Já escrevi antes
aqui no blog que entendo ser vantajoso assinar uma ou mais casas de análises
(Research), pois são úteis ao aprendizado do investidor iniciante e até do
intermediário. Ajuda na montagem de uma carteira e ensina conceitos importantes
da área.
No início desse
blog, opinei sobre algumas casas de análise que conhecia e apontei vantagens e
desvantagens em cada uma. O artigo é esse: "Vale
a Pena Contratar uma Casa de Análise de Investimentos?"
Mais recente postei
sobre isso, revelando que "Voltei
a Assinar a Empiricus". E uma das newsletters que assino é a série
"Strategic Intelligence", escrita pelo advogado, economista,
banqueiro de investimentos e autor americano James Rickards, cujos livros mais
relevantes são Febre do Ouro, O Caminho para a Ruína, Cripto Wars - A Guerra
das Criptomoedas e a Grande Queda. O autor vem alertando há muito tempo sobre
os riscos dos mercados globais, as possíveis bolhas formadas pelo excesso de
liquidez provocada pela enxurrada de dinheiro emitida pelos Bancos Centrais do
mundo para combater a crise de 2008/2009. Dois dos livros citados acima tenho à
venda no Estante Virtual: A
Febre do Ouro e Cripto
Wars - A Guerra por Trás das Criptomoedas.
Na citada
newsletter, o autor fala de uma técnica de previsão que pode ser aplicada para
finanças e mercado financeiro. Por se tratar de material com direito autoral,
não transcreverei nenhum texto extraído de lá. Vou citar apenas a ideia que
achei relevante. A técnica que ele menciona é composta por 4 quesitos. São
eles:
1 - Equação de Bayes - matemática aplicada que
consiste em formular uma hipótese baseada nos dados disponíveis, que
normalmente são escassos. À medida que novos dados vão surgindo, insere-se no
modelo e atualiza a hipótese usando esses novos dados. Essa atualização pode
enfraquecer a hipótese a ponto de você descartá-la. Ou, ao contrário, levá-la a
um nível de 90%, perto da certeza de sua ocorrência. Muitos estatísticos
desaprovam essa técnica de formular uma hipótese sem dados disponíveis, mas em
certas áreas é preciso montar um plano de ação, mesmo que os dados não ajudem
muito. É o caso de segurança nacional, inteligência, eleições etc. Para se
aprofundar nesse tema, tem muitos sites que detalham o Teorema, a começar pela Wikipedia. Vale a
pena mergulhar nesse assunto.
2 - Teoria da Complexidade - demonstra como
eventos completamente inesperados podem surgir do nada e perturbar sistemas
estáveis. Parece se aproximar do conceito de cisne negro do Nassim Taleb. São
eventos fora do radar e que provocam estragos. São aqueles que "nem
sabemos que não sabemos" (unknown unknowns, expressão cunhada por Donald
Rumsfield), até que ele aparece e causa colapsos em cascata em sistemas como a
internet, mercado financeiro, sistemas de energia.
3 - Psicologia - são os vieses comportamentais
dos seres humanos, que agem por instinto de sobrevivência, influenciados pela
emoção e não pela razão. São componentes que refutam a ideia de mercados
eficientes, onde todas as informações estão disponíveis a todos e todos fazem a
melhor escolha racional. Sabemos que no mercado financeiro isso não ocorre. O
mercado é mesmo "aquele sujeito" bipolar que exagera no otimismo e no
pessimismo, gerando distorções temporárias nas cotações dos ativos e abrem
oportunidade para quem está atento a esses movimentos. Normalmente os modelos
de previsão tradicionais não incluem elementos da Psicologia Comportamental,
muito presentes na realidade. Um dos autores no tema Economia Comportamental é
o Richard Thaler, economista ganhador do Prêmio Nobel em 2017. Principais
livros são "Nudge
- Como Tomar Melhores Decisões sobre Saúde, Dinheiro e Felicidade" e
"Misbehaving:
A Construção da Economia Comportamental". Tenho ambos no meu estoque
na Estante Virtual.
4 - História - os economistas costumam rejeitar
o uso da História nos modelos, pois são difíceis de serem quantificados e
testados os fatos históricos e as reações a eles. Dizem que a História costuma
se repetir como farsa, mas é importante estudar fatos históricos relacionados
ao tema que se está estudando para prever, a partir das consequências dos
acontecimentos passados, como as pessoas reagiram e se comportaram. Podemos
citar como exemplo o que ocorreu nas crises de 1929 e 2008, os fatores que as
desencadearam, o posicionamento inicial dos governos, empresas e cidadãos, as
medidas tomadas e as reverberações das consequências, para antevermos o que
ocorreria em uma próxima crise.
Sei que fazer
previsões requer um certo conhecimento e alguma formação na área ajuda. Mas é
possível, a partir dos dados que conhecemos formular hipóteses e ir adicionando
informações para testar ou refutar a ideia inicial. Isso pode ser útil no
acompanhamento geral do cenário para os investimentos, a geopolítica mundial, a
política interna etc, enfim uma série de áreas que afetam diretamente os nossos
investimentos.
Em termos práticos,
imagina uma planilha com uma hipótese central. Vou dar um exemplo: impeachment
de Donald Trump, presidente americano atual, essa seria a tese central.
Enumera-se uma série de quesitos menores associados à tese central (uma
decomposição daquela) e pondera-os em termos de percentuais de probabilidade de
ocorrência de cada um deles. À medida que os fatos forem se sucedendo a
probabilidade de confirmação ou refutação dos quesitos vai se tornando mais
clara, e a tese descartada ou elevada à categoria de alta probabilidade. Devido
à opacidade óbvia do futuro, muitos quesitos surgirão e que não estavam no
radar (os unknown unknowns, de Donald Rumsfeld). Muitas ocorrências que nem
sabíamos que não sabíamos emergirão para influenciar a hipótese e que não foram
pensadas pelo previsor.
Sabemos que o futuro
é realmente opaco e tentativas de prevê-lo tem abalado a reputação de muitos
que tentaram. Mas não é por que não podemos prever com exatidão que não
possamos pensar em probabilidades de ocorrência de fatos que nos afetam e
tentar se posicionar antecipadamente para minimizar os danos ou se beneficiar
com eles. Esse foi o intuito desse artigo.
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