Os investidores adoram dizer que as previsões econômicas são erráticas demais para serem empregadas nas estratégias de negócios. No entanto, a Fathom Consulting vem constatando que até mesmo as imprecisões desses prognósticos podem ser sistematicamente exploradas na busca de portfólios mais rentáveis.
- Por incrível que pareça, é possível montar carteiras de investimento mais vantajosas observando o grau de discordância entre os analistas macroeconômicos consultados pela Reuters.
- A Fathom Consulting, empresa parceira da Refinitiv, constatou que quanto maior as diferenças de opinião entre os analistas macroeconômicos, melhores os retornos dos ativos ao controlarmos o nível de risco de mercado. Portanto, as carteiras baseadas nessa premissa apresentam melhores retornos absolutos e ajustados ao risco.
- As discordâncias entre os analistas e a volatilidade do mercado são riscos que se complementam. E a incorporação de informações advindas de ambos os riscos –por meio de previsões de mercado condicionadas às tendências macroeconômicas, por exemplo – permite que os investidores criem portfólios ainda melhores.
Converter sinais macroeconômicos em estratégias de investimento ainda é algo que gera muito debate e, inúmeras vezes, ceticismo.
Uma das principais dificuldades na formação de previsões econômicas mais precisas decorre, no fim das contas, da falta de habilidade dos analistas em lidar com comportamentos tipicamente humanos. Muitos desses profissionais, por exemplo, demoraram a entender a explosão inflacionária de 2021 mesmo com os evidentes sinais que já se acumulavam desde a primavera desse mesmo ano.
No gráfico abaixo é possível ver como a previsão média mensal do Índice de Preços ao Consumidor (CPI) dos EUA ficou, muitas vezes, bem abaixo dos resultados reais ao longo de 2021 e em parte de 2022.
O que queremos dizer com isso é que, por serem humanos, os responsáveis pelas previsões, como os economistas, também são propensos a agir baseados em emoções –sendo muito otimistas quando os tempos estão bons, e pessimistas quando estão ruins.
Apesar desses vieses, as previsões, assim como os preços dos ativos, ainda são capazes de oferecer insights sobre o consenso do mercado e o que pode surpreender os investidores.
Por exemplo, surpresas macroeconômicas estão ligadas aos retornos das ações. E, assim como devemos fazer com qualquer outra ferramenta, o desafio aqui é fazer o melhor uso possível dessas surpresas.
Para isso, um bom ponto de partida é o banco de dados Reuters Poll, que pode ser acessado por meio do Refinitiv Datastream Data Loader e do Datastream Web Service. Essa nossa base de dados inclui previsões macroeconómicas trimestrais, mensais e semanais para mais de 900 indicadores.
Como construir portfólios com base em previsões econômicas discordantes
Em meio a mais de 900 indicadores macroeconômicos, a grande questão é: por onde começar?
Bem, um ponto de partida razoável são os seis indicadores dos EUA que o National Bureau of Economic Research (NBER) monitora de perto para rastrear expansões e contrações econômicas. São eles: 1. Folhas de Pagamento não Agrícolas; 2. Produção Industrial; 3. Desemprego; 4. Renda Pessoal; 5. Consumo Pessoal; 6. Vendas no Varejo.
Pesquisas acadêmicas (por exemplo, Gao et al, 2019) indicam que retornos mais baixos dos ativos geralmente estão associados a períodos de alta discordância entre os analistas. Portanto, partindo desse princípio, calculamos a dispersão nas macroprevisões para cada um dos seis indicadores. Além disso, construímos uma sétima medida, que compara o nível de discordância em todas as seis variáveis em uma abordagem de scorecard.
Com tudo isso, concluímos que essa métrica composta de divergências entre os analistas é útil para capturar não apenas períodos de extrema volatilidade do mercado, conforme medido pelo índice VIX, mas também um conjunto mais amplo de períodos voláteis.
Também descobrimos que essa estratégia composta tem melhor desempenho se associada ao nível de discordância nas previsões de folha de pagamento em relação a dois benchmarks: o que busca maximizar o índice histórico de Sharpe a cada trimestre e o que consiste em uma estratégia simples de peso fixo.
Prognóstico de risco de mercado por meio da métrica FROG
Nossa análise demonstra que é vantajoso criar portfólios incorporando níveis extremos de disparidade entre as previsões macroeconômicas dos analistas –e que nem todos esses períodos coincidem com a extrema volatilidade do mercado.
Em outras palavras, a volatilidade do mercado e as discordâncias entre as análises fornecem informações significativamente diferentes, que podem ser mais bem exploradas por meio do uso de previsões condicionais.
Conseguimos exemplificar isso ao fazer um prognóstico de risco de mercado condicionada ao estado da economia: o FROG (Fathom Risk-Off Gauge). Essa métrica emprega os dados da Refinitiv para mostrar, em um simples exercício de probabilidade, se os mercados estão ou não em um regime de risco.
O FROG é um indicador atraente, pois imita o tipo de previsor que está continuamente aprendendo sobre a relação entre os mercados e a economia, e que nunca tem certeza de qual regime de mercado prevalecerá em um determinado momento, mas que também não se intimida em fornecer estimativas de probabilidade claras.
A conclusão foi de que uma previsão condicional como o FROG permite que os investidores adotem portfólios que podem separar períodos de retornos mais altos e mais baixos, ou seja, períodos de risco ou sem risco.
Essas descobertas estão expostas no gráfico acima e, para os investidores que buscam adotar essa abordagem, podem ser facilmente resumidas nas seguintes máximas:
- É preciso diferenciar da forma mais clara possível as fases de risco daquelas sem risco (pouca sobreposição entre os regimes).
- Na relação entre risco e retorno exposta no gráfico acima, a inclinação para baixo indica um período sem risco, e para cima, com risco.
Interessado em mais?
Este relatório destaca algumas das principais descobertas de um recente relatório da Fathom Consulting, empresa parceira da Refinitiv. Para ler o artigo completo, clique aqui, e obtenha mais informações sobre como as previsões econômicas e os dados de mercado podem ser usados para criar portfólios mais rentáveis.
