Os seis pecados capitais dos fundos smart-beta

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Nos últimos anos, os fundos smart-beta tornaram-se cada vez mais populares, à medida que os investidores procuram acesso eficiente e de baixo custo aos activos de retorno recorrentes. No entanto, as transacções de mercado repletas de grandes fluxos de fundos smart-beta poderiam criar instabilidades do mercado e deixar os investidores expostos a grandes perdas.

Isto é particularmente preocupante durante os períodos de stress do mercado financeiro, uma vez que a popularidade dos fundos smart-beta está a impulsionar grandes quantidades de capital em áreas específicas do mercado e, se a maré recuar, pode causar ciclos de feedback negativos rápidos e desencadear vendas maciças sistemáticas . Precisamente as preocupações com esse cenário estão a aumentar na presente actualidade.

À medida que mais investidores perseguem as mesmas fontes de retorno, é provável que os retornos dessas mesmas fontes diminua. Alguns também argumentam que os fluxos de smart-beta estão a distorcer os preços de mercado. Na sua opinião, os produtos smart-beta geram factores de risco – valor, baixa volatilidade e impulso – mais arriscados ou mais voláteis para o futuro e, em essência, tais estratégias correm o risco de serem vítimas do seu próprio sucesso.

Acreditamos que seja necessária uma abordagem profundamente analítica de ajuda para que os investidores possam evitar a erosão ou mesmo a perda de lucros como resultado da exposição de fundos smart-beta aos seis riscos que destacamos abaixo:

  1. Risco de associação macro: a correlação entre os factores de rendimento e o risco macro aumentou, enquanto a oportunidade de gerar alfa foi reduzida, talvez porque um aumento do nível de capital tenha perseguido parâmetros semelhantes. Do mesmo modo, essa relação entre os factores de rendimentos e o risco macro poderia ser o resultado do actual regime de política monetária não convencional, onde a fragilidade económica e os balanços do banco central conspiraram para vincular os retornos das ações com mais atenção aos bancos centrais, riscos macro.
  2. Risco de ponto de entrada: o ponto de entrada num produto smart-beta é fundamental para determinar a probabilidade de um investidor obter um retorno positivo com base no impulso do activo.
  3. Risco de valorização: É o risco de um investidor comprar uma carteira cara, que bloqueie os retornos futuros. Testemunhamos isso com empresas de alta qualidade. Desde a crise financeira global, que tem havido uma preferência geral por empresas de alta qualidade que podem aumentar os seus lucros num contexto de menor crescimento. Essas empresas são muitas vezes consideradas como activos defensivos que estão melhor posicionadas para resistir a uma maior deterioração das condições económicas. No entanto, esta tendência de qualidade levou as avaliações de empresas de alta qualidade a níveis raramente vistos no passado, provavelmente causando erosão nos seus retornos.
  4. Menor selecção de métricas: Escolher apenas uma selecção de métricas de valor que historicamente têm um melhor desempenho não é necessariamente a melhor rota para construir um valor sólido e desejável. Definir e combinar as métricas de investimento deve incluir uma análise aprofundada.
  5. Horizonte temporal: Este risco ocorre quando um investimento é feito num veículo smart-beta num momento em que o ambiente económico não é propício a esse estilo de investimento particular. Consequentemente, um investidor pode enfrentar a difícil decisão de manter ou abandonar uma estratégia que tenha sido bem sucedida até esse ponto.
  6. Ineficiência do modelo de risco: uma crítica frequente aos investimentos quantitativos é o seu uso e dependência de modelos de risco. As preocupações centram-se geralmente na dependência de modelos de risco em:
    -Controle da exposição a factores macro: Introduz geralmente operações direccionadas ao risco em vez de retornar, o que torna o portfólio e a sua construção menos transparentes e mais difíceis de entender.
    – Dados passados para construir previsões futuras: A dependência de dados históricos para calibrar a exposição a fatores macro pode dar sinais incorretos substimando o risco.

Embora a abordagem utilizada por estes modelos para medirem o risco das ações seja altamente efectiva na maioria dos ambientes de mercado, há casos em que esses modelos falham. É importante entender essas ineficiências, pois podem causar perdas significativas ao subestimar a inversão súbita de um factor de risco macro. Por exemplo, fortes picos de volatilidade podem gerar ineficiências nesses modelos de risco, como aconteceu no final de 2014 com o colapso do preço do Brent:

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Rankia