As finanças quantitativas são um ramo da gestão de investimentos que utiliza métodos matemáticos e estatísticos para analisar oportunidades de investimento em uma variedade de classes de ativos.
Os praticantes das finanças quantitativas, conhecidos como “quants”, trabalham com ações, renda fixa e produtos estruturados, commodities, câmbio estrangeiro e todas as variedades de derivativos.
Áreas de especialização incluem precificação de derivativos, negociação e proteção, análise e otimização de portfólio, gerenciamento de riscos e conformidade regulatória. Além disso, os quants estão ingressando no mundo da inteligência artificial e aprendizado de máquina nos dias de hoje, onde a demanda por cientistas de dados na indústria financeira está crescendo dramaticamente.
A história das Finanças Quantitativas
As finanças quantitativas surgiram no meio do século XX à medida que os mercados financeiros evoluíam e se tornavam maiores e mais complexos. No entanto, algumas das principais teorias e modelos já haviam aparecido anteriormente. Vamos explorar um resumo de alguns dos marcos importantes das finanças quantitativas e seus praticantes.
Um marco importante para o mundo dos derivativos foi estabelecido em 1900 por Louis Bachelier, um matemático francês, com a publicação de sua tese de doutorado, ‘A Teoria da Especulação’, na qual ele modelou o processo estocástico agora chamado de movimento Browniano e o usou para avaliar opções de ações. Bachelier é creditado como a primeira pessoa a fazer isso, e seu modelo Bachelier foi pioneiro no desenvolvimento de outros modelos amplamente utilizados, incluindo o modelo Black-Scholes.
O matemático e biostatístico inglês Karl Pearson introduziu o termo “caminhada aleatória” em 1905. Pearson é amplamente creditado por estabelecer a disciplina da estatística matemática, e temas de seu livro ‘A Gramática da Ciência’ foram posteriormente usados nas teorias de Albert Einstein e outros cientistas.
Na metade do século XX, economistas estavam lançando as bases para uma teoria mais desenvolvida dos mercados financeiros, com o trabalho de Friedrich Hayek sobre mercados eficientes na década de 1940 e o surgimento da Teoria Moderna de Portfólio após a publicação da tese de Harry Markowitz, “Seleção de Portfólio”, em 1952.
A Teoria Moderna de Portfólio é amplamente usada hoje por investidores institucionais e consultores financeiros para alocação de ativos, controle de riscos e análise de atribuição. Em 1990, Markowitz ganhou o Prêmio Nobel de Ciências Econômicas por seu trabalho na teoria de portfólio.
No início da década de 1970, o economista americano Eugene Fama construiu sobre essa base e avançou o campo com sua hipótese de mercado eficiente (EMH). Fama é frequentemente referido como o “Pai das Finanças”, pois seu trabalho desenvolveu grande parte das bases para a economia financeira atual. Desde o trabalho de Fama, o desenvolvimento de uma variedade de modelos quantitativos tornou-se uma progressão natural para aqueles que buscam analisar ações, avaliar a fronteira eficiente entre risco e recompensa e se envolver na otimização de portfólio.
Outras figuras centrais na evolução das finanças quantitativas no final do século XX incluem Edward Thorp, um matemático que entrou no mundo financeiro por meio de seu trabalho em probabilidade e estatísticas aplicadas nas mesas de blackjack de Las Vegas. O livro de Thorp, ‘Vencer o Dealer’, publicado em 1966, explorou sua teoria de jogo de blackjack e é frequentemente considerado o guia original para a contagem de cartas.
Outro quant notável deste período foi Emanuel Derman, um dos primeiros físicos de Wall Street, que desenvolveu diversos modelos ainda em uso hoje, incluindo o modelo Black-Derman-Toy (BDT). Com o surgimento da precificação de opções e do comércio quantitativo nas décadas de 1970 e 1980, após o trabalho de Fischer Black, Myron Scholes e Robert Merton na equação Black-Scholes (Merton) em 1973, métodos quantitativos e computação avançada tornaram-se ubíquos no mercado de derivativos.
As Finanças Quantitativas Hoje
Hoje em dia, abordagens de finanças quantitativas são aplicadas em todos os mercados, desde ações e títulos até produtos estruturados, derivativos, commodities e até mesmo abordagens para investimentos em capital de risco e private equity. Modelos têm proliferado, com críticas, melhorias, implementações e análises de desempenho em artigos e revistas, além dos resultados provenientes do próprio mercado.
Além do avanço em modelos e métodos matemáticos para análise quantitativa, a tecnologia desempenhou um papel muito importante na evolução das finanças quantitativas. No início dos anos 1990, plataformas de negociação eletrônica foram introduzidas e apoiaram a expansão global dos mercados de ações, títulos e crédito ao longo dos anos 2000. Além disso, o crescimento espetacular no volume, velocidade e variedade de dados impulsionou intensa atividade em aprendizado de máquina a partir dos anos 2010 até o presente.
Além dessas tendências, estão surgindo formas híbridas de análise de investimentos. Enquanto a análise quantitativa é distinta da análise fundamental, com foco na avaliação de ações individuais, no campo da “análise quantamental”, técnicas de pesquisa fundamental são combinadas com métodos quantitativos para formar julgamentos sobre oportunidades de investimento.
Métodos quantitativos também estão sendo aplicados aos investimentos em ESG (Ambiental, Social e Governança), principalmente em torno de metodologias de pontuação, e a aprendizagem de máquina está sendo usada na análise de dados alternativos, processamento de fala e linguagem natural (para chamadas de ganhos e sentimento no Twitter, por exemplo), e processamento de sinais a partir de dados de mercado - adentrando na microestrutura do mercado propriamente dita.
Cada uma dessas áreas de pesquisa exige um conhecimento aprofundado de modelos e métodos quantitativos, habilidades sólidas de programação de computador e uma boa compreensão dos mercados financeiros. Então, o que um aspirante a quant deveria fazer?