempo real no noticiário da Reuters.
Então, os itens de notícia são marcados (tagged) para relacioná-los a uma empresa ou commodity, e os algoritmos fornecem características quantitativas para cada um deles:
- Uma pontuação de sentimento indica a probabilidade de um item de notícia ter impacto positivo, negativo ou neutro sobre o preço de um ativo.
- Já uma pontuação de relevância aponta o grau de importância que determinado item de notícia possui para um ativo.
- As chamadas pontuações de novidade (novelty scores) embutem indicadores variados, incluindo o número de itens de notícias semelhantes identificados antes e depois do item que é pontuado por sentimento.
Uma mudança no sentimento causada por notícias positivas a respeito de determinado equity –e que, portanto, vai impulsionar seu preço— é utilizada para capturar a influência das notícias sobre os preços das ações.
Os dados de mercado empregados na pesquisa são os preços das ações dos constituintes do índice S&P 500 entre 18 de janeiro de 2008 a 31 de dezembro de 2018 (o equivalente a 36 períodos de 13 semanas).
E o modelo de fator Fama & French serve como base para o modelo de investimento tradicional, com análises de excesso de retorno de mercado, tamanho, valor, momentum, baixa volatilidade e sentimento. Para a carteira de investimentos, usamos a estratégia de momentum alfa de Hühn & Scholtz (2018).
Aplicações de sentimento
Sentimento como um fator de investimento separado
A pesquisa para esta aplicação de sentimento adota modelos de fator padrão, de padrão + sentimento e apenas de sentimento. O desempenho das três carteiras associadas é medido semanalmente com base no retorno total.
Resultados dos investimentos baseados em modelo de fator:
A tabela acima mostra que o retorno anual do modelo de fator padrão excede o retorno do índice S&P 500 em 2,58%.
Mas ao compararmos o modelo de fator padrão com o modelo padrão + sentimento vemos um retorno anual adicional de 0,5%, enquanto as características de risco (volatilidade e erro de rastreamento) não são materialmente diferentes.
Já na comparação entre um modelo de fator que possui apenas retorno de mercado e sentimento como fatores e o modelo de fator padrão observamos um ganho próximo ao do modelo de fator padrão em comparação ao S&P 500.
Performance do modelo de fator com sentimento versus o modelo sem sentimento:
Outro ângulo para avaliar o valor agregado do modelo de fator padrão + sentimento é aplicar uma estrutura relativa na qual o modelo de fator padrão desempenha o papel do índice.
A tabela acima mostra que o modelo de fator + sentimento acompanha de perto o modelo sem sentimento. Entretanto, o índice de informação de 0,43 significa 43 pontos básicos de retorno adicional por ano durante o período de nove anos observado para cada 1% de erro de rastreamento.
Portanto, parece bastante claro que o sentimento como um fator adicional em um modelo de fator pode agregar valor significativo.
Sentimento como uma sobreposição de risco para ações individuais
A aplicação do sentimento como uma sobreposição de risco é baseada em duas categorias de estratégias: evitar perdedores e escolher vencedores. Ambas têm o potencial de aumentar os resultados, mas a primeiro também pode ajudar a evitar perdas.
A sobreposição de risco é empregada em nível acionário dentro dos setores para evitar as ações com pontuação mais baixa no que diz respeito a mudanças semanais no sentimento. Assim, percentagens variáveis de ações com menores mudanças de sentimento podem ser filtradas.
Nesse caso, três cenários determinam a triagem: “sutil” elimina 10% das ações; “médio”, 30%; e “agressivo”, 50%.
Sentimento como uma sobreposição de risco para setores
Assim como o sentimento pode ser usado como uma sobreposição de risco para ações individuais, também pode servir para os setores. Igualmente ao que ocorre em nível acionário, ele vai “pesar para mais ou para menos” os setores com base nas mudanças de sentimento de todo o setor.
Entre os onze setores do índice S&P, os cinco principais (em termos de sentimento) estão com peso excessivo, e os cinco últimos, com peso insuficiente. Os cenários são novamente sutis: os setores superiores têm 10% de peso acima do normal, 30% médios e 50% agressivos.
Sentimento como sobreposição de risco e para rotação de setor:
As combinações entre aplicações de sentimento sutis, médias e agressivas para a sobreposição de risco e abordagem setorial fornecem nove estratégias no total. Seu desempenho é mostrado na tabela acima.
Combinações de todas as estratégias
No white paper que produzimos com a Probability and Partners, exploramos ainda o efeito de se combinar as três aplicações de sentimento elencadas acima.
Aqui, o principal resultado foi o nível de retorno obtido: o mais alto de todas as aplicações de sentimento, com ganhos de 2% tanto sobre o modelo de fator quanto sobre o de sentimento.
O que podemos aprender com as mídias sociais e o sentimento das notícias?
Embora a aplicação do sentimento no mundo dos investimentos ainda seja relativamente nova, o nosso white paper destaca esse recurso pode auxiliar no desempenho das carteiras.
Além disso, ele abre caminho para pesquisas adicionais, como a adição de aceleração de sentimento, que é essencialmente a rapidez com que o sentimento em relação a uma determinada ação está sendo alterado. Também é importante lembrar que o sentimento pode ser utilizado em outros mercados, como o de títulos ou de commodities. Mas este assunto fica para um próximo post. Até lá!
Faça o download do white paper “Adding Sentiment to Multifactor Equity Strategies”
A Refinitiv está agora no Telegram! Receba atualizações diárias de análises de mercado em seu celular. Inscreva-se em t.me/Refinitiv
