SDA FRACTAL

Diversificação no espaço alfa

Crises se tornaram freqüentes: alta volatilidade

Em períodos de crise correlações tendem a um: difícil diversificar no espaço beta

Um só fator com diferentes nomes (a economia, liquidez, aversão ao risco)

Um mundo de um só fator?

Dois métodos complementares:

1. Hedge de riscos extremos (cisnes negros)o Essencialmente consiste em um programa de

compras de opções de vendao Custo altoo Difícil avaliação dos resultados, que só são

positivos em anos de crise

2. Diversificação no espaço alfa - SDA FRACTALo Minimiza exposição no espaço betao Retorno esperado positivo

Como reduzir risco?

Alfa mede a capacidade de obter retornos acima de um índice

Alfa pode ser originado de forma discricionária ou sistemática

Fontes principais:◦ Market timing◦ Seleção de ativos

O espaço alfa

Geração de alfa principalmente através de market timing

Uma combinação estratégia/ativo é chamada um “modelo”.

Cada modelo é otimizado dinamicamente para maximizar uma medida de performance (Sharpe Ratio ou outra)

Numa segunda etapa o portfólio de modelos é otimizado também dinamicamente para maximizar o índice de Sharpe

Fundo Fractal

Estratégias:oSazonalidadeo Pattern recognitionoContrarianoTrend-following

Ativos:o Futuros de IbovespaoAções com alta liquidez e histórico longo

Modelos

Cada modelo é considerado um “ativo”

Maximização do índice de Sharpe

“Shrinkage” para evitar soluções extremas

“Reotimização” freqüente

Otimização de portfólio

Backtesting é a parte mais importante do processo

Métodos tradicionais dividem os dados em dois períodos, “dentro” e “fora” da amostra◦ Parâmetros são otimizados “dentro da amostra”◦ O modelo é testado “fora da amostra”

Uma forma simples de “cross-validation”

Backtesting Tradicional

Princípios:

◦ Estrutura fractal: backtesting deve ser similar a trading em tempo real

◦ Minimizar o impacto de “data snooping”

◦ Métodos proprietários de “cross-validation”

Backtesting Fractal

Princípios:

◦Otimização de portfólio reduz o peso de modelos com performance recente fraca

◦Limites de risco para cada ativo, para pares, e para o portfólio

◦VaR e “Stress Testing” tradicionais: carteira analisada pelo sistema AMS

Controle de Risco

Regras de Movimentação Aplicação

◦ Aplicação Mínima: R$ 5.000◦ Movimentação Mínima: R$ 5.000◦ Saldo Mínimo: R$ 5.000◦ Cota: D0

Resgate◦ Carência de 16 dias◦ Para resgates antes do prazo paga-se multa de

3,5% do valor do resgate, revertida ao Fundo.◦ Cota de D+15. Pagamento em D+16.

Equipe de Gestão Dr. Fernando Saldanha

PhD em Economia pelo Massachusetts Institute of Technology, Fernando Saldanha tem mais de 30 anos de experiência em economia internacional e serviços financeiros. Dr. Saldanha lecionou economia na Universidade do Arizona, na Universidade Paris XII, e na PUC-RJ, aonde se formou em Economia.

Antes de se tornar sócio da SDA, Dr. Saldanha trabalhou com o Rock Creek Group para desenvolver um fundo de replicação de índices de fundos de hedge, e foi Estrategista de Câmbio da Tudor Investment Corporation, um fundo de hedge baseado em Greenwich, Connecticut. Foi também Especialista em Mercados Emergentes e Gestor de Portfólio no Grupo de Renda Fixa Global na Lord, Abbett & Co., uma gestora baseada em Nova Jersey.

Dr. Saldanha trabalhou 10 anos no Banco Mundial em Washington, DC. Como "Senior Financial Officer" do Departamento de Tesouraria Financeira e do Departamento de Investimentos ele participou da administração do portfólio de derivativos e foi responsável pela administração de portfólios de renda fixa.

Equipe de Gestão Felipe Araújo

Graduado em Economia pela UFRJ com experiência na utilização e desenvolvimento de modelos econométricos para o BNDES, IPEA e Petrobras, Felipe Araújo desenvolve sob a direção do Dr. Fernando Saldanha, a área dos fundos quantitativos. Seu foco está no desenvolvimento de modelos matemáticos e na programação de sistemas aplicados ao mercado.