Diversificação no espaço alfa
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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)
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Dois métodos complementares:
1. Hedge de riscos extremos (cisnes negros)
o
o
o
Essencialmente consiste em um programa de
compras de opções de venda
Custo alto
Difícil avaliação dos resultados, que só são
positivos em anos de crise
2. Diversificação no espaço alfa - SDA FRACTAL
o
o
Minimiza exposição no espaço beta
Retorno esperado positivo
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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
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Geração de alfa principalmente através de market
timing

Uma combinação estratégia/ativo é chamada um
“modelo”.
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
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

Estratégias:
o Sazonalidade
o Pattern recognition
o Contrarian
o Trend-following

Ativos:
o Futuros de Ibovespa
o Ações com alta liquidez e histórico longo

Cada modelo é considerado um “ativo”

Maximização do índice de Sharpe

“Shrinkage” para evitar soluções extremas
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“Reotimização” freqüente


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”

Princípios:
◦ Estrutura fractal: backtesting deve ser similar a
trading em tempo real
◦ Minimizar o impacto de “data snooping”
◦ Métodos proprietários de “cross-validation”

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

Aplicação
Aplicação Mínima: R$ 5.000
Movimentação Mínima: R$ 5.000
Saldo Mínimo: R$ 5.000
Cota: D0
◦
◦
◦
◦
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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.
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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.

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.
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