Ação do VIX de hoje em perspectiva: maior aumento de 1 dia (17.31 para 37.32), percentil 94% de nível (considerando histórico desde fevereiro de 2007):
Uma das vantagens das estratégias quantitativas é a possibilidade de se realizar um backtest, ou simulação histórica, do desempenho da estratégia. O backtest nada mais é do que “voltar no tempo” e simular a cada instante as decisões da estratégia. Com a disponibilidade de séries históricas de preços, volumes ou mesmo os balanços históricos, podemos calcular quanto dinheiro a estratégia teria ganhado ou perdido ao longo do tempo.
Este post é sobre o passo posterior à realização do backtest: a mensuração do desempenho da estratégia. Em outras palavras, após testar diversas estratégias diferentes, que medidas podemos calcular para avaliar o risco e o retorno de cada uma, e auxiliar na decisão de que estratégia investir.
Neste texto irei descrever várias medidas de desempenho comumente utilizadas na prática para avaliar investimentos. Elas podem ser utilizadas tanto para avaliar uma estratégia simulada, como para avaliar ativos como ações, fundos de investimento etc. Todos os exemplos mencionados no texto estão disponíveis nesta planilha.
É importante ressaltar que existem relações entre algumas destas medidas e conceitos teóricos de Finanças, porém não detalharei com profundidade este aspecto e procurarei focar nos aspectos intuitivos e práticos. Também é importante mencionar que este texto foca no cálculo ex-post de diversas medidas de desempenho e risco, ou seja, utilizando os valores realizados de retorno no passado. Várias destas medidas também possuem definições ex-ante, ou seja, utilizando retornos esperados.
Para ilustrar os conceitos e cálculos abaixo, utilizarei as séries históricas de preços de duas ações, KROT3 e OGXP3, além do índice IBOVESPA e o CDI. A ação KROT3 está entre as que mais valorizaram neste período, enquanto OGXP3 é a que mais perdeu valor. O período da amostra é entre janeiro de 2010 e dezembro de 2013, ou seja, um total de 4 anos. É importante notar que, apesar de os exemplos serem ações e índices de ações, os conceitos podem ser aplicados a qualquer série que represente o valor de um investimento ao longo do tempo.
Diversas das medidas mencionadas neste post dependem do cálculo dos retornos. Os retornos podem ser calculadas de diferentes maneiras e utilizando dados em diferentes frequências (isto é, diários, semanais, mensais etc). Em linhas gerais, quanto maior a frequência dos dados utilizados, mais precisa é a estimativa, pois temos uma quantidade de dados maior.
É comum em Finanças, quando temos dados diários, utilizar o chamado log-retorno, que é definido como
Sob suposição de log-normalidade dos preços, o log-retorno possui distribuição normal, a qual é fácil de tratar;
Os log-retornos são aditivos ao longo do tempo, isto é, a soma dos log-retornos de períodos consecutivos é o log-retorno do período total. Em contraste, o retorno acumulado de vários períodos é o produtório de vários termos envolvendo cada retorno;
O segundo ponto implica que é fácil calcular o log-retorno em frequências diferentes da utilizada para calcular os retornos, bastando multiplicar pelo período desejado, representado na frequência original. Por exemplo, se o log-retorno diário médio for de 0.0317%, então o retorno anual será de aproximadamente 8% (0.0317% multiplicado pelo número de dias úteis em um ano, 252).
A seguir serão detalhadas diversas medidas de desempenho e de risco comumente utilizadas para avaliação e comparação de investimentos, sejam estes fundos, ações, etc.
A taxa composta de crescimento anual, muitas vezes abreviada pela sigla em inglês CAGR, representa a taxa de crescimento anual de um investimento, com a suposição de um crescimento constante. É importante ressaltar que a CAGR não corresponde, em geral, ao retorno do investimento em um ano específico, e sim a taxa anual que o investimento precisaria render, caso o retorno fosse exatamente o mesmo todos os anos. O CAGR de um investimento entre os tempos e é calculado através da seguinte fórmula:
Na fórmula acima, e representam, respectivamente, os valores inicial e final do investimento. Além disso, é importante lembrar que o horizonte deve estar expresso em anos, de maneira que o termo representa o número de anos. Por exemplo, suponha que realizamos o backtest de uma estratégia no período de janeiro de 2010 até dezembro de 2013. No instante o valor do patrimônio era de R$100,000 e em dezembro de 2013 o patrimônio alcançou R$150.000. Portanto temos e .
O CAGR utilizar a suposição de um retorno anual constante, o que na prática não ocorre. Porém, é uma medida muito conveniente para comparar investimentos, pois sumariza em um número o retorno anualizado que um investidor obteria. Note que o CAGR é diferente do retorno anual médio; se calcularmos a média simples dos retornos anuais, o resultado não representa a taxa composta de retorno anualizada do investimento. Por exemplo, suponha um investimento com retornos de 10%, -15% e 5% ao longo de três anos consecutivos. O retorno anual médio é 0%, porém o CAGR seria de -0.61%.
A volatilidade representa uma medida da dispersão dos retornos ao redor do retorno médio e é calculada na prática através do desvio padrão dos retornos, geralmente anualizado e reportado em termos percentuais. A volatilidade tem sido utilizada como medida de risco em Finanças há décadas, apesar de possuir uma desvantagem bem conhecida. O fato de ela ser calculada utilizando tanto os retornos negativos como positivos significa que ela penaliza a existência de retornos positivos, principalmente os de grande magnitude, o que é contraintuitivo e indesejável. Além disso, o uso da volatilidade para descrever a distribuição dos retornos traz uma suposição implícita de que esta distribuição é simétrica, o que na prática geralmente não é verdade.
A tratabilidade do log-retorno também implica que a volatilidade calculada através do log-retorno pode ser facilmente convertida de uma frequência para outra, bastando multiplicar pela raiz quadrada do período desejado. Por exemplo, dada uma série de log-retornos diários, o desvio-padrão da série será uma estimativa da volatilidade diária do ativo. Se desejamos a volatilidade anual, basta multiplicar pela raiz quadrada do número de dias em um ano . Na planilha, há a opção de calcular retornos ou log-retornos, porém utilizo a mesma regra de conversão que vale para log-retornos. Isto é uma aproximação. A planilha também apresenta cálculos utilizando retornos mensais. Em todos os casos, utilizo a regra da raiz quadrada para anualizar os valores.
Os valores mostram que tanto a KROT3 como OGXP3 possuem maior variabilidade nos retornos do que o índice IBOVESPA, o que é esperado, uma vez que o índice é composto por diversas ações e portanto se beneficia do efeito de diversificação.
Como mencionei, a volatilidade não é uma boa medida de risco, pois ela trata da mesma maneira retornos postivos e negativos. Isto é contraintuitivo, pois podemos argumentar que investidores preferem menor volatilidade na parte negativa dos retornos, mas não necessariamente na parte positiva. Uma maneira de se remediar isto é calculando a chamada volatilidade downside, ou volatilidade das perdas. Esta é definida como o desvio-padrão dos retornos, considerando apenas os retornos abaixo de um certo valor de referência, como por exemplo o retorno médio, a taxa livre de risco ou um valor arbitrário como zero. Este artigo define de maneira mais formal as medidas de risco de downside e mostra alguns exemplos. Na planilha, considerei a volatilidade downside com um valor de referência igual a 0. Note que a volatilidade downside pode ser comparada com a volatilidade do ativo, porém é preciso cuidado na interpretação. Em geral, podemos comparar as volatilidades downside entre ativos, desde que o retorno de referência utilizado seja o mesmo.
Em alguns casos, a comparação de dois ativos utilizando a volatilidade e a volatilidade downside produzem resultados opostos. O artigo mencionado acima apresenta um exemplo destes, comparando os retornos anuais da Oracle e Microsoft. A volatilidade da Oracle é muito maior do que a da Microsoft, devido à existência de um ano em que o retorno da Oracle foi de 289.8%. Este valor extremo, apesar de bom para um investidor que possuísse o papel na época, infla a volatilidade, pois esta considera tanto os ganhos como as perdas. Quando comparamos a volatilidade downside, chegamos à conclusão de que a Microsoft é mais arriscada do que a Oracle, pois possui maior volatilidade nas perdas.
O índice ou razão de Sharpe é uma medida do retorno ajustado ao risco. O índice de Sharpe é definido como a razão entre o prêmio de risco (retorno esperado – retorno do ativo livre de risco) e a volatilidade do investimento. A definição do índice de Sharpe ex-ante é:
onde é o retorno do investimento, é a taxa livre de risco e é a volatilidade do investimento. Para fazer o cálculo ex-post do índice de Sharpe, ou seja, utilizando valores realizados, é preciso primeiramente calcular o retorno médio do investimento e da taxa livre de risco, assim como a volatilidade.
O índice de Sharpe possui a seguinte interpretação. Ele representa o retorno em excesso ou prêmio de risco (isto é, acima da taxa livre de risco) por unidade de desvio padrão do retorno. Logo, quanto maior for o índice de Sharpe, melhor.
Os retornos médios (anualizados) dos nossos ativos são os seguintes (usaremos o CDI como a taxa livre de risco):
Em geral, um valor do índice de Sharpe acima de 1 é considerado razoável, e um índice de Sharpe acima de 2 é excelente. Notamos que o único ativo com índice de Sharpe positivo no nosso exemplo é a KROT3.
Um ponto importante é que, quando o investimento possui um retorno médio inferior ao da taxa livre de risco, o índice de Sharpe é negativo. Nestes casos, a interpretação torna-se pouco clara. Em particular, não é instrutivo comparar estratégias que possuem índice de Sharpe negativo, sem olhar outras medidas. Um exemplo simples pode clarificar. Imagine dois ativos, A e B, com retornos médio de 4%. Assuma que a taxa livre de risco seja de 6% e que as volatilidades dos ativos sejam 10% e 20%, respectivamente. Claramente o investimento B parece pior, pois tem o mesmo retorno médio, porém o dobro da volatilidade. Ao calcular as razões de Sharpe dos dois ativos, chegamos a -0.2 para o ativo A e -0.1 para o ativo B. Logo percebemos que o índice de Sharpe não ordena os ativos da maneira esperada.
É importante lembrar que o índice de Sharpe possui diversas fragilidades, relacionadas com o fato de que a medida de risco utilizada é a volatilidade. Isto implica que o índice de Sharpe, por si só, não é útil para avaliar investimentos que possuem distribuições de retorno assimétricas, ou com a existência de valores extremos. Séries de retornos de ações são, em sua maioria, assimétricas e com caudas pesadas, porém o problema é maior ainda quando consideramos estratégias com opções, por exemplo. Existem versões generalizadas do índice de Sharpe que levam em considerações a assimetria da distribuição e a existência de valores extremos.
O índice de Sortino é uma adpatação do índice de Sharpe, na qual a volatilidade do ativo é substituída pela volatilidade downside, ou seja, utilizando apenas os retornos abaixo de um certo valor de referência. A vantagem do índice de Sortino com relação ao de Sharpe é que ele reflete apenas a volatilidade “ruim”, ou seja, das perdas.
A perda máxima representa a perda máxima de um investimento em um período, medida em comparação ao pico ou valor máximo no período. Em outra palavras, é a pior desvalorização que o investimento sofreu em um período.
Para calcular a perda máxima, é preciso considerar o caminho do preço do investimento, ou seja, ela depende de todo o histórico de preços. Para cada ponto da série, é preciso considerar o máximo do retorno acumulado (ou preço) desde o início até o aquele instante, para determinar se aquele ponto estava abaixo do máximo. Se estava, ele representa uma perda, e neste caso o valor da perda é calculado e armazenado. Caso estivesse acima, ele se torna o novo máximo. A perda máxima é o maior valor (em módulo) da série de perdas com relação ao máximo.
Na planilha que acompanha este post, a perda máxima é calculada utilizando a própria planilha (na aba Drawdown) para fazer os cálculos das séries de picos e perdas. Também incluí uma função em VBA, chamada MaxDrawDown, que realiza exatamente o mesmo cálculo a partir da série de preços.
Vemos que, com exceção do CDI, cujo retorno é sempre positivo, todos os ativos sofreram perdas severas. OGXP3 pedeu praticamente todo seu valor, enquanto KROT3 e IBOVESPA tiveram perdas máximas semelhantes de quase 40% neste período.
O beta de uma ação é uma medida do risco sistemático do papel. O risco sistemático é a parcela do risco da ação que é atribuível à movimentos do mercado como um todo. Ele difere do risco idiossincrático, que representa o risco próprio da empresa. O risco idiossincrático pode ser diversificado, através da compra de diversas ações de empresas de diferentes setores, enquanto o risco sistemático representa o risco não diversificável.
O beta tem um papel importante em Finanças e é a base do modelo CAPM. Este modelo estipula que o retorno esperado de um ativo é igual ao retorno do ativo livre de risco, adicionado do prêmio de risco do mercado, multiplicado pelo beta do ativo. Matematicamente, temos:
onde é o retorno do ativo , é o retorno do ativo livre de risco, é o retorno da carteira de mercado, e é o beta do ativo . Na prática, é comum utilizar o retorno de um índice de ações para representar a carteira de mercado. No Brasil, utiliza-se comumente o IBOVESPA como a carteira de mercado, e o CDI como ativo livre de risco.
O beta é calculado através da regressão linear dos retornos sugerida pela equação do modelo CAPM. Isto implica que o beta pode ser calculado como
No Excel, dado uma série de retornos em excesso, o beta pode ser calculado utilizando as funçoes COVAR e VAR, ou utilizando a função PROJ.LIN (LINEST no Excel em inglês). Na prática, a subtração da taxa livre de risco não influencia muito no cálculo do beta, na maioria das situações. Por este motivo, na planilha utilizo diretamente os retornos.
A interpretação do beta é a seguinte: se o mercado subir (ou cair) 1%, é esperado que o ativo suba (ou caia) %. A tabela abaixo mostra os betas dos nossos ativos. Note que, por definição, o beta do IBOV é igual a 1.
Notamos que, utilizando o beta, KROT3 é uma ação defensiva, pois quando o mercado sobe ou cai 1%, esperamos que ela suba ou caia apenas 0.43%. A OGXP3, por outro lado, é uma ação extremamente agressiva: esperamos praticamente o dobro do retorno do mercado.
Uma medida relacionado com o beta é a correlação com um benchmark, como por exemplo um índice de mercado como o IBOVESPA. A principal diferença entre as medidas é que a correlação é uma medida puramente estatística que meda o grau de associação linear entre duas variáveis, ou seja, não tem o significado do beta como risco sistemático. Além disso, a correlação é um número que é sempre entre -1 (correlação negativa perfeita) e 1 (correlação positiva perfeita).
Existem diversas outras medidas comumente utilizadas, que podem ou não fazer sentido, dependendo do ativo ou estratégia sendo estudado. Alguns exemplos:
% Dias/Meses positivos – representa a proporção de dias ou meses em que o retorno foi positivo. Uma variação encontrada em muitas lâminas de fundos é a proporção de meses acima de um benchmark como o CDI ou o IBOVESPA;
Este post teve o objetivo de fazer uma breve introdução as medidas de desempenho de investimentos. Este assunto é extenso e há diversos detalhes e nuances que não cabem em um post de blog. Espero que o material seja útil!
Brasil Carteiras de investimento Investimento Quantitativo Mercado de ações Mercado financeiro Risco	16
Conforme já escrevi algumas vezes, um conceito básico em Finanças é que, para obter retorno mais alto, é preciso tomar mais risco. Logo, espera-se uma associação positiva entre risco e retorno. Mantendo as coisas simples, vamos pensar em duas medidas de risco diferentes. A primeira é simplesmente a volatilidade dos retornos das ações. A segunda consiste no (beta) da ação com o IBOVESPA. Quanto maior o , mais arriscada é a ação, pois reage mais fortemente à mudanças no índice de mercado.
Pois bem. Vejamos o que acontece quando formamos carteiras baseadas nestas duas medidas. O procedimento que usei foi o seguinte. Peguei uma série histórica de dados das ações. No início de cada mês, calculei a volatilidade e o de cada ação usando apenas os dados anteriores àquele mês. Dividi as ações em 5 carteiras, por ordem crescente da medida de risco (ou seja, a Carteira 1 contém as ações com o menor risco, a Carteira 5, as ações com o maior risco). Calculei os resultados de cada carteira para o mês, e em cada mês subsequente repeti o exercício. Isso permite avaliar qual a relação entre risco realizado (ou seja, calculado usando apenas dados do passado) e retorno futuro.
Os resultados são bastante claros. Os gráficos abaixo mostram que existe uma associação negativa entre volatilidade realizada e retorno futuro. A Carteira 5, com as ações mais arriscadas no passado, tem risco maior no futuro e o retorno mais baixo, enquanto a Carteira 1, com as ações menos arriscadas no passado, continua apresentando o menor risco, porém o maior retorno. Ou seja, quanto mais arriscada uma ação foi no passado, menor o retorno esperado no futuro. Já em relação ao , a relação não é tão clara. O esperado pela teoria de Finanças é uma associação estritamente crescente entre e retorno médio. A relação observada é negativa, porém a Carteira 3, que contém as ações com “mediano”, parece ter um resultado um pouco melhor do que as demais.