Em um novo research paper, “Trading the Post-Earnings-Announcement Drift”, combinamos sinais PEAD com os do StarMine Analyst Revisions Model (ARM) para fornecer aos investidores um retrato mais claro dos resultados trimestrais.
- O StarMine Analysts Revisions Model (ARM) rastreia a probabilidade de futuras revisões de analistas (para cima ou para baixo). Dessa forma, o modelo oferece uma melhor perspectiva sobre como esses especialistas enxergam o trimestre fiscal de determinada empresa após ela ter relatado seus ganhos.
- A ARM usa a métrica “Predicted Surprise”, que analisa a probabilidade de uma companhia superar ou não as estimativas dos analistas para seus relatórios trimestrais, ajudando a indicar possíveis surpresas.
- A combinação de sinais PEAD e ARM resulta em uma visão mais ampla de todo o ciclo de ganhos trimestrais e produz retornos ajustados ao risco superiores a qualquer um dos inputs individuais e ao índice de mercado de igual peso.
O StarMine Analyst Revisions Model (ARM) tem sido um modelo de alta performance bastante popular desde sua criação, há mais de duas décadas.
Ele consegue rastrear a probabilidade de futuras revisões de analistas –tanto para cima quanto para baixo—, possibilitando uma boa compreensão do que eles realmente esperam do trimestre fiscal de uma determinada empresa.
Indicador de resultados inesperados
O ARM também incorpora a métrica conhecida como “Predicted Surprise”, que fornece um indicador de quanto achamos que uma companhia superará ou ficará aquém das estimativas dos analistas para seus relatórios trimestrais. Essa métrica vem se firmando como um excelente demonstrativo de possíveis “resultados surpresa”.
No entanto, o modelo do StarMine ainda não tem uma forma de medir como se espera que o preço de uma ação se comporte depois que a empresa divulga seus resultados. Esse é um ponto que tem sido estudado há um bom tempo na área de finanças, chegando a ser batizado de “Post-Earnings-Announcement Drift” (PEAD) –ou “Desvio Pós-Divulgação de Resultados”, em tradução livre para o português.
Leia o research paper: “Trading the Post-Earnings-Announcement Drift”
Como prever desvio de preços
Em nosso estudo, construímos um modelo simples de PEAD usando alguns dos fatores informativos –e, diga-se, muito bem analisados— de pesquisas anteriores. Dessa forma, pudemos mostrar que nosso sistema PEAD prevê com bastante precisão a variação de preço após a divulgação de resultados de uma empresa.
Porém, o desempenho fica ainda melhor quando combinamos nosso modelo PEAD com o ARM.
Para informações adicionais sobre como ter uma visão mais completa de todo o ciclo de resultados trimestrais por meio de um modelo linear para a construção de portfólios negociáveis, faça o download de nosso white paper: “Trading the Post-Earnings-Announcement Drift”
Ao fazer isso, podemos incorporar informações sobre como o trimestre fiscal de uma companhia está progredindo, se é provável que ela supere ou não as estimativas para os relatórios e, por fim, como o preço das ações se comportará nos dias seguintes a sua divulgação.
Essa combinação produz uma imagem completa de todo o ciclo de resultados trimestrais (antes, durante e nos dias seguintes ao anúncio do balanço empresarial) e produz retornos ajustados ao risco superiores a qualquer um dos inputs individuais e ao índice de mercado de mesmo peso.
Para informações adicionais sobre como ter uma visão mais completa de todo o ciclo de resultados trimestrais por meio de um modelo linear para a construção de portfólios negociáveis, faça o download de nosso white paper: “Trading the Post-Earnings-Announcement Drift”
