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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

FACULDADE DE CIÊNCIAS ECONÔMICAS

DEPARTAMENTO DE ECONOMIA E RELAÇÕES INTERNACIONAIS

LEONARDO IMMICH GONÇALVES

O USO DE INDICADORES TÉCNICOS COMO SUPORTE À TOMADA DE

DECISÕES NO MERCADO FINANCEIRO

Porto Alegre

2018


O USO DE INDICADORES TÉCNICOS COMO SUPORTE À TOMADA DE

DECISÕES NO MERCADO FINANCEIRO

Trabalho de conclusão submetido ao curso de Graduação

em Ciências Econômicas da Faculdade de Ciências

Econômicas da UFRGS, como requisito parcial para

obtenção do título de Bacharel em Economia

Orientador Prof. Dr. Carlos Eduardo Schönerwald da

Silva

Porto Alegre

2018


O USO DE INDICADORES TÉCNICOS COMO SUPORTE À TOMADA DE DECISÕES

NO MERCADO FINANCEIRO

Trabalho de conclusão submetido ao curso de Graduação

em Ciências Econômicas da Faculdade de Ciências

Econômicas da UFRGS, como requisito parcial para

obtenção do título de Bacharel em Economia

Aprovado em: Porto Alegre, 5 de dezembro de 2018.

BANCA EXAMINADORA:

Prof. Dr. Carlos Eduardo Schönerwald da Silva – Orientador

Universidade Federal do Rio Grande do Sul - UFRGS

Prof. Dr. Nelson Seixas dos Santos


Prof. Dr. Sabino da Silva Porto Júnior


AGRADECIMENTOS

Brecht dizia que mesmo os grandes atores precisam de um diretor para se expressarem

plenamente. Agradeço a meu orientador, Carlos, por acreditar neste trabalho desde o incipiente

projeto que o originou. Já posso sentir falta dos encontros e aprendizados que nestes adquiri.

À Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), agradeço por oportunizar

minha formação acadêmica.

A meus pais, Gilberto e Marta.

Tudo o que eu faço, e tudo o que eu sou, vocês me permitiram ser.

RESUMO

O presente estudo se dispôs a discutir a eficiência das estratégias de análise técnica,

conhecidamente ativas, frente às alocações eficientes passivas, otimizadas por escolhas de

carteiras baseadas na teoria moderna de portfólios. Além disso, o estudo procurou discutir a

influência que a busca por estes processos possui sobre os traços comportamentais da tomada

de decisões humana em mercados financeiros. Através de revisões de literatura, foram

perpassadas abordagens que, em diferentes períodos, mostraram-se relevantes e aplicáveis aos

assuntos ressaltados. Amparado em estudos nacionais e internacionais, o trabalho procurou

confrontar questões teóricas e práticas para, assim, avaliar qualidades e deficiências da análise

técnica, objetivando destacar os processos que melhor performam quando postos em prática.

Os métodos de análise técnica conduzem investidores a erros alocativos e cognitivos em

magnitude superior aos observados por métodos alternativos, como estratégias passivas e de

buy and hold, sob mensuração de diferentes indicadores.

Palavras-chave: análise técnica, alocações de portfólio, tomada de decisões, finanças

comportamentais

ABSTRACT

The study discusses the efficiency of technical analysis strategies, which are known as active

methods, in opposition to passive efficient allocations, obtained by optimization of portfolio

choices based on the modern portfolio theory. In addition, the study sought to discuss the

influence that the pursuit of these processes has on the behavioral traits of human decision

taking in financial markets. From a literature review that intends to locate and insert the reader

in the proposed discussion, are presented different approaches that showed relevance and

applicability in different historic periods and under different circumstances, from both

qualitative and quantitative points of view. Through a series of empirical evidences collected

from national and foreign references, the work sought to confront theoretical and practical

approaches in order to evaluate the qualities and weaknesses of technical analysis and active

methods of portfolio management, highlighting the processes that best perform under practical

basis. The superiority of alternative methods, such as passive and buy-and-hold strategies in

producing efficient allocations from different perspectives is observed; the methods of technical

analysis, under the measurement of different indicators, are unable to provide efficient

performances, leading investors to allocative and cognitive errors.

Keywords: technical analysis, portfolio allocation, decision taking, behavioral finances

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Gráfico 1 - Suportes e resistências ........................................................................................ 18

Gráfico 2 - Médias móveis ................................................................................................... 20

Gráfico 3 - Bandas de Bollinger ........................................................................................... 21

Gráfico 4 - Índice de Força Relativa ..................................................................................... 22

Gráfico 5 - On Balance Volume ........................................................................................... 23

Equação 1 - Retorno esperado de uma carteira em Markowitz .............................................. 26

Equação 2 - Risco de carteira em Markowitz ........................................................................ 26



Equação 5 - Função de utilidade em Black-Litterman ........................................................... 29

Equação 6 - Retorno de um ativo em Sharpe ........................................................................ 30

Equação 7 - Indicador de risco-retorno em Sharpe................................................................ 31

Equação 8 - Mensuração alternativa de diversificação .......................................................... 31

Equação 9 - Mensuração alternativa de diversificação .......................................................... 32

Figura 1 - Risco de carteira em função do número de ativos constituintes ............................. 32

Figura 2 - Alocação em forma de pirâmide ........................................................................... 33

Figura 3 - Função de valor em Kahneman e Tversky .............. Error! Bookmark not defined.

Quadro 1 - Principais anomalias de mercado ........................................................................ 46

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

CML Capital Market Line

IBOV Índice Bovespa

IBM International Business Machines

IFR Índice de Força Relativa

MACD Moving Average Convergence Divergence

NASDAQ National Association of Securities Dealers Automated Quotations

NYSE New York Stock Exchange

OBV On Balance Volume

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO........................................................................................................... 10

2 A HISTÓRIA DA ANÁLISE TÉCNICA ................................................................... 13

2.1 A CONTRIBUIÇÃO DE CHARLES DOW ........................................................... 13

2.2 PADRÕES, CICLOS, TENDÊNCIAS E MERCADOS ......................................... 14

2.3 SURGIMENTO DE GRÁFICOS E INDICADORES ............................................. 15

2.4 INDICADORES TÉCNICOS E PREVISIBILIDADE NO MERCADO

FINANCEIRO ................................................................................................................. 17

2.4.1 Volume .......................................................................................................... 17

2.4.2 Suportes e resistências .................................................................................. 18

2.4.3 Médias móveis ............................................................................................... 19

2.4.4 Bandas de Bollinger ...................................................................................... 20

2.4.5 Índice de Força Relativa ............................................................................... 21

2.4.6 On Balance Volume ...................................................................................... 22

3 GESTÃO DE CAPITAL E RISCO ............................................................................ 24

4 INFLUÊNCIA DA EMOÇÃO NA TOMADA DE DECISÕES ................................ 38

5 CONCLUSÃO ............................................................................................................. 55

REFERÊNCIAS ................................................................................................................. 57

10

1 INTRODUÇÃO

Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficácia dos métodos de análise técnica, através da

mensuração do comportamento de seus indicadores sob diferentes perspectivas, como um

método capaz de proporcionar ao investidor uma caracterização eficiente para posicionamento

de investimentos objetivando à obtenção de resultados satisfatórios e diferenciação frente ao

mercado. Procura-se, ainda, analisar o processo de tomada de decisão sob circunstâncias de

risco, incerteza e condicionadas pelo aspecto do comportamento humano, isto é, a influência

desempenhada pelas emoções nas decisões de investimento.

A análise técnica de ações releva-se, em termos de investimento em ativos financeiros,

como alternativa à otimização de investimentos ao relacionar-se com a gestão ativa dos recursos

à medida em que busca, através da observação do comportamento de indicadores técnicos e

gráficos, sinais de compra e venda de ações.

Paralelamente à corrente fundamentalista, que avalia o patrimônio de uma empresa, seus

balanços e a previsão de seus resultados futuros para determinar o valor justo de sua ação, a

análise técnica prospecta oportunidades de negócios via representação gráfica da situação de

uma empresa, acreditando que esta encontra-se refletida nos preços de mercado de suas ações.

Com base no legado de Charles Dow e realizando a devida contextualização de seus

escritos, buscar-se-á analisar os pressupostos desta corrente. Em uma abordagem sistêmica que

abrange o período compreendido entre os primeiros registros desta técnica, no Japão, e

avançando pelos processos históricos de formação de mercados e elaboração de diferentes

indicadores e conceitos, chegando a um retrato dos dias atuais, onde diferentes plataformas

modernas de operação em bolsa, além de trading systems robotizados, auxiliam e embasam a

tomada de decisão do analista técnico buscando-se analisar o desenvolvimento desta

metodologia como uma ferramenta de atuação para os investidores do mercado financeiro.

Após esta parte inicial, visa-se à descrição e confrontação, em bases teórica e prática, dos

diferentes referenciais de gestão de capital, risco e alocação de carteiras, através de uma revisão

de literatura dos fatores de proteção a elementos exógenos ao mercado e endógenos ao

comportamento humano.

Historicamente, costuma-se observar vantagem do mercado na disputa com investidores

individuais pela superioridade dos rendimentos em termos de eficiência alocativa. Neste

cenário duas são as possibilidades de postura adotada pelo investidor: métodos de gestão ativa

ou passiva. Por um lado, gerir um portfólio ativamente consiste em prospectar recorrentemente

11

por oportunidades de mercado através da análise do comportamento de gráficos e indicadores

que suportem a decisão objetivando a valorização de ativos financeiros em horizontes

específicos de tempo (intraday, diário, semanal, mensal, etc). Por outro lado, os métodos de

gestão passiva de capital recomendam a construção da alocação dos ativos (asset allocation)

ideal como a alternativa que maximiza os rendimentos do investidor no mercado financeiro. A

partir da avaliação da tolerância ao risco e dos objetivos de um investidor, uma carteira

diversificada de ativos é estabelecida e esta permanece inalterada por um período previamente

determinado, de maior duração se comparado a métodos ativos, para atuação no mercado. Para

elaborar esta carteira eficiente podem ser utilizados diferentes modelagens, com especial

destaque para as de Markowitz, Black-Litterman e Sharpe. Nestes modelos, é possível construir

um número infinito de portfólios através da mera modificação do peso relativo de cada ativo

no portfólio, considerando previamente definidos quais ativos receberão aporte.

O modelo pioneiro de Markowitz é baseado na diversificação de investimentos, cabendo ao

investidor escolher entre duas ou mais carteiras de investimentos com base em seus retornos

frente ao risco incorrido. Assim, o investidor decidirá, sempre, pela carteira de ativos que lhe

proporciona maior rentabilidade frente a um determinado nível de risco. De maneira inversa,

caso tenha que escolher entre duas carteiras de mesmo retorno, optará pela de menor risco, ou

seja, para um determinado nível de retorno, desejar-se-á o menor nível de risco. A combinação

entre maximização de retornos esperados e minimização de riscos resulta em fronteiras

eficientes de investimento, onde se observam combinações de ativos de maior retorno esperado

para um dado nível de risco. Esta abordagem é seguida pelo modelo quantitativo proposto por

Fischer Black e Robert Litterman, que combina expectativas futuras de retornos individuais e

equilíbrio de mercado para corrigir dois dos aspectos que dificultam a ampla operacionalização

dos modelos quantitativos de alocação: a dificuldade em estimar retornos futuros e a incorreta

determinação de parâmetros para ativos em uma carteira. Sharpe acrescenta a percepção de que

os retornos dos ativos de um mesmo mercado são correlacionados com um índice único

representativo do balanço geral de retornos do ambiente onde transacionados. Ao expor

diferentes abordagens, em diferentes períodos, a compreensão de qualidades e defeitos dos

diferentes modelos compreende uma tentativa de contribuir e aprimorar as percepções

individuais, à medida em que permite observar aspectos relevantes na elaboração de estratégias.

Além de discutir os traços comportamentais humanos e a influência que estes desempenham

sobre as tomadas de decisão dos indivíduos, são acrescentados estudos complementares que

procuram avaliar e mensurar a influência das emoções nas decisões de investimento, de forma

12

a embasar a explicação dos vieses humanos que explicam a diferença entre a maneira com que

as decisões deveriam ser formadas, de acordo com a racionalidade, e como realmente ocorrem

na prática, condicionadas pela variável emocional dos indivíduos.

13

2 A HISTÓRIA DA ANÁLISE TÉCNICA DE ATIVOS FINANCEIROS

Independentemente do formato adotado, mercados existem há séculos. Os primeiros

marcos remetem à Babilônia, há 2.000 anos a.C, onde investidores e banqueiros realizavam

negociações entre si. No século XII d.C., observava-se a existência, em grande parte das

cidades, de mercados conectados por redes de arbitragem (BRAUDEL, 1982).

A análise técnica, embora concebida como um antigo método de mensuração, não

apresenta evidências suficientemente confiáveis de sua origem. Seus primeiros registros

provêm do Japão, onde um rico comerciante utilizava os princípios da análise técnica em suas

negociações para gerar renda. Sokyo Homna enriqueceu comercializando arroz nos centros

comerciais japoneses de Tóquio, Kyoto, Osaka e Sakata, sua cidade natal e centro de

distribuição nacional do produto (KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011). Conhecidos como

“A Constituição de Sakata”, os preceitos de Homna baseavam-se na observação diária de preços

como instrumento de predição ao valor do dia seguinte.

2.1 A CONTRIBUIÇÃO DE CHARLES DOW

Jornalista de formação, Charles Dow dedicou relevante parcela de sua vida à cobertura

de notícias relacionadas ao mercado financeiro. Sua primeira experiência profissional foi no

Providence Journal, em 1879; um ano depois, já em Nova Iorque, moldou as bases para formar

a Dow Jones & Company com Edward Jones e Charles Bergstresser no ano seguinte. A

companhia era responsável pela publicação de boletins de notícias de cunho financeiro, escritos

à mão, e que eram posteriormente distribuídos a clientes das redondezas de Wall Street.

Conhecido como o pai da análise técnica, Charles Dow (1851-1902) foi pioneiro em

reintroduzir e comentar análises anteriores, remodelando-as aos padrões, termos e exigências

de sua época. A performance do mercado acionário passou a ser mensurada por índices, como

nos moldes atuais, permitindo elevada sofisticação do mercado de ações e de seus participantes.

A contribuição de Dow vai além da criação de índices. A Dow Jones Company foi a primeira a

publicar, abertamente, preços de ações; anteriormente, estes se encontravam à disposição

apenas em subscrições pagas. A análise técnica era, em sua visão, a maneira de desinformados

tornarem-se informados pela observação de preços com finalidade preditiva em contexto de

especulação, manipulação e pouca regulação (KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011).

Dow escreveu editoriais tratando do que aprendera em suas experiências como repórter

e assessor em Wall Street, embora nunca houvesse organizado suas publicações em uma teoria

14

coerente em si própria. Tendo dedicado sua vida à análise do comportamento do mercado

financeiro norte-americano, obteve reconhecimento ao ter seus escritos alcunhados como “A

Teoria de Dow”, sendo esta basilar às modernas técnicas de análise. O termo “Teoria de Dow”

foi criado por Samuel Armstrong Nelson, um amigo de Dow, quem em 1902 compilou seus

escritos e os intitulou de “The ABC of Stock Speculation”.

A Teoria de Dow pode ser simplificada a 6 princípios:

a) os preços descontam tudo: o mercado é eficiente em sua proposta de refletir a

totalidade das informações disponíveis em sua análise, e, portanto, torna-se

descartável o estudo dos fatores que condicionam as formações de preço, visto que

estes já se encontram refletidos no valor das ações de uma empresa;

b) o mercado apresenta 3 tendências: o movimento dos preços segue uma tendência

primária, secundária e terciária, de acordo com sua magnitude;

c) as tendências apresentam 3 estágios: os estágios se relacionam ao movimento dos

preços e à emoção do mercado, podendo ser de acumulação (1º estágio), grande

movimento (2º estágio) e distribuição (3º estágio);

d) o princípio da confirmação: os distintos e complementares índices devem convergir

em seu comportamento para que seja possível a confirmação da ocorrência de uma

tendência;

e) o volume deve confirmar a tendência: para a configuração de uma tendência, seu

movimento precisa ser coerente com o comportamento do volume, devendo

aumentar em tendências de alta e diminuir em tendências de baixa;

f) uma tendência tem sua duração definida pelos sinais de reversão: os indicadores

técnicos devem apoiar a identificação de início ou fim de uma tendência através do

surgimento de sinais consistentes de reversão.

2.2 PADRÕES, CICLOS, TENDÊNCIAS E MERCADOS

A compreensão da recorrência de ciclos econômicos perpassa o entendimento de que

mercados são constantemente afetados por informações capazes de alterar padrões básicos de

seu comportamento. A economia repetidamente experimenta períodos expansivos, seguidos de

períodos recessivos únicos em duração e intensidade.

A análise técnica consiste na identificação das mudanças de tendências em estágio

inicial para a realização dos investimentos até que o peso das evidências indique a reversão da

15

mesma (PRING, 2002). A análise técnica baseia-se na hipótese de que mercados apresentam

tendências, isto é, movimentos direcionais de preços de duração longa o suficiente a serem

passíveis de identificação e participação. O analista técnico dispende grande parcela de tempo

e energia tentando identificar, o quanto antes possível, quando uma tendência está no seu início

ou fim. Assim, uma tendência deve ser reconhecida cedo e ser longa o suficiente para que um

investidor possa lucrar. A possibilidade de retornos financeiros advindos da gestão ativa dos

investimentos, ou seja, pela busca do tempo de mercado (market timing), é a principal razão do

intenso estudo do comportamento de gráficos, médias, osciladores, suportes, resistências e

demais métodos (KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011).

Idealmente, o investidor realiza a compra de um ativo ao identificar o início da

tendência, para lucrar ao longo de sua duração e vendê-lo ao fim desta, isto é, investidores

compram (vendem) em princípios de tendências de alta (baixa), a um preço inferior (superior),

e vendem (compram) ao fim da mesma, a preços superiores (inferiores). Embora soe simples,

a implementação desta engrenagem é extremamente complexa; quando esta não ocorre,

costuma-se observar duas explicações: na primeira, um investidor, ao identificar tardiamente o

início de uma tendência, deixa de lucrar desde o início do movimento, ao passo que, na segunda

situação, um investidor, ao identificar tardiamente o fim de uma tendência, mantém a custódia

de um ativo além de seu preço máximo e deixa de capturar seu potencial máximo de lucro.

Tendências de diferentes durações apresentam características semelhantes, ou seja, uma

tendência de periodicidade anual deve comportar-se de maneira semelhante a uma de cinco

minutos, cabendo ao investidor a distinção do período de análise que mais se adeque a seus

investimentos, de acordo com seus objetivos, preferências e disponibilidade de tempo.

2.3 SURGIMENTO DE GRÁFICOS E INDICADORES

Datam dos séculos V e VI d.C os mais distantes registros gráficos de preços

(KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011). Na Europa, o interesse de seu uso relacionava-se à

astrologia; no Japão, se relacionavam com o desenvolvimento de representações de

candlesticks, enquanto que aos chineses lhes fossem úteis para compreender as dinâmicas de

ciclos de preços. Conforme Shimizu (1986), o início das trocas mercantis se deu em 1561 na

Europa Ocidental e em 1654 no Japão, moldando, assim, as bases do desenvolvimento gráfico.

À época, mercados livremente transacionados haviam se tornado suficientemente sofisticados

para produzir séries de preços para um dia de negociação, sendo necessário, para tanto, registros

16

adequados de topos, fundos e fechamentos de cada commodity transacionada neste mercado,

convencionalmente dispostos em formas gráficas.

Evoluídos ao custo de séculos, gráficos de preços constituem-se, historicamente, como

braço direito do analista técnico, sendo este, em muitos locais, conhecido como “grafista”. Ao

longo dos anos, analistas técnicos desenvolveram diferentes abordagens de construção gráfica.

As quatro principais categorias gráficas são as de linhas, barras, candlesticks e ponto-e-figura.

Atualmente fornecida por softwares de computador, a modelagem gráfica costumava ser

realizada manualmente; ainda nos dias atuais, há quem siga este método afirmando que, ao

desenhar, adquire-se intimidade com a identificação de mudanças de preços, tendências e

padrões. O processamento de informações torna-se mais simples à compreensão humana

quando visualizadas em representações gráficas em detrimento de representações textuais.

Dizem que uma imagem vale mais que mil palavras; portanto, ao olhar-se um gráfico, pode-se

compreender o comportamento histórico dos preços, e, em segundos, observar picos e fundos

em uma representação visual clara de informações. Apesar de os gráficos apresentarem padrões

e tendências úteis à identificação de oportunidades de entrada, existem críticas pelo fato de sua

interpretação ser algo subjetivo, baseado no conhecimento e “talento” do analista. Estes

atributos humanos são de difícil mensuração e, portanto, difíceis de testar.

Conforme Schwager (1996) em seu livro “Technical Analysis”, observam-se os

seguintes benefícios através do advento gráfico:

a) histórico conciso de preços;

b) senso de risco e volatilidade de mercado;

c) ferramenta temporal, inclusive a investidores que formulam decisões amparados por

outros instrumentos;

d) ferramenta de gestão de capital, ao permitir ajustes de pontos de stop a patamares

reais e significativos;

e) permitem o desenvolvimento de habilidade inata de antecipação de movimentação

de preços;

Independentemente do método que o analista escolha, gráficos servem como a rota de seu

caminho, oferecendo uma representação rápida, fiel e concisa dos históricos de preços.

17

2.4 INDICADORES TÉCNICOS E PREVISIBILIDADE NO MERCADO FINANCEIRO

À medida em que mercados financeiros passaram a transacionar em frequências e

volumes superiores, as informações dos ativos financeiros tornaram-se mais organizadas:

preços e montantes tornaram-se publicamente disponíveis e, por consequência, os gráficos

adquiriram grande complexidade e sofisticação. Modernas técnicas de análise têm simplificado

a elaboração gráfica com o auxílio de computadores, que substituíram o tedioso trabalho

humano. Atualmente, qualquer computador possui programas de planilhas que armazenam

valores diários de preços e criam uma variedade de gráficos úteis ao analista técnico, que,

adicionalmente, encontra uma série de softwares e sites à sua disposição no mercado. Tais

programas não apenas modelam gráficos, indicadores e osciladores, mas também realizam

backtesting de estratégias de operação. Assim, nos dias atuais, o analista técnico pode dispender

maior parte de seu tempo e atenção em suas análises e estratégias e menos na construção de

gráficos.

2.4.1 Volume

Apesar de ser um dos mais simples indicadores técnicos disponíveis, o volume

transacionado é extremamente importante na avaliação de um ativo. A avaliação de volumes

transacionados possibilita ao investidor mensurar a intensidade de movimentos do nível de

preços, confirmando ou não as tendências apresentadas pelo mesmo. Assim, o que se observa

na prática é um aumento no volume, no início de uma tendência de alta, quando o mercado

espera a valorização de um ativo; por outro lado, uma queda no volume transacionado pode

sinalizar o início de uma tendência de baixa no nível de preços de um ativo.

Majer e Deschatre (2006) fornecem fundamentos para avaliação do comportamento de

volume transacionado para ativos financeiros:

a) ações tendem a apresentar valorização quando preço e volume combinam um

movimento ascendente;

b) tendências sinalizam reversão quando um movimento de alta (ou de baixa) de preços

não é acompanhado de um aumento (ou queda) em seu volume transacionado;

c) aumentos no volume transacionado como processo confirmatório da tendência

vigente no nível de preços;

d) reduções no volume transacionado como processo que configura reversão da

tendência vigente no nível de preços.

18

2.4.2 Suportes e resistências

Os conceitos de zonas de suporte e resistência na análise técnica presumem que, no

futuro, os níveis de preços encontrarão barreiras psicológicas e de movimentação em regiões

especificamente delimitadas.

Quando preços apresentam elevação em seus valores e, subitamente, apresentam

reversão desta tendência, o ponto anteriormente mais elevado é concebido como um topo, e,

por conseguinte, um ponto onde o avanço do ativo encontrou resistência na força vendedora.

Neste local, a força e agressividade de compradores e vendedores se igualam e a tendência

altista anterior encontra barreira. Quando a oferta excede a demanda, o resultado é um declínio

no nível de preços a partir do topo anteriormente formado. Um determinado nível superior, ao

repetidamente visitar um mesmo intervalo específico de preços, é concebido como uma zona

de resistência.

Um ponto de suporte gráfico é o simples oposto de uma resistência, ou seja, configura-

se um fundo do nível de preços. Neste local, a força e agressividade de compradores e

vendedores se igualam e a tendência baixista anterior encontra barreira.

As demarcações de suportes e resistência podem durar indefinidamente, mas, uma vez

ultrapassadas, podem mudar de função: suportes anteriores configuram resistências futuras, e

resistências anteriores configuram suportes futuros.

Gráfico 1 - Suportes e resistências

Fonte: elaboração própria, a partir da plataforma Tryd Trader (2018).

19

No gráfico 1, as zonas de suporte e resistência, quando superadas, mudam seu

comportamento e tornam-se resistências e suportes, respectivamente. As setas amarelas

representam zonas de resistência, ao passo que as setas verdes representam regiões de suporte.

2.4.3 Médias móveis

Eficiente método de identificação de oportunidades lucrativas ao avaliar tendências, as

médias móveis consistem em suaves linhas que representam sucessivas médias do nível de

preços, sendo calculadas de acordo com intervalos específicos de tempo determinados pelo

investidor. Médias móveis tendem à suavização de distorções de mercado, facilitando ao

investidor a identificação da verdadeira tendência de um ativo.

Um dos primeiros indicadores a ser criado no mercado financeiro, este instrumento

apresenta eficiência na determinação de reversão de tendências devido à sua capacidade de

refletir os impactos de pequenas oscilações. Flutuações longas de preços encontram nas médias

móveis uma espécie de catalizador que sintetiza séries de dados a um valor específico, para

cada intervalo de tempo, através da representação de uma linha de valores anteriores de preços.

Como exemplo, uma média móvel de 20 dias sintetiza os preços para os 20 dias anteriores,

representando seu comportamento em um bloco único de análise, em contraste com análises

especificamente separadas.

Existem duas espécies de médias móveis: simples e exponencial. A primeira é

construída ao se adicionar uma série de preços e dividindo-os pelo número de observações do

período examinado. A segunda, através de alterações em sua modelagem matemática, atribui

maior relevância a valores recentes da série em análise. O uso mais comum deste indicador no

mercado financeiro se dá através do desenvolvimentos de uma estratégia de operação que

considere de dois a três períodos, combinados entre si, para posterior análise de seu

comportamento relativamente aos movimentos de preço. Quando o nível de preços cruza,

ascendentemente, a média móvel, um sinal de compra é emitido; quando os preços cruzam

descendentemente a média móvel um sinal de venda é emitido.

20

Gráfico 2 - Médias móveis

Fonte: elaboração própria a partir da plataforma Tryd Trader (2018).

As setas no gráfico 2 representam pontos de cruzamento entre a média móvel e o nível

de preços. Nestes pontos, existe a possibilidade de realização de negociações. Na primeira e

terceira setas (amarelas), o nível de preços cruza a média móvel ascendentemente e emite-se

um sinal de venda; a segunda seta (verde) sinaliza um ponto de venda ao observar-se que o

nível de preços cruza a média móvel descendentemente.

2.4.4 Bandas de Bollinger

Desenvolvidas pelo analista técnico John Bollinger, as bandas de Bollinger confrontam

dois desvios-padrões frente a uma média móvel, graficamente tornando os preços entornados

por duas bandas, uma superior, e outra inferior. Este indicador, nas palavras do próprio criador,

não consiste em um “standalone trading system”; as bandas de Bollinger foram desenvolvidas

de forma a avaliar a volatilidade de preços de ativos que, combinados a dois ou três outros

indicadores não-correlacionados, permite a identificação de sinais efetivos de negociação. O

criador deste indicador pensava ser crucial a combinação de uso de indicadores modelados

através de diferentes formas e fontes, costumando recomendar o uso de suas bandas com os

indicadores MACD (Moving Average Convergence Divergence), OBV (On Balance Volume)

e IFR (Índice de Força Relativa).

Devido à percepção de desvios padrões como uma medida de volatilidade, as bandas de

Bollinger se afastam quando mercados apresentam maior volatilidade e estreitam-se à medida

21

em que apresentam menor volatilidade. A estratégia de operação com bandas de Bollinger segue

o princípio de que, avaliando a proximidade com que preços encontram-se das bandas, o

investidor pode identificar se um ativo encontra-se sobrecomprado ou sobrevendido. Quanto

mais próximo os preços estiverem da banda superior, maior o nível de sobrecompra, cabendo

ao investidor avaliar a venda de um ativo; quanto maior a proximidade dos preços com a banda

inferior, maior o nível de sobrevenda de um ativo, cabendo ao investidor avaliar a compra de

um ativo.

Gráfico 3 - Bandas de Bollinger


O gráfico 3 apresenta a técnica de operação com as bandas de Bollinger: ao aproximar-

se das bandas, o nível de preços desenvolve uma alta probabilidade de reversão da tendência

vigente e oferece ao investidor uma oportunidade de entrada ou saída do mercado.

2.4.5 Índice de Força Relativa

Empregado para identificação de condições de sobrecompra e sobrevenda de mercados,

o Índice de Força Relativa é um indicador técnico que compara a magnitude de perdas e ganhos,

em um período específico de tempo, para mensurar a velocidade com que preços de ativos se

movimentam.

Com um intervalo de performance entre 0 e 100, investidores costumam concentrar suas

atenções às regiões de 30 e 70 pontos. Quando o indicador encontra-se abaixo da primeira

região, um ativo é concebido como sobrevendido e o investidor deve avaliar a possibilidade de

abertura de posição, ao passo que, quando o mesmo encontra-se acima da segunda região, um

22

ativo é concebido como sobrecomprado e deve ser avaliada a possibilidade de saída do

mercado. Outra opção de estratégia consiste na comparação deste indicador com a linha de

tendência de preços: havendo divergência em seus comportamentos, o IFR pode estar

sinalizando reversão de tendência de um ativo.

Gráfico 4 - Índice de Força Relativa


2.4.6 On Balance Volume

Desenvolvido na década de 1960 por Joseph Granville, o On Balance Volume é um

indicador de momentum que postula que, quando o volume transacionado de um ativo aumenta

ou decresce consideravelmente, uma variação no preço de um ativo pode ser esperada,

permitindo-se afirmar que variações no volume precedem movimentos de preços

(KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011).

Quanto o OBV aumenta, trata-se de uma sinalização de aumento de volume e, por

conseguinte, de possibilidade de elevação de preços. De maneira oposta, quando o mesmo

diminui, configura-se uma sinalização de queda no volume transacionado e, portanto,

possibilidade de queda nos preços. Contudo, o mais relevante no OBV não é seu valor absoluto,

mas sim a direção de seu movimento. Através da comparação da direção de seu movimento

com a linha de tendência de preços, o investidor pode traçar uma estratégia de investimento

semelhante à do indicador anteriormente estudado, o Índice de Força Relativa, sob o mesmo

23

princípio: havendo divergência no comportamento de ambos, pode estar sendo configurada uma

reversão de tendência.

Gráfico 5 - On Balance Volume


24

3 GESTÃO DE CAPITAL E RISCO

A definição, domínio e execução disciplinada de uma estratégia eficiente de atuação são

condições sine qua non para o sucesso de um investidor no mercado financeiro. Porém, o

investidor precisa definir as ações relativas aos estímulos de mercado que por ventura surjam

durante as etapas do trading: disposição à perda, momentos de abertura e fechamento de

posições, duração de negociações, posicionamento de stops e demais fases. O aperfeiçoamento

do método pode conduzir a lucros consistentes, em última instância.

Uma boa gestão de capital permite ao investidor obter lucros e minimizar perdas a partir

da elaboração de estratégias que envolvam ativos de renda fixa e variável. Um investidor

qualificado não pode condicionar sua conduta somente pelos ganhos e perdas da renda variável,

devendo ser a coerência e qualidade dos investimentos que realiza sua verdadeira concentração.

Prospectar boas oportunidades de investimento, melhorar a precisão de seus pontos de entrada

e evitar riscos, amparado por uma boa gestão de capital que o coloque no controle de qualquer

situação imposta pelo mercado (ELDER, 1993). Devem estar elucidadas as ações reativas aos

estímulos de mercado passíveis de surgimentos durante as etapas do trading: disposição à perda,

momentos de abertura e fechamento de posições, duração de negociações, posicionamento de

stops, entre outros. O aperfeiçoamento do método pode conduzir a lucros, em última instância.

O princípio básico da elaboração prévia de estratégias é de que pessoas refletem de

forma mais clara quando não possuem dinheiro em risco. De acordo com Kirkpatrick e

Dahlquist (2011), os melhores sistemas de investimento são robustos, embora compostos por

poucos elementos. Quanto mais complexo um sistema, maior o número de elementos de sua

composição que podem ser quebrados. Após a elaboração de um sistema comprovadamente

eficiente através da avaliação de seu desempenho em mercados, não se deve alterá-lo. Se for o

caso, deve-se criar um alternativo. De acordo com Prechter (1980), muitos investidores

modelam sistemas eficazes mas os destroem ao tentar torná-los um sistema perfeito. Uma vez

elaborado o sistema, as atenções devem voltar-se às regras de gestão de capital. Os verdadeiros

danos ao patrimônio são gerados por algumas grandes perdas ou por uma série de perdas

menores enquanto tenta-se criar um novo método de operação (ELDER, 1993).

Dois são os fatores que conduzem um investidor ao fracasso: ignorância e emoção

(ELDER, 1993). Muitos dos indivíduos que resistem à primeira etapa passam a elaborar

estratégias mais eficientes, mas, quando passam a sentir maior confiança em suas capacidades

de atuação no mercado, falham no segundo aspecto. O excesso de confiança os torna

25

gananciosos, passando a concentrar quantias excessivas de capital em poucos negócios,

tornando-os suscetíveis à expulsão do mercado após uma pequena série de maus investimentos.

No que concerne aos investimentos em renda variável, a prioridade primeira de um

investidor deve ser gerir seu capital de maneira a garantir sua sobrevivência no mercado,

evitando riscos que condenem esta permanência. Não arriscar-se muito é uma das primeiras

regras para investir no mercado financeiro. Iniciantes violam esta regra ao exporem grande

parcela de seu patrimônio em um único negócio. Após uma série de negócios fracassados,

passam a uma exposição ainda maior para tentar recuperar o que perderam. A questão é: quanto

mais caem, mais fundo torna-se o buraco em que se encontram (ELDER, 1993). O investidor,

quando tomado por suas emoções, transaciona em volumes cada vez superiores após uma perda,

embora o único efeito decorrente desta atitude seja uma deterioração ainda maior de seu capital

pela adoção de um método falho de gestão de capital. O caminho está no estabelecimento de

metas modestas que, se atingidas, permitam ao investidor atingir o seu retorno esperado,

mantendo-se no mercado acionário por muito tempo. Feito isso, estabilizar-se com boas taxas

de retorno deve ser o próximo objetivo, para, por fim, passar a almejar bons lucros.

Uma estratégia eficiente precisa comprovadamente estar alinhada com os rendimentos

do mercado e, portanto, auferindo lucros. De forma análoga, um investidor deveria investir

menos quando sua estratégia mostra não estar em sincronismo com o mercado. Neste cenário,

profissionais mostram-se capazes de fechar posições com maior facilidade quando julgam

terem feito um mau negócio, reabrindo-as quando julguem que o mercado voltou a proporcionar

as condições ideais; iniciantes costumam apresentar maior dificuldade em reconhecer os erros

cometidos.

3.1 Gestão passiva: Markowitz, Black-Litterman (Híbrido-Markowitz e expectativas) e Sharpe

Quando reparte seus investimentos entre diferentes ativos, um investidor reduz seu risco

específico e minimiza fatores capazes de prejudicar o retorno de uma determinada empresa ou

setor sobre a rentabilidade de seu portfólio (PINHO; SOARES, 2008). A diversificação das

classes de ativos que um investidor realiza representa uma proteção a seu capital, visto que a

probabilidade de desvalorização de um conjunto de ativos, quando diversificados entre si, é

menor.

A gestão passiva defende a construção do “asset allocation” ideal como a alternativa

que maximiza os rendimentos do investidor no mercado financeiro. De acordo com o perfil do

26

investidor e seus objetivos, uma diversificada carteira de ativos é estabelecida e esta mantém-

se estável por um período de tempo. Para elaborar esta carteira eficiente utiliza-se o modelo de

Markowitz, embora este também possa ser complementado por modelos como o de Black-

Litterman, que buscam compensar possíveis deficiências da Teoria Moderna de Portfólios.

Nestes modelos, é possível construir um número infinito de portfólios através da mera

modificação do peso relativo de cada ativo na carteira, considerando previamente definidos

quais ativos receberão aporte.

Harry Markowitz desenvolveu, em 1952, o que concebeu como “A Teoria Moderna do

Portfólio”. Representante expoente de métodos de gestão passiva, Markowitz construiu um

modelo de diversificação de investimentos apoiado em algoritmos matemáticos através de duas

hipóteses básicas. A primeira consiste que, quando escolhe entre duas carteiras de investimentos

com base em seu retorno esperado, um investidor opta, sempre, pela que lhe proporciona maior

rentabilidade, desejando o maior nível de retorno para um determinado nível de risco. A

hipótese complementar postula que, caso tenha que escolher entre duas carteiras de mesmo

retorno, o investidor opta pela de menor risco, ou seja, para um determinado nível de retorno,

deseja-se o menor nível de risco.

Na teoria de Markowitz, o retorno esperado para um conjunto de ativos é a média

ponderada dos retornos esperados para cada ativo individual:

Equação 1 - Retorno esperado de uma carteira em Markowitz

𝑅𝑝 = ∑ 𝑋𝑖 𝐸(𝑅𝑖)

𝑁

𝑖=1

Fonte: Zanini e Figueiredo (2005, p.42).

O risco de um portfólio é compreendido como uma função das variâncias individuais de

cada ativo e de uma parcela das covariâncias entre os ativos (calculadas dois a dois):

Equação 2 - Risco de carteira em Markowitz

𝜎𝑝2 = 𝐸(𝑅𝑝 − 𝑅𝑝

)²


A representação do risco de uma carteira, em termos práticos, pode ser proposta a partir

das variâncias dos ativos individuais e das covariâncias entre todos os ativos (calculadas dois a

dois), conforme Elton e Gruber (1995):

27


𝜎2(𝑝) = ∑ 𝑋𝑗 2𝜎𝑗

2

𝑁

𝑗=1

+ ∑ ∑ 𝑋𝑗𝑋𝑘𝜎𝑗𝑘

𝑁

𝑘=1

𝑁

𝑗=1


A seleção de um portfólio de investimento divide-se em duas etapas. A primeira etapa

consiste de observações e vivências de mercado que o investidor adquire para formar visões

acerca das performances futuras dos ativos disponíveis. O segundo estágio parte das visões

relevantes formadas no estágio anterior e se encerra com a escolha do portfólio a servir de base

para o investimento. Markowitz, em seu artigo "Portfolio Selection", de 1952, centrou seu

estudo no segundo estágio do processo de seleção, avaliando como a combinação entre

maximização de retornos esperados e minimização de riscos resulta em fronteiras eficientes de

investimento, indicando combinações de ativos de maior retorno esperado para níveis

específicos de risco; os portfólios constituídos com base neste modelo de alocação são

denominados de eficientes. Para Markowitz, um investidor deveria diversificar seus

investimentos, de maneira a maximizar sua função de retornos esperados através de um

portfólio com ativos que lhe proporcionassem os maiores rendimentos.

Nenhum portfólio, por mais diversificado que seja, é capaz de eliminar a totalidade de

sua variância intrínseca, em virtude da correlação existente entre as performances dos diferentes

ativos. Uma carteira que proporcione os maiores retornos não é, necessariamente, a de menor

variância. A abordagem retorno-variância de Markowitz não descarta a possibilidade de um

portfólio concentrado apresentar retornos superiores. Por exemplo: uma carteira composta por

um único ativo que apresente rendimento superior e variância inferior em comparação ao

conjunto de todos os outros ativos que compõem uma carteira diversificada. O portfólio

concentrado estaria maximizando seu retorno esperado e minimizando sua variância, embora

casos específicos não devam condicionar a um viés equivocado.

Para a elaboração de um portfólio eficiente, diversos aspectos devem ser considerados

em sua composição. Entre estes, destacam-se os objetivos de investimento, as classes de ativos

onde se pretende investir, as estratégias de alocação a esses ativos para posições de compra e

para posições de venda, e o modo de seleção de ativos dentro dessas classes (LOFTHOUSE,

1997). Markowitz defende a importância e os benefícios de diversificar de “maneira correta” e

pelo “motivo correto”. Para o economista norte-americano, a diversificação não consiste na

mera divisão do capital entre diferentes ativos através de diferentes parcelas do patrimônio

28

dispostas em cada um destes. Repartir investimentos em diferentes ativos não é condição

suficiente para maximizar retornos e minimizar a variância de uma carteira. Um portfólio

composto por sessenta empresas do setor rodoviário, por exemplo, não estaria tão bem

diversificado quanto uma carteira de mesmo tamanho composta por empresas de diferentes

setores de atividade econômica.

Existe uma alta propensão de firmas de um mesmo setor econômico apresentarem

desempenhos semelhantes quando comparadas às performances de empresas de diferentes

setores combinadas entre si. Assim, o investidor deve considerar à diversificação entre

indústrias de diferentes características econômicas que apresentem valores inferiores de

covariância em sua composição. Quando a correlação existente entre os diferentes ativos que

compõem uma carteira é perfeitamente positiva, não há benefício na diversificação; quando a

correlação é perfeitamente negativa, obtém-se o melhor benefício possível na diversificação;

quando a correlação fica no intervalo entre -1 e +1, também observa-se algum benefício. Ao se

substituir a covariância entre os ativos j e k na equação 4, correspondente ao produto dos desvios

padrão dos mesmos ativos e sua correlação, e assumindo que não haverá desvio padrão

negativo, nem Xi negativo (pois não se está considerando a possibilidade de vendas a

descoberto), observa-se que o segundo termo da equação fica negativo quando a correlação é

negativa, diminuindo o valor total do risco da carteira (ZANINI; FIGUEIREDO, 2005),

conforme equação abaixo:


𝜎𝑝2 = ∑ 𝑋𝑗

2𝜎𝑗2

𝑁

𝑗=1

+ ∑ ∑ 𝑋𝑗𝑋𝑘𝜌𝑗𝑘𝜎𝑗𝜌𝑘

𝑁

𝑘=1(𝑘≠𝑗)

𝑁

𝑗=1


Uma outra abordagem de gestão de portfólios pode ser descrita pelo modelo quantitativo

de Black-Litterman, que combina expectativas futuras de retornos individuais e equilíbrio de

mercado, no intuito de permitir decisões alocativas de maior eficiência. Em "Global Asset

Allocation With Equities, Bonds, and Currencies", os autores compilam aspectos relevantes de

duas das principais teorias modernas: "Portfolio Selection", de Markowitz (1952), e "Capital

Asset Pricing Model", de Sharpe (1964) e Lintner (1965).

Os economistas Fischer Black e Robert Litterman Litterman propuseram uma solução

intuitiva a dois aspectos que comprometem a ampla operacionalização de modelos quantitativos

de alocação por investidores: a dificuldade em estimar retornos futuros e a incorreta

29

determinação de parâmetros para ativos em uma carteira. Os autores corroboram estes aspectos

ao afirmarem a observação a baixa adesão de modelagens quantitativas por investidores

individuais em virtude da complexidade compreendida e pela não eficácia, por vezes observada,

de certos modelos. Os autores propõem uma modelagem quantitativa composta de duas

variáveis: o portfólio de equilíbrio de mercado, uma agregação das carteiras de alocações de

mercado, e a soma ponderada de portfólios que representem visões subjetivas da racionalidade

econômica do investidor, sendo positiva quando esta é mais otimista que a de equilíbrio. Os

portfólios de Black-Litterman partem de uma variação em torno de uma ponderação de

mercado, direcionando-se a ativos específicos favorecidos pelas percepções individuais de

investidores. Nas palavras dos autores, “our approach allows us to generate optimal portfolios

that start at a set of neutral weights and then tilt in the direction of the investor’s views”

(BLACK; LITTERMAN, 1991, p.40).

O equilíbrio de mercado adotado pelo modelo é uma referência neutra sobre a qual um

investidor nutre expectativas de retorno, permitindo a este centrar-se apenas nos ativos que lhe

interessem, delegando ao equilíbrio de mercado a elaboração de expectativas de retorno para

os demais ativos. A lógica básica por trás deste equilíbrio afirma que, ao se afastarem de seus

valores de equilíbrio, os retornos esperados são reaproximados de seu valor original através de

imperfeições de mercado. Desta forma, ao combinar suas expectativas de retorno em diferentes

ativos através de diferentes mercados com as informações contidas no equilíbrio, um investidor

torna-se capaz de realizar melhores investimentos.

Na modelagem de Black-Litterman, a maximização da função de utilidade que avalia a

relação entre retorno e variância se dá sob a seguinte forma:

Equação 5 - Função de utilidade em Black-Litterman

𝑀á𝑥𝑤 {𝑊′𝜋 −𝛿𝑤′∑𝑤

2}

𝑤∗ = ( 𝛿∑)−1

𝜋 = 𝛿∑𝑤

𝑜𝑛𝑑𝑒 {

w: composição da carteira de mercado;𝛿: coeficiente de aversão a risco;

∑: matriz de covariâncias estimada;𝜋: retornos implícitos no equilíbrio de mercado.

Fonte: Lobarinhas (2012, p.4).

30

Compilando modelagens anteriores, o modelo de Black-Litterman visa à correção de

inconsistências prévias. Partindo de Markowitz, propõe-se a inferência dos retornos esperados

através de otimização reversa a partir da carteira de equilíbrio de mercado de longo prazo, de

forma a obter uma alocação pouco dependente de informações passadas e customizada às

percepções individuais. Corrige-se a excessiva sensibilidade que o modelo de Markowitz

atribuía às expectativas de retornos que o investidor deveria informar e que, consequentemente,

gerava portfólios que não se comportavam bem quando postos em prática.

Face à complexidade de operacionalização da modelagem de Markowitz e escassez

informacional, William Sharpe desenvolveu, em 1961, um modelo alternativo visando à

operacionalização e simplificação dos trabalhos anteriores. No início da década de 1960, o

melhor computador IBM (International Business Machines) demandava 33 minutos para

realizar a otimização de uma carteira composta por cem ativos, e isto a um elevado custo de

US$ 300 (SHARPE, 1961; BRUNI; FAMÁ, 1998; ZANINI; FIGUEIREDO, 2005).

A suposição básica de Sharpe para elaborar seu Modelo de Índice Único consistia na

percepção de que os retornos dos ativos de um mesmo mercado não apresentam correlação

entre si, mas com um índice único representativo do balanço geral de retornos do ambiente onde

transacionados. Esta assunção reduz substancialmente a demanda matemática de sua

abordagem, mesmo que a custo de eventual perda de precisão (ZANINI; FIGUEIREDO, 2005).

Trazendo à realidade brasileira, poder-se-ia afirmar, de maneira equivalente, que os ativos

componentes do índice Bovespa (IBOV) não apresentariam correlação entre si diretamente,

independentemente da participação ou não em um mesmo setor de atividade econômica, mas

que cada um, individualmente, estaria correlacionado com o índice que compila o coletivo de

suas performances individuais, ou seja, uma correlação indireta. Desta maneira, o retorno de

um ativo poderia ser decomposto em duas partes: uma indexada, e outra independente do

mercado.

Equação 6 - Retorno de um ativo em Sharpe

𝑅𝑖 = 𝛼𝑖 + 𝛽𝑖𝑅𝑚


Sharpe também tornou-se amplamente reconhecido pelo parâmetro de mensuração da

relação risco-retorno que desenvolveu:

31

Equação 7 - Indicador de risco-retorno em Sharpe

Ι𝑆ℎ𝑎𝑟𝑝𝑒 =��𝑝 − 𝑅𝐹

𝜎𝑝


Como medida para expressar a rentabilidade média excedente por unidade de risco total

de uma carteira, o Índice de Sharpe mensura a diferença entre a rentabilidade média da carteira

individual e a rentabilidade proporcionada pelo ativo livre de risco - no Brasil comumente se

considera a Taxa Média Selic como parâmetro de ativo livre de risco (SHARPE, 1963;

ZANINI; FIGUEIREDO, 2005).

A mensuração do grau de diversificação de um portfólio individual também pode ser

realizada de três maneiras propostas por Goetzmann e Kumar (2008). A primeira e mais simples

destas possibilidades consiste na mera contagem do número de ativos que compõem um

portfólio (BLUME et al, 1974). Embora prático e de fácil compreensão, este indicador

compromete a análise ao simplificá-la excessivamente, desconsiderando uma série de variáveis

importantes como, por exemplo, a correlação entre os ativos que compõem tal alocação.

A segunda possibilidade de mensuração consiste no cálculo da variância média de um

portfólio (“normalized portfolio variance”), obtida através da divisão da variância do portfólio

pela média da soma das variâncias individuais dos ativos que o compõem. Este indicador mostra

ao investidor se a variância de seu portfólio pode ser reduzida pela adição de uma quantidade

maior de elementos, ou através da seleção de ativos de menor covariância entre si. A última

alternativa requer conhecimentos de composição de carteiras e mercados, ao passo que a

primeira opta por “alargar” a alocação em detrimento de reduzir sua correlação média

(GOETZMANN et al., 2005).

Equação 8 - Mensuração alternativa de diversificação

𝑁𝑉 =𝜎𝑝

2

��²

Fonte: Goetzmann e Kumar (2008, p.436).

A quantificação do grau de diversificação de uma carteira também poder ser avaliado a

partir do desvio de sua variância em relação à alocação de mercado (BLUME; FRIEND, 1975).

A carteira de mercado é a de maior diversificação possível, visto que abrange a totalidade de

ativos existentes e impõe representatividades equivalentes para cada um destas. Quanto menor

o valor do indicador SSPW (“sum of squared portfolio weights”), maior o grau de

32

diversificação:

Equação 9 - Mensuração alternativa de diversificação

𝑆𝑆𝑃𝑊 = ∑(𝑤𝑖 − 𝑤𝑚)2 = ∑(𝑤𝑖 −1

𝑁𝑚

𝑁

𝑖=1

𝑁

𝑖=1

)² ≈ ∑ 𝑤𝑖²

𝑁

𝑖=1

𝑜𝑛𝑑𝑒 {

N: quantidade de ativos detidos pelo investidor;𝑁𝑚: quantidade de ativos no portfólio de mercado;

𝑤𝑖: ponderação atribuída a cada ativo da carteira do investidor;𝑤𝑚: representatividade de cada ativo sobre a carteira de mercado.

Fonte: Goetzmann e Kumar (2008).

Os benefícios de uma carteira de investimentos diversificada são representados na

imagem abaixo. À medida em que o número de ações no portfólio aumenta, seu risco diminui.

Quando esta diversificação é capaz de englobar ativos estrangeiros, a redução do risco é ainda

maior, pela minimização de efeitos específicos de países como fatores geográficos, políticos,

econômicos, culturais e de recursos nacionais (KIM, Son; KIM, Sueng; 2009).

Figura 1 - Risco de carteira em função do número de ativos constituintes

Fonte: KIM, Son; KIM, Sueng (2009, p.409).

Na prática, observa-se baixa adesão de investidores aos pressupostos de Markowitz. Um

aspecto fundamental em finanças modernas é a dificuldade em rentabilizar o capital,

consistentemente, acima do mercado; diversificar uma carteira de investimentos consiste na

33

mais inteligente das estratégias frente a esta realidade. De acordo com Barber e Odean (2000),

os portfólios de investidores norte-americanos compreendidos em sua amostra eram compostos,

em média, de apenas quatro ativos. De maneira análoga, Goetzmann e Kumar (2008) reportam

que, mesmo entre profissionais, este valor aumenta para tão apenas 4,86 ativos, ao passo que

investidores mais experientes compreendiam seis ativos em seus portfólios. Polkovnichenko

(2005) verifica que cerca de 80% dos investidores norte-americanos compunha seus portfólios

com menos de 5 empresas. Muitos indivíduos confiam excessivamente em suas habilidades

para uma realizar uma série de tarefas, como dirigir, predizer resultados eleitorais e escolher

ativos financeiros (ALPERT; RAIFFA, 1982; LICHENSTEIN; FISCHHOFF; PHILLIPS,

1982; ODEAN, 1999). Excessos de confiança explicam porque investidores optam pela não-

diversificação de seus portfólios.

Shefrin e Statman (2000) postulam que investidores estruturam seus investimentos de

acordo com contas mentais que realizam, idealizadas a partir de objetivos previamente

determinados. Partindo de metas já estabelecidas, investidores segmentam seus objetivos

através de contas mentais considerando ativos cujas características de risco e retorno

compreendam a perspectiva de um objetivo específico. Esta abordagem direciona investidores

a estruturarem seus investimentos de forma semelhante a uma pirâmide, como ilustra a figura

abaixo:

Figura 2 - Alocação em forma de pirâmide

Fonte: Fong (2014, p.5).

34

Na base da pirâmide encontra-se a "conta de segurança", parcela de capital que um

investidor aplica em ativos livres de risco. Esta camada serve de fonte de liquidez e garantia

contra possíveis perdas decorrentes de investimentos em ativos de maior risco. Em camadas

superiores encontram-se modalidades alternativas de investimento que almejam maiores

retornos à medida em que englobam maiores componentes de risco. A camada superior da

pirâmide é, essencialmente, um nível de apostas. Ativos que compõem esta camada apresentam

elevados coeficientes de risco e volatilidade, costumando atrair investidores em decorrência dos

movimentos ríspidos de seus níveis de preços e maior adrenalina que proporcionam. Ativos

com estas características podem ser comparadas a jogos de loteria. Esta classe de ativo é popular

por possibilitar ganhos extraordinários, apesar da remota probabilidade de sua ocorrência

(BARBERIS; HUANG, 2008; BARBERIS; XIONG, 2012; KUMAR, 2009). A estruturação de

investimentos a partir do modelo de pirâmide desconsidera a influência exercida pela correlação

entre ativos como postulado pela Teoria Moderna de Portfólio, acarretando em alocações

ineficientes. Não obstante, observa-se popularidade do modelo de pirâmide entre investidores

e formadores de opinião (CANNER; MANKIW; WEIL, 1997).

Conforme Coval e Moskowitz (1999), a preferência por processos que aparentem

familiaridade conduz indivíduos à seleção de mercados locais, de maneira que investidores de

um país A apresentam propensão a selecionar ativos provenientes de empresas de um mercado

A, enquanto investidores de um país B tendem a selecionar empresas de seu país. Esta

percepção acarreta em portfólios menos diversificados e com maior exposição a risco

sistemático. O viés confirmativo contribui para a perpetuação do viés familiare: este afirma que,

uma vez formada sua percepção, um investidor passa a valorar excessivamente evidências que

corroborem seu ponto de vista, ao passo que menospreza evidências contrárias (NICKERSON,

1998). Caso alarmante de viés familiar é a preferência por ativos geridos por empregadores do

investidor. Funcionários dos 246 maiores bancos da América Latina aplicavam, em média, 42%

de seu patrimônio em ativos pertencentes a seus patrões (SCHULTZ, 1996). Funcionários de

alguns dos maiores bancos de Wall Street perderam US$ 2 bilhões ao optarem pela não-

diversificação de seus investimentos em 2011 (MOORE, 2012). De acordo com Bertnazi

(2001), 84% da amostra que avaliou dizia-se mais segura ao investir na companhia que

trabalhava, e não nas demais empresas do resto do mercado. Esta percepção mostra-se

equivocada ao considerarmos que nenhum ativo, isoladamente, é capaz de apresentar risco

inferior à carteira de mercado, o portfólio mais diversificado que existe.

35

3.2 Gestão ativa: medidas de proteção ao capital no mercado financeiro

Gerir um portfólio ativamente consiste em prospectar, recorrentemente, por

oportunidades de mercado, à procura de ações abaixo de seu valor “justo” de mercado para

investir apostando em sua valorização com a finalidade de obter performance superior a um

benchmark.

Nesta disputa entre investidor individual e mercado, costuma-se observar uma vantagem

ao último frente a investidores e gestores, em termos de eficiência alocativa, com seu

benchmark dificilmente sendo batido. Dados da fintech de investimentos Warren afirmam que,

nos EUA, de mercado 40 vezes maior que o brasileiro, 80% dos gestores perdem para o

benchmark, e os 20% que batem seu benchmark eventualmente perdem no ano seguinte. Para

efetivamente investir bem em gestores de estratégia ativa, a Warren afirma que deve-se investir

no gestor no ano que ele vai ganhar, sair antes dele perder e entrar em outro que vai ganhar no

ano seguinte.

Existem evidências substanciais de que investidores individuais obtêm retornos inferiores

ao mercado no longo prazo. Uma das causas deste fenômeno é o excesso de transações que

realiza (FONG, 2014). Investidores norte-americanos apresentam turnover médio de 75% ao

ano, ao passo que os 20% de investidores que mais negociam apresentam um retorno em média

7% inferior à estratégias de buy-and-hold nos mesmos mercados (BARBER; ODEAN, 2000).

Quatro fatores explicam a inferioridade de performance de estratégias ativas:

desinformação, excesso de confiança, sensation-seek e propensão a apostas (FONG, 2014).

Indivíduos investem como se estivessem sempre bem-informados quando, na verdade, não

estão (LONG, De et al., 1990). Quando de fato encontram-se informados, podem acabar por

superestimar suas habilidades preditivas (ODEAN, 1990). Utilizando dados do mercado

financeiro finlandês, Grinblatt e Keloharju (2009) encontram que indivíduos à procura de

atividades que lhe proporcionem prazer e adrenalina, desenvolvem propensão a investimentos

em moldes ativos. Corroborando com esta visão, Dorn e Sengmueller (2009) postulam que

investidores que extraem diversão de seus investimentos tendem a investir com maior

frequência; no mesmo estudo, encontra-se evidência de que indivíduos que gostam de apostar

tendem a investir com maior frequência se comparados aos demais integrantes do mercado. Em

geral, estados de espírito positivos aumentam a confiança de indivíduos e suas propensões a

assumir riscos (KNUTSON et al., 2008; KUHNEN; KNUTSON, 2005, 2011). Isto explica

porque indicadores agregados de volumes transacionados observam elevação durante períodos

expansivos de mercado (BARKER; STEIN, 2004). O desejo por estratégias ativas parece

36

diminuir através de idade e experiência, com Korniotis e Kumar (2011) encontrando valores

inferiores de turnover entre investidores de idade mais avançada e mais experimentados em

mercados financeiros, que não apenas transacionam em menor quantidade, como o fazem

através de ativos de menor risco e com preferências a portfólios de maior diversificação.

Qualquer investidor gosta de acreditar que terá sucesso em seus investimentos, e stops

são mecanismos reais de proteção do sucesso que já auferiram. Técnica de extrema

essencialidade para um investidor bem-sucedido, permite que um indivíduo possa escolher

entre manter o que ganhou ou ganhar ainda mais, ao invés de escolher entre ganhar ou perder.

No contexto emocional da tomada de decisões no mercado financeiro, mecanismos de stop

(loss, gain, móvel) apresentam-se como modernos mecanismos de gestão de capital e risco com

fins à proteção do capital do investidor. E justificam-se por dois aspectos: emocional e

disponibilidade de tempo. Basicamente, tratam-se de mecanismos previamente programados

por investidores, comumente no momento da compra de um ativo, para saída ou entrada de

posições a partir do momento em que uma ação atinge um valor previamente estipulado. Com

estes, o investidor previne-se de ter suas decisões tomadas pela emoção proveniente do

comportamento do mercado, alijando seus sentimentos da mesa de negócios.

A programação de stops deve ser realizada no momento em que se abre uma posição,

através de estratégia previamente desenvolvida. À medida que o tempo passa, podem sofrer

ajustes de redução do montante de capital exposto ou de proteção a parcelas maiores de lucro,

devendo se mover em apenas uma direção - a da tendência vigente. Se o investidor programa

um stop gain, está antecipando o fechamento de sua posição independentemente se o mercado

permita-o acreditar que tenha potencial de seguir formando topos sucessivos. De forma análoga,

a programação de um stop loss permite ao investidor limitar suas perdas à medida em que o

mercado apresente tendências de queda imprevistas ou inesperadas pelo investidor. Aliado a

estes dois mecanismos, o stop móvel pode ser aplicado de forma a ajustar os valores

previamente estipulados de stop loss e gain, à medida em que um ativo apresenta elevação ou

decréscimo em seu nível de preço. Tão logo os preços comecem a movimentar-se a favor da

posição adotada pelo investidor, o stop deve ser reposicionado a um nível de segurança que

evite perdas. Indivíduos não podem aceitar perder mais que uma pequena porcentagem de seu

patrimônio por negociação. Uma série de estudos mostra que a quantia máxima de perda a que

um investidor deve se sujeitar por negociação sem que prejudique suas projeções de longo prazo

corresponde a 2% de seu patrimônio. A regra dos 2% constitui uma evidência sólida de proteção

contra danos que o mercado pode gerar no seu patrimônio. Esta regra permite ao investidor

manter-se afastado de investimentos de maior risco. Quando uma estratégia emite um sinal de

37

entrada, deve-se verificar onde posicionar o stop padrão. Se a exposição a que o stop está

submetido for acima de 2% seu patrimônio, deve-se rejeitar este negócio. Compensa esperar

por oportunidades que permitam ajustes próximos de stops. Esperar por essas oportunidades

reduzem a euforia dos investimentos, mas melhoram o potencial de lucro (ELDER, 1993).

Modernas técnicas de stop não são garantias contra estratégias mal-desenvolvidas; o

melhor que podem fazer é atenuar danos ao patrimônio oriundos de maus investimentos. Não

se trata de um método infalível, sendo o mais importante reconhecer o mecanismo de stop como

um dos métodos defensivos de gestão de capital mais eficientes para operação no mercado

financeiro, criando relevância em seu uso para o investidor que deseje ter vida longa e

perpetuar-se no mercado.

38

4 INFLUÊNCIA DA EMOÇÃO NA TOMADA DE DECISÕES

Atualmente, muitos investidores têm recorrido aos profissionais certificados pelos

órgãos reguladores (Agentes Autônomos de Investimentos e Planejadores Financeiros) ao

planejarem suas finanças de forma a aumentarem seu patrimônio. Ao passo que os mercados

financeiros crescem em complexidade, implicam riscos cada vez maiores à medida em que

indivíduos investem e adotam estratégias que não dominam. A compreensão de vieses

comportamentais desempenha importante função em explicar o porquê de investidores

frequentemente aplicarem técnicas mal-sucedidas, reduzindo sua riqueza através de estratégias

ineficientes (FONG, 2014). O investidor financeiro não é totalmente racional, é um indivíduo

simplesmente normal. Esta normalidade implica um indivíduo que age, recorrentemente, de

maneira irracional e que toma decisões influenciado por emoções e erros cognitivos

(HALFELD; TORRES, 2001).

Confiança, esperança, ganância, medo e pessimismo são apenas algumas das emoções

experimentadas pelo investidor no mercado financeiro. Ao mesmo tempo em que os mercados

refletem as ações dos indivíduos, também possuem a capacidade contrária de influenciá-los,

isto é, os aspectos psicológicos dos investidores podem ser tanto influenciados como

influenciadores das atividades do mercado (KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011). O termo

sentimento pode ser definido como a relação entre otimismo e pessimismo de um grupo de

agentes financeiros refletido em preços. Entender as conexões estabelecidas entre emoções,

tomada de decisão e responsabilidade alocativa permitem a um investidor compreender o

comportamento humano e como este alimenta o erro na tomada de decisões, à medida em que

saiba identificar extremos de mercado e compreenda estar suscetível aos mesmos aspectos

comportamentais que os demais investidores. Este último aspecto é tão forte que até quem o

reconhece costuma apresentar dificuldades em lidar com estes traços. Investidores bem-

sucedidos costumam dizer que seus piores inimigos são eles próprios.

Corrigir o comportamento de um indivíduo constitui uma tarefa complexa. Grande parte

das decisões humanas são geradas inconscientemente no que o psicólogo israelense Daniel

Kahneman (2011) conceituou de "sistema 1", fonte do pensamento intuitivo humano; embora

rápido, automático e prático, constitui a origem de muito do que fazemos errado. A correção

destas imperfeições passa pelo "sistema 2": lento, ponderado e esforçado, constitui a essência

da racionalidade humana (FONG, 2014).

39

Decisões de investimento são moldadas por quatro variáveis: preferências, crenças,

heurísticas mentais e emoções (FONG, 2014). Preferências por ativos específicos decorrem de

crenças em mercados e habilidades de investimento. Tal crença é influenciada pelo que pensam

os demais indivíduos que compõem um mercado. Quando predominam excessos de otimismo

ou pessimismo em ambientes financeiros, isto acarreta em negociações condicionadas por

sentimentos. Heurísticas mentais são processos que os indivíduos utilizam para encontrar

soluções (nem sempre corretas) para questões de certo grau de complexidade em virtude de

que é mentalmente trabalhoso solucionar problemas, especialmente sob pressão e cronogramas

justos. O uso de heurísticas evoca o uso do "sistema 1". A série de vieses cognitivos que

influenciam investidores indicam que estes frequentemente se apoiam em heurísticas para

realizarem decisões de investimento (FONG, 2014; KAHNEMAN; TVERKY, 1979). As

decisões de investimento também são condicionadas pelas emoções de um investidor, em sua

maioria decorrentes de prazer em lucrar, dor em perder, orgulho e arrependimento. Evidências

coletadas em estudos de imagens cerebrais mostram que áreas do cérebro que governam

estados emocionais influenciam a tomada de decisões humana. Estudos em finanças

comportamentais mostram que indivíduos sistematicamente realizam decisões ineficientes ao

concentrarem, transacionarem excessivamente, almejarem repetições de performances

passadas e optarem por ativos que mais se assemelham a loterias. Concomitantemente, graças

a avanços nos campos psicológico e de neurociência, cientistas comportamentais são capazes

de compreender os atalhos mentais que indivíduos utilizam para realizarem decisões de

investimento.

Estudos em economia comportamental atribuem muitas das decisões humanas à

incapacidade de execução racional de processos devido à influência dos sentimentos na tomada

de decisões, isto é, a falibilidade do racional quando confrontado ao emocional. O estudo da

influência da emoção sob a tomada de decisões do investidor relevou-se à literatura com maior

amplitude em tempos recentes, com a primeira publicação em um jornal de grande alcance

datando de 1972. Desde então, vêm ganhando espaço nas discussões econômicas através de

uma série de economistas e psicólogos que investigam e mensuram a influência de variáveis

emocionais sob decisões de negócios, avaliando indicadores de alocação de portfólio,

concentração, turnover, aposta em reversões e exposição ao risco, mas também à forma com

que decidem aspectos cotidianos de suas vidas.

As contribuições de Daniel Kahneman e Amos Tversky (1971, 1972, 1974, 1979, 2011)

estão entre as de maior destaque em ensaios relacionados à economia comportamental, onde

40

apresentam contribuições importantes para o estudo dos vieses comportamentais humanos

através de modelos de como indivíduos tomam decisões em oposição a como realmente

deveriam tomá-las. Partindo da descrição de diferentes casos em que se observam dilemas

decisórios, com preferências individuais violando os axiomas dos pressupostos utilitaristas, os

autores entendiam que os modelos baseados em funções de utilidade, da maneira em que se

encontravam dispostos e interpretados, não caracterizavam um modelo descritivo

suficientemente adequado para representar de forma fidedigna os processos decisórios,

relevando-se à discussão uma modelagem alternativa de alocação sob condições de risco e

incerteza. Neste contexto, a metodologia de escolhas hipotéticas emerge como uma

possibilidade simples e prática de investigar questões teóricas. Este método se baseia na

hipótese de que indivíduos conhecem as decisões que tomariam em situações hipotéticas e que,

diante destas percepções, não teriam razões para não agirem conforme as preferências que

desenvolvem.

A tomada de decisões sob condições de incerteza pode ser entendida como uma escolha

entre perspectivas e incertezas. Uma perspectiva (𝑥1,𝑝1; … ; 𝑥𝑛, 𝑝𝑛) é uma combinação que

proporciona um retorno 𝑥𝑖 a uma probabilidade 𝑝𝑖, sendo 𝑝1 + ⋯ + 𝑝𝑛 = 1). Para fins de

simplificação de notação, adota-se (𝑥, 𝑝) para denotar a perspectiva (𝑥, 𝑝; 0,1 − 𝑝), que

presume as observações de 𝑥 a uma probabilidade 𝑝 e de 0 a uma probabilidade 1 − 𝑝.

A aplicação da Teoria da Utilidade Esperada para a tomada de decisões se baseia nas

três seguintes hipóteses:

Equação 10 - Hipótese 1 em Kahneman e Tversky

𝐸 = U(𝑥1, 𝑝1; … ; 𝑥𝑛, 𝑝𝑛) = 𝑝1𝑢(𝑥1) + ⋯ + 𝑝𝑛𝑢(𝑥𝑛).

Fonte: Kahneman e Tverksy (1979, p.263).

A utilidade esperada de uma perspectiva, denotada por U, é a utilidade esperada de seus

retornos.

Equação 11 - Hipótese 2 em Kahneman e Tverky

Uma alocação (𝑥1, 𝑝1; … ; 𝑥𝑛, 𝑝𝑛) é aceitável se, dado um ativo 𝑤, 𝑈(𝑤 + 𝑥1, 𝑝1; … ; 𝑤 +

𝑥𝑛 , 𝑝𝑛) > 𝑢(𝑤).

Fonte: Kahneman e Tverky (1979, p. 264).

41

Uma perspectiva é factível e aceitável quando a utilidade resultante da integração entre

esta e uma alocação w excede a utilidade de w sozinha.

Equação 12 - Hipótese 3 em Kahneman e Tversky

Aversão ao risco: 𝑢 é uma função côncava (𝑢" < 0).

Fonte: Kahneman e Tverky (1979, p.264).

Um indivíduo apresenta aversão ao risco se prefere a certeza de uma perspectiva a

qualquer outra sob condições de incerteza. A aversão ao risco é um dos conceitos mais

importantes na Teoria de Utilidade Esperada, sendo condicionada pela concavidade da função

de utilidade.

Através de uma série de artigos inovadores, Kahneman e Tversky evidenciam que a

utilidade de um investidor é moldada por sequências de ganhos e perdas, e não por seu

patrimônio final. Além disso, os julgamentos realizados por investidores são formados de

acordo com a fragmentação de um processo: seu ponto de referência e uma série de heurísticas

mentais de disponibilidade, representatividade e ancoragem (KAHNEMAN, 2011). Estas

heurísticas são atalhos mentais que produzem soluções rápidas aos problemas que as pessoas

enfrentam. Heurísticas podem levar, concomitantemente, a decisões eficientes, quando o

tomador destas decisões possui conhecimento do processo em questão, e erros de julgamento.

Três são as principais heurísticas desenvolvidas pelo pensamento humano: heurísticas da

representatividade, disponibilidade e ancoragem. O primeiro tipo de heurística costuma

observar relação com questões de inferências probabilísticas, onde as probabilidades são

avaliadas pelo grau em que um evento A é representativo de um evento B (KAHNEMAN;

TVERSKY, 1974; PENTEADO, 2003). Basicamente, esta proposição afirma que os

julgamentos humanos são formados pelo grau de similaridade entre as percepções individuais

e as ocorrências que se apresentam. De acordo com Bazeman (1994), trata-se de um julgamento

por estereótipo em que as bases do julgamento são modelos mentais de referência. A heurística

da representatividade pode conduzir a erros de inferência por desconsiderar aspectos relevantes

como a insensibilidade à previsibilidade, que desconsidera a importância de uma descrição fiel

aos fatos, às diferenças de resposta quando não se possuem indicativos do funcionamento de

um processo e insensibilidade ao tamanho de amostras (KAHNEMAN; TVERSKY, 1972,

1973; PENTEADO, 2003). O segundo tipo de heurística proposto é o da disponibilidade, no

qual os indivíduos inferem o funcionamento de processos a partir da disposição mental e de

memória que possuem sobre os mesmos. Um exemplo desta abordagem retrata a seguinte

42

situação: quando um indivíduo é instigado a estimar a frequência de ocorrência de ataques

cardíacos em pessoas de uma determinada faixa etária, o mesmo recorre às suas memórias de

pessoas que conheça e que se enquadram nas condições propostas e que apresentaram o

fenômeno em questão. Esta heurística é influenciada por fatores outros que não a frequência

ou a probabilidade, conduzindo a vieses equivocados como, por exemplo, o citado por

Kahneman e Tversky (1973, p.237-251): a partir da leitura de uma lista de personalidades dos

sexos masculino e feminino, questiona-se a preponderância numérica de homens ou mulheres;

conclui-se, a partir das respostas observadas, que os indivíduos julgavam de maneira

equivocada que o gênero que continha nomes mais famosos era a mais numerosa. O último

tipo de heurística é a de ancoragem. Esta abordagem parte da fixação de uma âncora como uma

base ou valor inicial sob as quais os indivíduos realizam estimativas, modificando esta âncora

até que se chegue a uma resposta final. Kahneman e Tversky propõem o seguinte raciocínio:

dois grupos de estudantes deveriam estimar, ao longo de cinco segundos, o resultado de uma

operação matemática; o primeiro grupo realizou o cálculo de (1𝑥2𝑥3𝑥4𝑥5𝑥6𝑥7𝑥8), ao passo

que o segundo grupo realizou o mesmo cálculo porém de maneira reversa, ou seja,

(8𝑥7𝑥6𝑥5𝑥4𝑥3𝑥2𝑥1). O que se observa é a tendência de estimar estes produtos por

extrapolação ou ajustamento, além de se observar que, em geral, as pessoas julgavam a segunda

operação como sendo maior que a primeira, visto que os produtos das primeiras operações

multiplicativas (8𝑥7,7𝑥6,6𝑥5, … ) é maior que a sequência inicial de produtos da operação

“original” (1𝑥2,2𝑥3,3𝑥4, … ). A mediana estimada para a operação "ascendente" foi 512; a da

operação "descendente" foi 2.250, embora a resposta correta seja 40.320 (KAHNEMAN;

TVERSKY, 1974; PENTEADO, 2003).

Após observar uma série de caras saírem ao jogarem uma moeda, indivíduos passam a

acreditar que uma coroa está por vir na próxima jogada. Kahneman e Tversky (1972) sugerem

que, quando conhecem o funcionamento de um processo, indivíduos formam previsões que

apresentam maior representatividade no processo em questão. Em uma linha de pensamento

semelhante, Gilovich et al (1985) analisa as propensões em realizar previsões de continuação

como a "hot hand fallacy", apostando que um jogador de basquete, após destacar-se em uma

partida, seguirá atuando bem. Este processo se explica porque, quando mostram-se incapazes

de conhecer um processo mas devam interpretá-lo de forma a predizê-lo, indivíduos optam por

identificar um processo para o qual suas recentes observações apresentam maior

representatividade. Se o processo de maior representatividade apresenta correlação positiva

com suas lembranças, observar-se-ão previsões de continuidade consistentes com o processo

43

em questão. De Bondt (1993), ao analisar como investidores "comuns" usam gráficos de preços

para predizer o comportamento do valor das ações, conclui que os mesmos são excessivamente

propensos a apostar em tendências. O autor atribui este fenômeno à representatividade,

ressaltando que este viés é mais forte quando a tendência anterior foi altista. De forma

semelhante, Andreasen (1988) afirma que adeptos de gráficos de preços apresentam propensão

a comprar após desvalorizações e vender após valorizações no curto prazo, também atribuindo

este comportamento ao conceito de representatividade heurística criado por Kahneman e

Tversky. Quando indivíduos desconhecem um processo mas precisam avaliar ou predizer seu

funcionamento sem dispor de base empírica, frequentemente apelam para inferências oriundas

de suas observações. Neste contexto, as heurísticas se apresentam como procedimentos de

dedução desenvolvidos de maneira a facilitar as percepções individuais acerca dos processos

em que um indivíduo percebe-se inserido, embora, por vezes, possam conduzir a erros e vieses

cognitivos ao utilizarem regras excessivamente simplificadas de decisão.

A aversão à perda é outro conceito recorrentemente tratado pelos estudos de finanças

comportamentais. O ser humano, no exercício pleno de sua racionalidade, apresenta

preferências por processos que lhe proporcionem ganhos de bem-estar. É da natureza dos

indivíduos preferirem ganhos a perdas e maximizações a minimizações. Kahneman e Tversky

(1998) afirmam que a utilidade de um investidor consiste em uma sequência de ganhos e perdas,

e não por seu patrimônio final. O conceito de aversão à perda surge como uma tentativa de

representar a prevalência de maiores impactos causados pela dor se comparados ao prazer dos

indivíduos ao realizarem negócios lucrativos e, de maneira análoga em mercados financeiros, à

maior dificuldade de investidores em assumir perdas a ganhos. Desta forma, uma nova

representação para a curva de risco-utilidade de indivíduos é proposta:

44

Figura 3 - Função de valor em Kahneman e Tversky

Fonte: Kahneman e Tversky (1979, p.279).

A curva equivalente, de acordo com a Teoria da Utilidade, tomaria a forma de uma reta

passando pela origem.

É importante destacar as diferenças entre os conceitos de aversão à perda e aversão ao

risco. O exemplo a seguir, proposto por Kahneman e Tverksy (1979) representa bem esta

situação. A um grupo de pessoas foi apresentado o seguinte problema: além de todo o

patrimônio que possui, cada um dos indivíduos receberia $1.000; dever-se-ia, então, optar por

um ganho certo de $ 500, recebendo $1.000 adicionais com 50% de probabilidade ou não

ganhar nada à mesma taxa. A outro grupo foi apresentado à seguinte opção: além de todo o

patrimônio já possuído, cada um dos indivíduos receberia $2.000; dever-se-ia, então, escolher

entre perder $500 com 100% de certeza ou $1.000 a uma probabilidade de 50%, com os demais

50% atribuídos a nenhuma perda. No primeiro grupo, 84% dos integrantes optou pelo ganho

certo de $500, ao passo que, no segundo, 69% dos integrantes optou pela perda de $500 com

50% de chance e o mesmo percentual na expectativa de não perder nada. A relevância desta

ilustração se dá pela percepção de que, embora as variações nos níveis de riqueza se deem a

uma mesma taxa, observa-se que, diante da possibilidade de ganhos, os indivíduos apresentam

aversão ao risco, enquanto que, diante da iminência de perdas, são avessos à perda. Diante da

necessidade de tomar decisões sob risco, indivíduos preferem retornos certos e ignoram os que

envolvam diferentes níveis de incerteza.

45

Conforme Odean (1998) e Statman (1995), existe relutância, por parte de investidores,

em fechar posições “deficitárias” em virtude de dois aspectos: o medo do arrependimento e a

vergonha de informar um investimento fracassado (HALFELD; TORRES, 2001). Contribuindo

nesta discussão, Edwards (1968) e Shleifer (2000) atribuem a lentidão na mudança de

percepções ao conservadorismo perante novas evidências, negligenciando informações que

contrariam posições tomadas e decisões assumidas.

Não menos importante foi o desenvolvimento do conceito de “Função de Ponderação”

desenvolvido pelos autores. De acordo com Kahneman e Tversky (1979), a Teoria da

Perspectiva pode ser substituída por uma função de ponderação onde, variando em um intervalo

compreendido de zero a um, busca-se representar a probabilidade de ocorrência de um evento:

quando um evento parece pouco provável de ocorrer, atribui-se um valor próximo a zero, ao

passo que este valor aumenta à medida em que aumentam suas perspectivas de ocorrência. As

probabilidades e ponderações originam-se da subjetividade do pensamento individual, ao que

se atribuem as diferentes percepções. Eventos extremamente improváveis podem ser vistos

como impossíveis e eventos extremamente prováveis como certos, enquanto aos eventos

improváveis (apenas) pode ser atribuída uma ponderação exageradamente elevada de

ocorrência e, aos eventos muito prováveis, ponderações excessivamente baixas. Conforme

Lobão (2012), as probabilidades individuais são ponderadas de forma não-linear e isto implica

a maior significância que indivíduos atribuem em aumentos equivalentes de 1% quando estes

são compreendidos de 0% a 1% ou de 99% a 100%, e não em valores intermediários. Kahneman

e Tversky propõem um exercício de reflexão para permitir a compreensão deste fenômeno

através da seguinte proposta feita a dois indivíduos: em um primeiro jogo, optar por receber

$3.000 a uma probabilidade de 25% ou ganhar $4.000 a 20%; no segundo, é proposta a escolha

entre receber $3.000 com 100% de certeza ou $4.000 a 80% de probabilidade. Na primeira

rodada, 65% dos participantes optou por receber $4.000 com 20% de chance, ao passo que, na

segunda, 80% escolheu receber $3.000 com certeza de ganho. A opção por esta certeza de ganho

ficou conhecida na literatura como “efeito certeza”. Através das ponderações propostas, os

indivíduos avaliados subponderam suas chances de 20% e 25% no primeiro jogo, partindo para

a escolha da opção que proporciona o maior prêmio. No segundo jogo, a chance de 80% é

subponderada e observa-se a inclinação ao evento certo. Isto significa que as diferentes

ponderações possuem maior influência decisória que as probabilidades existentes,

caracterizando a opção pelo “efeito certeza”.

Um dos principais desafios do campo de finanças comportamentais é tornar possível a

46

previsão de erros cognitivos e anomalias de comportamento. Neste sentido, Famá, Cioffi e

Coelho (2008, p.68) desenvolveram o esquema abaixo, que representa as proposições de Bruni

e Fama (1998) de segmentação das diferentes anomalias existentes de acordo com suas

definições e a classe a que pertencem:

Quadro 1 - Principais anomalias de mercado

Fonte: Famá, Cioffi e Coelho (2008, p.68).

47

Quando um ativo é negociado a um valor consideravelmente destoante de seu valor

intrínseco, tal diferença é concebida como sentimento. A determinação de preços acima ou

abaixo de seu suposto valor justo resulta da interação entre o coletivo de emoções e fatores

intangíveis provenientes da interação humana (KIRKPATRICK; DAHLQUIST, 2011).

Conforme Keynes (1936), preços de ativos podem desviar de seus valores justos condicionados

pela participação de investidores tomados pela emoção em um mercado. Quando a emoção

excede a informação, os preços tendem a desviar de sua norma e uma reversão de preços é

esperada, cabendo ao analista técnico a acurada identificação do momento em que preços

passam a refletir extremos emocionais. Muitas vezes, excessos emocionais acarretam em

aumentos ou quedas extraordinárias do nível de preços. Os períodos de valorização são

chamados de bolhas, ao passo que os períodos de quedas são chamados de choques.

Pode-se constatar a existência de três classes de participantes de um mercado:

informados, desinformados e demandantes de liquidez (KIRKPATRICK; DAHLQUIST,

2011). O aspecto determinante deste aspecto é o timing de compra otimista e venda pessimista

do investidor no cenário de altos e baixos de mercado. Assim, os participantes desinformados

não necessariamente precisam ser amadores, os informados não necessariamente precisam ser

profissionais atuantes no mercado. Participantes informados tendem a agir em direções

contrárias ao restante do mercado, com força vendedora em topos, quando a maior parte dos

investidores encontra-se otimista e com força compradora; e com força compradora em fundos,

quando a maior parte dos investidores encontra-se pessimista e com força vendedora,

estabilizando mercados através da identificação de leves anomalias de preços ou agindo sobre

ativos subvalorizados. Por outro lado, players desinformados são aqueles que, guiados por suas

emoções e vieses, agem irracionalmente. Tendem a ser otimistas após uma súbita alta do

mercado, realizando compras e criando picos de mercado, ao passo que tendem a ser pessimistas

durante a queda do mercado, realizando vendas e criando fundos de mercado. Observa-se

participação de profissionais neste grupo, não sendo a profissão ou situação na carreira de um

participante o determinante classificatório de um indivíduo em informado ou desinformado.

Vários ditos especialistas e formadores de opinião são, na verdade, participantes desinformados

que compõem a classe majoritária do mercado. Participantes demandantes de liquidez são

aqueles de atuação temporária, sem posição de relevância na determinação de tendências,

afetando o mercado minimamente e abrindo mão de suas posições para levantarem dinheiro.

Por outro lado, participantes informados e desinformados constituem o mercado ao

participarem ativamente da determinação de preços. Picos emocionais, tanto otimistas quanto

48

pessimistas, originam-se de extremos de preços gerados, preponderantemente, por participantes

desinformados (a partir da hipótese de que informados agem corretamente e desinformados

agem de forma equivocada, especialmente em extremos emocionais). Investidor capazes de

distinguir a atuação de cada grupo tem vantagem na predição futura dos preços. Identificando

que a maioria dos participantes de uma tendência altista em um determinado período estão

extremamente otimistas quanto à continuidade deste movimento, concluir-se-á que tais

investidores estão fortemente comprados no mercado e que o nível de preços está próximo de

um pico. Ao fazer uso de indicadores de viés emocional, o investidor mensura o balanço entre

otimismo e pessimismo do mercado, distinguindo parcelas de opiniões retida por cada grupo de

players. Assim, o investidor realiza decisões de investimento contrárias às do grupo

desinformado e procura replicar as do grupo informado.

Neste aspecto, Hoffmann e Shefrin (2014) realizam importantes contribuições a partir

da análise do comportamento de 5.500 investidores no mercado financeiro holandês entre os

anos de 2000 a 2006. De acordo com os autores, alguns aspectos que são vistos como benéficos

à qualidade dos investimentos, como o acompanhamento de um analista profissional, na

verdade apresentam correlação negativa com a qualidade dos investimentos realizados. Do total

da amostra avaliada, investidores que afirmavam utilizar concomitantemente métodos de

análise técnica e assessoria profissional apresentavam carteiras de mercado mais concentradas,

maiores taxas de turnover se comparados aos investidores que afirmavam utilizar métodos de

análise fundamentalista ou que investiam de maneira intuitiva. Além disso, a partir dos

resultados observa-se diminuição no uso de assessoria financeira entre analistas técnicos à

medida em que ganham experiência no mercado financeiro, muito provavelmente em virtude

das perdas que esta acarreta em indicadores de valor de portfólio, retornos brutos e líquidos

(HOFFMANN; SHEFRIN, 2014).

A percepção de risco pode assumir diferentes formas: a partir da esfera individual, este

se molda a partir dos níveis individuais de aspiração, confiança e expectativa (WEBER et al.,

2001). Indivíduos respondem às suas percepções de risco de diferentes maneiras. De acordo

com Slovic et al (1980), as pessoas respondem ao risco que percebem e, se suas percepções são

equivocadas, o desenvolvimento de uma medida frente a este risco mostra-se incapaz de ser

realizada; em algum ponto o julgamento humano se faz necessário para interpretar os fatos e

determinar sua relevância.

Embora se observe uma vasta literatura sobre formas de alocação de capital que

49

propiciariam aos investidores uma maior qualidade em seus investimentos, uma série de

pesquisas realizadas no campo da psicologia demostram que estes, na prática, não se

comportam da maneira idealizada por tais pressupostos. Evidências provam que grande parte

dos investidores individuais apresentam carteiras concentradas (BARBER; ODEAN, 2000;

GOETZMANN; KUMAR, 2008), preferência pelo familiar (HUBERMAN, 2000; FRENCH,

2008); SOLNICK; ZUO, 2012), transacionam excessivamente (ODEAN, 1999; BARBER;

ODEAN, 2000), demonstram forte preferência por ativos especulativos (KUMAR, 2009;

MITTON; VORKINK, 2007), preferem investir em ativos de empresas reconhecidas pela

mídia (FRIEDER; SUBRAHMANYAM, 2005) e representadas em noticiários (BARBER;

ODEAN, 2008; FANG; PERESS, 2009).

Barber e Odean (2000), ao avaliarem uma amostra de 66.465 notas de corretagem de

investidores norte-americanos durante o período de 1991 a 1997, afirmam que os investidores

assíduos de métodos de análise técnica observaram retornos médios anualizados de 11,4%, ao

passo que investidores em geral resgataram um rendimento médio de 16,4% e o mercado

observou um rendimento de 17,9%. De acordo com os autores, o excesso de confiança explica

os retornos inferiores e o turnover médio de 75% ao ano. Este valor aumenta para 20% ao mês

entre os investidores que mais transacionam no mercado, ou seja, os analistas técnicos

avaliados modificaram a totalidade de seus portfólios mais de duas vezes ao ano (em média) e

são incapazes de auferirem retornos acima do mercado, incidindo, ainda, com carteiras com

altos valores para beta e altos custos de transação. Os autores partilham a visão de que,

assumida a hipótese de que investidores individuais não possuem informações privilegiadas,

as estratégias ativas são incapazes de possibilitar rendimentos superiores às técnicas passivas,

considerando os resultados de estudos tanto teóricos quanto práticos que observam o melhor

desempenho de estratégias do tipo buy-and-hold, por exemplo. Modelos de finanças

comportamentais que incorporam a variável de excesso de confiança de investidores (ODEAN,

1998) corroboram esta percepção de superioridade de estratégias passivas. Barber e Odean

(2000) observam a existência de um ciclo vicioso no seguinte processo: um investidor

excessivamente confiante superestima suas habilidades em investir, acarretando um excesso de

transações que, consequentemente, lhe imputa retornos inferiores às médias de mercado.

Goetzmann e Kumar (2008) complementam esta abordagem ao observarem

empiricamente que, do total de 62.387 investidores do mercado acionário norte-americano

avaliados, suas carteiras apresentavam em média apenas quatro ativos concentrados em um

patrimônio médio de U$$ 35.629,00. Comparando os rendimentos destes investidores, os

50

autores observaram que apenas uma pequena parcela apresentava alocações mais eficientes que

a CML (“capital market line”): em fevereiro de 1991, 9,53% dos portfolios da amostra se

encontravam nesta situação, ao passo que em junho de 1996 este valor aumentou para 13,96%

dos portfólios englobados pelo estudo. O portfólio de menor diversificação na amostra

oportunizou um rendimento anual 2,4% inferior à carteira de maior diversificação. A exceção

neste estudo se encontra entre investidores de turnover elevado que se dividem entre carteiras

diversificadas e não-diversificadas: da amostra coletada, os investidores de carteiras

concentradas obtiveram performance superior aos de carteira mais diversificada; esta evidência

indica que um pequeno grupo de gestores ativos apresentou uma alocação mais eficiente,

embora trate-se de um caso isolado e não-representativo da realidade do mercado. Os autores

afirmam que a concentração de portfólio é maior entre jovens, de menor renda, com menor

grau educativo e de investimentos menos sofisticados, sendo positivamente correlacionado

com excessos de confiança e viés familiar.

A preferência por investimentos em ativos de empresas reconhecidas pela mídia parte

da assunção de duas hipóteses, de acordo com Frieder e Subrahmanyam (2005): associações

de reconhecimento mental como um ponto de partida para informações de determinada

empresa e a simplificação das escolhas alocativas a partir da intuição de conhecimento dos

processos de uma companhia. Esta preferência também pode se dar como uma “aposta segura”,

isto é, partindo da premissa do cumprimento das obrigações assumidas entre empresas e

clientes, aquelas de maior visibilidade teriam uma maior quantidade de recursos fiduciários

para proporcionar ganhos ao investidor. Além disso, ressalta-se a proposição dos autores de

que agentes econômicos ingenuamente associam a qualidade de um produto aos valores com

que os ativos da empresa que o produz estão listados em bolsa.

Fang e Peress (2009) também avaliam o efeito que a cobertura de imprensa possui

sobre os retornos de ações. Partindo da hipótese de que a cobertura da mídia pode contribuir

na redução de assimetrias de informação por permitir que muitos investidores tomem

conhecimento de fatos e acontecimentos, procura-se avaliar a capacidade que informações

divulgadas em redes de comunicação possuem em afetar o preço de ativos em mercados

financeiros. Para avaliar a observação empírica de suas observações, foram utilizadas

metodologias inovadoras à época. Partindo da análise das preferências de consumidores norte-

americanos em 1990, mensurou-se a qualidade da percepção cerebral dos participantes através

de uma variável chamada de “esteem”, enquanto suas familiaridades cerebrais foram

capturadas por uma variável chamada de “shareofmind”, de forma a chegar a uma mensuração

51

final conceituada de “imagepower”, uma espécie de ranking de força cerebral. Os resultados

encontrados por Fang e Peress (2009) mostram que ações que não receberam cobertura

midiática apresentaram rendimentos 0,2% superiores, em uma média mensal, em relação às

que observaram esta atenção. Da carteira de ações avaliada pelo estudo, aquelas que não

receberam cobertura de imprensa proporcionaram rendimento anual 3% superior às que

receberam esta atenção, considerando ajustes para características de tamanho e atividade em

que se inseriam. Ainda mais significativos foram as observações entre o grupo de ações que se

enquadravam nas características de menor valor, de estruturas diretivas mais concentradas,

pouco recomendadas por assessorias financeiras e com altos indicadores de volatilidade: para

esta segunda amostra, o prêmio variou entre 8% a 12% ao ano após ajustes de risco. As

evidências coletadas no estudo levam os autores do mesmo a concluir que quanto maior a

disseminação informativa, maior a distorção criada sobre o nível de preços de mercado.

Ao longo de um artigo em que procura mensurar os custos de se investir em mercados

financeiros, French (2008) encontra que estratégias ativas custam a um investidor, através de

todos os tipos de custos incorridos neste processo, um total de 0,82% do valor agregado dos

mercados norte-americano (NYSE e NASDAQ) em 1980, reduzindo para 0.75% em 2006. A

diferença média histórica entre os custos de estratégias ativas e passivas, entre o período

compreendido entre os anos de 1980 e 2006 no mercado norte-americano, foi de 0,67%.

Partindo de um retorno médio anualizado do mercado de ações norte-americanos de 6,7%

durante este período, isto significa dizer que analistas técnicos gastam 10% do benchmark de

mercado na elaboração de estratégias “fúteis” na tentativa de obter superioridade de

rendimentos (FRENCH, 2008). O autor ainda ressalta que trata-se de uma estratégia otimista,

tendo em vista que o prêmio de risco do mercado norte-americano e, portanto, seu retorno real,

é menor que 6,7%, o que permite dizer que a operacionalização de estratégias ativas se dá um

custo capitalizado de mais de 10% do benchmark do mercado financeiro norte-americano.

Utilizando dados do mercado financeiro finlandês, Grinblatt e Keloharju (2001)

documentam a propensão de investidores individuais em apostarem em tendências e reversões

a partir de notícias divulgadas há um mês ou mais. Alinhado com o artigo de Andreasen (1987)

que analisa o impacto de atributos causais explicativos do comportamento de tendências

anteriores têm como poder preditivo para prosseguimento de novas tendências, este estudo

reporta que os investidores finlandeses estudados apresentavam propensão a apostar em

reversões quando estas eram prioritariamente altistas e, em menor proporção, a vender em

detrimento da manutenção de um ativo em carteira. Os autores ainda afirmam que investidores

52

tendem a manter ativos cujo preço corrente encontra-se abaixo do valor de sua compra, embora

tendam a vender seus ativos assim que estes se valorizem. Constata-se a dificuldade, por parte

dos investidores, de assumir perdas e realizá-las no mercado, ao passo que, ao observar séries

de valorizações de preços de ações, investidores fechem posições com maior naturalidade.

Lewellen et al (1980), amparado em registros de transações do período 1964-1970,

sugere que o uso de análise técnica degrada a performance de portfolios, reportando que os

investidores mais ativos no mercado financeiro fazem uso de análise técnica em um grau

desproporcional, apresentando retornos anuais em média 4,1% inferiores frente aos demais

investidores. Da amostra avaliada pelo estudo, 27% dos investidores utilizava métodos de

análise técnica. Em um contexto dos anos 1960, o estudo do Lewellen foi economicamente

relevante ao avaliar a análise técnica como uma técnica concomitantemente custosa e difundida

na sociedade. De forma análoga a Barber e Odean (2000) e Glaser e Weber (2007), Hoffmann

e Shefrin (2014) encontram, através da análise de registros de amostras de transações e

corretagens de clientes do mercado financeiro holandês durante o período dos anos 2000-2006,

que indivíduos que utilizam análise técnica frequentemente realizam más decisões de alocação

em portfolios, acarretando em retornos inferiores aos obtidos pelos demais investidores. Os

resultados sugerem que adeptos de recursos de análise técnica transacionam com maior

frequência, apresentam propensão superior a especularem como objetivo primário no curto

prazo, têm carteiras de investimento mais concentradas, apresentam menor propensão a apostar

em reversões, expõem-se ao risco com uma relação risco não-sistemático-risco total superior,

transacionam uma quantidade superior de opções, apresentam rendimentos inferiores e têm

carteiras de investimento mais concentradas e com maior taxa média de turnover associada à

confiança excessiva no mercado. Hoffmann e Shefrin (2014) observam semelhanças entre os

traços de comportamento de analistas técnicos e aqueles associados a confiança excessiva.

Barber e Odean (2001) contribuem com a influência de questões de gênero no mercado

financeiro, relacionando confiança excessiva ao sexo masculino em comparação ao feminino.

Psicólogos afirmam que homens são mais confiantes que mulheres em ambientes como o

mercado financeiro, o que incorre que investidores do sexo masculino transacionem em

quantidades superiores às do sexo feminino. Para testar esta hipótese, foram analisadas as notas

de corretagem de mais de 35.000 investidores norte-americanos entre fevereiro de 1991 e

janeiro de 1997. O que se observou foi que ambos os sexos reduziam seus níveis de retorno à

medida em que aumentavam a intensidade com que transacionavam: investidores do sexo

masculino realizavam uma quantidade de negociações 45% superior às investidoras do sexo

53

feminino, o que reduzia seus retornos líquidos a uma taxa média de 2,65% ao ano, enquanto

que para estas a redução era de 1,72%, uma diferença significante de 0,93%. A partir desta

observação, os autores descrevem a percepção do seguinte ciclo: homens transacionam mais e,

com isso, desenvolvem uma exposição maior a perdas. Além disso, os mesmos apresentaram

portfólios com maior coeficiente de risco envolvido, embora seus retornos tenham sido

menores quando ajustados ao grau de risco a que se sujeitavam. Isso se deve, na visão dos

autores do estudo, ao fato de investidores do sexo masculino apresentarem confiança excessiva

e em proporção superior à que se sujeitaram as mulheres avaliadas. Os autores postulam que,

de sua amostra, os investidores apresentavam um turnover médio de aproximadamente 77%

ao ano; entre as mulheres, este valor reduzia para uma taxa média de aproximadamente 53%

ao ano. A diferença para indicadores de retornos e de turnover foi ainda mais significantes

quando os participantes eram solteiros: nesta situação, homens transacionavam em quantidade

67% superior às mulheres, embora isto se desse ao custo de uma perda de rendimento médio

de 1,44% (BARBER; ODEAN, 2011). Em médias mensais, os homens compreendidos na

amostra analisada tinhas retornos líquidos 0,221% inferiores em relação à composição inicial

de suas carteiras, enquanto este indicador era de 0,143% para as mulheres. Anualizando esta

observação, significa afirmar que investidores do sexo masculino auferem uma “perda de

rentabilidade” 0,94% superior às investidoras.

Isso sugere que, se adeptos de análise técnica são desproporcionalmente confiantes,

pode-se suspeitar que homens são mais propensos a utilizar análise técnica que mulheres. De

acordo com Anderson (2013), utilizando informações de corretagem e tributação no mercado

financeiro sueco, encontra amparo empírico para aprofundar a discussão de gênero ao avaliar

os impactos que o excesso de confiança apresenta sobre a concentração de portfólio. O autor

utiliza o termo "estaca alta" para descrever investidores com portfólios altamente concentrados,

afirmando que "investidores de 'estaca alta' são, em geral, excessivamente confiantes em suas

capacidades de serem bem-sucedidos em seus investimentos, transacionando com maior

frequência. Costumam ser mais jovens, do sexo masculino, e possuírem menores níveis de

capital e educação quando comparados com investidores de portfólios mais diversificados.

De acordo com Huberman (2000), o viés familiar pode ser representado através de uma

série de evidências empíricas. Em sua forma mais conhecida, significa afirmar que residentes

de uma cidade que dividem espaço com empresas lá radicadas apresentam propensão superior

a manter ativos desta companhia em seus portfólios. O jornal The New York Times percebeu

este fenômeno ao documentar, em 1994, a busca de habitantes da cidade norte-americana de

54

Freemont, Michigan, em reinvestir o capital que mantinham aplicados na empresa Gerber

Products quando esta observou mudança em sua estrututra proprietária. O município possuía,

à época, 3.900 habitantes, dos quais centenas destes passaram a prospectar alternativas para as

dezenas de milhões de dólares que mantinham aplicado à empresa na qual parentes haviam

ajudado a desenvolver e que respondia pelo emprego de mais 30% da população local, além de

pagar 40% da obrigatoriedade de impostos regionais (HUBERMAN, 2001). Outro exemplo

deste fenômeno é o caso de uma das empresas mais consolidadas da história: a Coca-Cola.

Deogun (1997) reporta que ao menos 16% dos ativos que a empresa disponibilizava em

mercados, equivalente a US$ 23 bilhões à época, se encontravam concentrados na localidade

norte-americana da Geórgia, em sua maioria na cidade metropolitana de Atlanta, onde muitas

operações da empresas estão radicadas. Para os detentores desta custódia, vender seus ativos

não é uma possibilidade plausível, sob qualquer perspectiva. Contribuindo à análise, French e

Poterba (1991) estimam que investidores oriundos dos Estados Unidos, Japão e Reino Unido

mantinham, à época, 93%, 98% e 82% da composição de seus portfólios em ativos de seus

países.

O mercado é imperdoável com a indisciplina do investidor no tocante ao cumprimento

à risca de sua estratégia. O investidor que condicione sua tomada de decisão às percepções

emocionais que possui e não a partir da realidade externa do mercado está fadado a fracassar

no mercado financeiro. Pode observar ganhos esporádicos, mas, no longo prazo, tem sua

permanência no mercado seriamente comprometida. Frequentemente se observa a abreviação

de seu cumprimento pela interferência de sua emoção. Mesmo que apresente bons métodos e

tenha um sistema bem desenvolvido, o componente emocional sempre irá condicionar a sua

tomada de decisão. É impossível gerar ganhos recorrentes no mercado financeiro com uma

postura eufórica. O investimento influenciado pela emoção condiciona negativamente as

chances de sucesso. Ganância e medo levam ao fracasso. A racionalidade humana encontra

conforto e segurança quando seduzida pela promessa de estabilidade. O investidor deve investir

embasado, e não em sua intuição. A única maneira de ser bem-sucedido no mercado financeiro

é fazendo uso de sua racionalidade.

55

5 CONCLUSÃO

Conhecer diferentes concepções, em qualquer campo de estudo, constitui uma virtude

humana; a ampliação de fronteiras intelectuais permite a seleção de aspectos relevantes de

diferentes teorias, conduzindo indivíduos a melhores decisões.

Diversos são os elementos relevantes à criação de um portfólio, dentro de duas

possibilidades estratégicas: gestão ativa ou passiva. A primeira consiste em um método de

reatividade aos estímulos de mercado: encontrar-se, insistentemente, à prospecção de

oportunidades gráficas sinalizadas por indicadores técnicos. Proposição alternativa, estratégias

passivas defendem a construção de uma diversificada carteira com perspectivas de horizontes

maiores, optando pela manutenção inalterada de uma alocação como a alternativa que maximiza

os rendimentos de um investidor no mercado financeiro. Os modelos de Markowitz, Black-

Litterman e Sharpe referenciam esta vertente, defendendo, cada um à sua maneira, a

importância e os benefícios da diversificação pelo “motivo correto” e através da "maneira

correta". Apesar das modelagens bem-estruturadas, observa-se baixa adesão aos pressupostos

de embasamento e responsabilidade alocativa: muitos investidores não compreendem a

diversificação de seus portfólios como a mais inteligente das estratégias frente à dificuldade de

rentabilização de seus capitais, consistentemente, acima dos níveis de mercado.

Elaborar e executar disciplinadamente uma estratégia eficiente de atuação é condição

sine qua non para o sucesso de um investidor no mercado financeiro. Nos moldes atuais de

sofisticação dos mercados, enorme é a gama de indicadores técnicos disponíveis e que avalizam

a atuação do analista técnico; no presente trabalho, seis foram os indicadores representados

objetivando o entendimento de alguns dos processos possibilizados por estes mecanismos, bem

como a lógica por trás de seus comportamentos como sinais de força compradora e vendedora.

À medida em que evoluem e adquirem complexidade, mercados financeiros abrangem

maiores riscos enquanto plataforma de investimento amplo. Uma competente gestão de capital

permite a um investidor discernir sua conduta de ganhos e perdas, independentemente da

estratégia que adote: a qualidade e coerência dos investimentos que realiza deve constituir sua

verdadeira concentração. Compreender a lógica dos instrumentos de proteção patrimonial é o

primeiro passo em direção a decisões alocativas eficientes, ao evitar sujeições a perdas

excessivas de capital por negociação.

O homo economicus, em geral, não é totalmente racional, é um indivíduo simplesmente

normal. Esta normalidade implica um indivíduo que age, recorrentemente, de maneira

irracional e que toma decisões influenciado por emoções e erros cognitivos. Diante desta

56

constatação, o campo de finanças comportamentais vêm ganhando espaço nas discussões

econômicas através de uma série de estudos que procura investigar e mensurar a influência de

fatores emocionais sob tomadas de decisão, na tentativa de tornar possível a previsão de erros

cognitivos e anomalias de comportamento, em que muitos destes erros decisórios creditados à

incapacidade de execução racional de processos devido à influência sentimental. Compreender

os vieses comportamentais constitui um ponto de partida extremamente válido, desempenhando

importante função em explicar o porquê de investidores insistentemente adotarem estratégias

mal-sucedidas, que abreviam a duração de suas transações e reduzem seus patrimônios, em

oposição à maneira com que realmente deveriam tomá-las, a partir de uma estratégia coerente.

Através dos estudos apresentados ao longo deste trabalho, constatou-se que adeptos de

estratégias de análise técnica incorrem em diferentes erros cognitivos, como excessos de

transações em decorrência de excessos de confiança, elaboração de carteiras concentradas,

preferências por processos familiares e ativos especulativos, influência de assuntos

reconhecidos em mídia e representados em noticiários sobre suas decisões de alocação, entre

outros. Desta forma, observou-se a inaptidão dos métodos de análise técnica em proporcionar

performances eficientes sob diferentes perspectivas; os resultados desta estratégia mostram-se

insatisfatórios para uma série de indicadores que mensuram os desempenhos de diferentes

alocações em um mesmo mercado, ressaltados ao longo deste trabalho: rendimentos auferidos,

riscos incorridos, custos financeiro e de oportunidade, turnover, concentração, overtrading,

entre outros. Apesar de reconhecida a dificuldade de rentabilização do capital, ano após ano,

acima dos benchmarks de mercado, a prospecção recorrente de oportunidades gráficas conduz

investidores a erros alocativos e cognitivos em magnitude superior às observadas por

abordagens alternativas, como estratégias passivas e de buy and hold.

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