As Finanças Computacionais ao serviço da Gestão de Património

Num mundo de avanços tecnológicos vertiginosos, também a indústria da gestão de património se encontra numa mudança acelerada, com impacto direto na forma como poupamos e investimos.

O modelo de gestão passou do foco apenas na oferta ao nível do produto para uma oferta ao nível do serviço, da experiência e do conhecimento, desde os aspetos mais quantitativos até aos qualitativos relacionados com o nosso comportamento e perfil psicológico.

A digitalização e a ciência de dados reforçaram este estatuto pois as tarefas ditas rotineiras e repetitivas estão a ser alocadas à tecnologia. Assim, a tecnologia e os algoritmos aparecem como elementos de apoio e não de substituição do financial advisor.

A par desta transformação, emergiu também o lado mais complexo e muitas vezes exótico da engenharia financeira ou, como também é conhecida, das finanças computacionais.

Esta abordagem sempre esteve à disposição da gestão de património, tendo evoluído muito com os trabalhos de vários investigadores e analistas ao longo do último século. Baseada numa vertente muito técnica e teórica, vários investidores profissionais desenvolveram ferramentas para obter uma carteira de investimento mais racional, mais otimizada e até mais personalizada aos objetivos de investimento.

Mas se estes atributos estavam longe de ser massificados e democratizados para o investidor comum, não profissional, a engenharia financeira chegava a estes na forma de produtos financeiros complexos, de difícil compreensão, pouco transparentes e de risco elevado. 

Pode-se dizer que a crise financeira de 2007-2009, e até a crise da dívida pública na União Europeia, foi, em grande medida, provocada e exacerbada por este ambiente sofisticado e exótico, muitas vezes desregulado e desconhecido pelos investidores comuns, ditos de retalho. 

Mas a engenharia financeira, ou finanças computacionais, não deve ser vista como o problema. Aliás, a boa utilização destas ferramentas permite melhorar a performance da carteira, ao nível do risco e retorno, produzindo carteiras e resultados mais adequados e consistentes com os interesses individuais de cada investidor. E não deve estar só disponível para os chamados investidores institucionais ou bancos de investimento, pois acabam por desvirtuar e tornar o mercado financeiro mais assimétrico. 

Por isso, acreditamos que a solução está no conhecimento, na educação e no aproveitamento destas ferramentas para quem pretende construir um plano financeiro para o longo prazo, ficado nos seus objetivos e preferências, de uma forma transversal:

• Aproveitar o big data e as técnicas de machine learning para gerir e selecionar dados financeiros, classes de ativos ou instrumentos financeiros; 
• Utilizar a Simulação de Monte Carlo para estimar o comportamento da nossa carteira no futuro;
• Otimizar a carteira de investimento com base em conceitos estatísticos como a média e a variância;
• Construir ou rebalancear uma carteira de ativos com risco através da fronteira eficiente proposta por Harry Markowitz onde estão evidenciadas as várias alocações de ativos possíveis; 
• Construir a matriz de correlação entre os diversos ativos que compõem ou podem vir a compor o portefólio para conseguirmos obter uma melhor diversificação da mesma e otimizá-la para o binómio risco-retorno;
• Gerir o risco de acordo com a métrica que pretendemos, seja a queda máxima do portefólio, a perda potencial ou a variabilidade dos preços dos ativos; 
• Avaliar a performance da carteira utilizando técnicas como o backtesting e a comparação com benchmarks e outros ativos investiveis com características semelhantes.

São estas e outras técnicas que consideramos essenciais serem utilizadas em qualquer carteira de investimento ou plano financeiro. É nesta perspetiva prática que vemos a utilização e disponibilização destas ferramentas computacionais para todos os investidores. Por isso acreditamos em soluções como o Future Analyzer mas também numa perspetiva do investidor do it yourself (DIY), como no caso da PortfolYou.

As finanças computacionais permitem englobar num processo quantitativo conhecimentos da ciência da computação, matemática, economia, finanças, engenharia e áreas afins relacionadas com tecnologia e a ciência de dados. Num mundo de algoritmos e de aprendizagem automática, como refere Pedro Domingos no livro “A Revolução do Algoritmo Mestre”, temos de aproveitar este imenso conhecimento para melhorar a nossa vida. Neste caso, para melhorar a nossa carteira de investimento e atingir os nossos objetivos de investimento, retorno e risco em total alinhamento com as nossas preferências e restrições.