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Perder os melhores dias do mercado

Vi um gráfico interessante compartilhado por um amigo no Facebook, comparando o retorno total do S&P entre 1980 e 2012 se o investidor tivesse ficado comprado todos os dias, e se tivesse perdido os 5, 10, 30 e 50 melhores dias do mercado. O gráfico é este:

MissWorstDaysS&P

O gráfico sugere que ficar fora do mercado pode custar caro, porque podemos perder os dias com os melhores retornos. Decidi replicar para o IBOVESPA. Usei dados entre 1/jan/1997 e 22/05/2013 (escolha arbitrária…não confio muito em dados históricos do mercado brasileiro muito antigos). Aqui está o resultado:

CumRetIBOV

Remover os melhores dias do mercado tem um impacto muito grande no retorno acumulado. Como a volatilidade do IBOVESPA é muito maior do que a do S&P (no período 1997-2013, vol do IBOV ~ 35%, vol do S&P ~21%), o impacto é bem maior no IBOVESPA.

Porém, este teste hipotético possui uma premissa bem peculiar: o investidor fica de fora exatamente nos melhores dias. Tudo bem que market timing é uma coisa difícil e que os estudos mostram que os investidores tendem a sair e entrar no mercado nos momentos errados, mas perder exatamente os melhores dias é exagerado. E se invertêssemos a lógica? O que aconteceria com um investidor que tivesse a capacidade de ficar de fora justamente nos piores dias do mercado? Devido ao efeito de composição das perdas e ganhos, ele teria um desempenho miraculoso (note que a primeira barra tem o mesmo valor nos dois gráficos):

CumRetIBOVWorst

O efeito de composição significa que perder 50% e depois ganhar 50% não retorna o investimento ao mesmo valor. Por exemplo, se tenho R$10,000 e perco 50%, fico com R$5,000. Se ganhar mais 50% vou para R$7.500 e ainda estou perdendo 25% em relação ao valor original. Podemos argumentar então que ficar fora do mercado em dias muito ruins pode ser melhor do que deixar estar no mercado nos melhores dias.

A discussão toda, é claro, parte da premissa de um sistema de market timing perfeito.  Considerando que retornos extremos tendem a ocorrer próximos uns dos outros (efeito de conglomerados de volatilidade), construir um sistema que evita só os retornos negativos é impossível. Porém, períodos de volatilidade extrema geralmente são ruins no agregado, ou seja, detectar tais períodos e ficar de fora deles pode ser valioso.

Tem-se falado bastante sobre sistemas de alocação tática usando médias móveis para determinar quando entrar ou sair de uma classe de ativos (coisas à la Ivy Portfolio e Mebane Faber). Regras muito simples parecem funcionar. O gráfico abaixo apresenta uma estratégia que alterna entre IBOVESPA e CDI, mudando para o CDI quando o IBOVESPA está abaixo da média móvel de 120 dias (a janela foi totalmente chutada, outras até mais curtas funcionam melhor ainda). A estratégia tem um retorno acumulado bem maior do que o do IBOV, com um drawdown máximo praticamente metade (drawdown da estratégia ~31%, drawdown do IBOVESPA ~60%). Teríamos ficado de fora em períodos turbulentos como parte da crise de 2008 . O teste não inclui custos operacionais, pode-se argumentar ad nauseam sobre o tamanho da janela etc…Porém se algo tão ridiculamente simples parece ajudar bastante, acho que existe esperança para a ideia de tentar entrar e sair do mercado de maneira tática.

 

TesteSMAIBOV

Seguem algumas estatísticas para não ficar só no gráfico:

TesteSMAIBOV_table

Como ponto final e, citando Game of Thrones, “Palavras são vento”. Nenhuma quantidade de backtests substituirá desenvolver e usar um sistema na prática, com dinheiro em jogo. Olhar o gráfico é uma coisa; tomar o drawdown e ver seu dinheirinho desaparecendo é outra. Finalmente, vale sempre o nosso velho e bom disclaimer.