A teoria do mercado eficiente sugere que os preços das ações refletem todas as informações disponíveis, implicando que não há maneira de prever movimentos futuros com base nos dados históricos de preços. No entanto, essa teoria tem sido desafiada por várias anomalias que surgem nos dados, conforme explicado por Jim Simons, renomado matemático e fundador da Renaissance Technologies, durante uma de suas entrevistas.
Historicamente, observa-se que certas commodities tendem a seguir padrões de tendência. Embora não sejam tendências acentuadas, compreender e apostar corretamente nessa tendência pode gerar lucros consistentes. Identificar e explorar essas anomalias levou ao desenvolvimento de estratégias rentáveis no mercado. Simons destacou que, à medida que mais anomalias foram descobertas, coletar e utilizar essas pequenas variações tornou-se uma maneira eficaz de prever movimentos de preços com certo grau de precisão. Segundo ele, essas anomalias são sutis e, por isso, não são rapidamente detectadas por todos os participantes do mercado, permitindo assim a construção de modelos preditivos robustos.
Em termos práticos, os modelos preditivos contemporâneos, especialmente aqueles baseados em aprendizado de máquina, são extremamente elaborados. Eles não se baseiam em equações simples, mas em um complexo conjunto de algoritmos e processos que são testados com grande volume de dados históricos. Itens preditivos que se mostram eficazes são incorporados ao sistema, enquanto os ineficazes são descartados. Simons explicou também que, além da parte preditiva, é crucial entender os custos envolvidos nas negociações. Grandes transações, como a compra de 200.000 ações, podem influenciar significativamente o preço do mercado. Portanto, conhecer esses custos e como eles afetam os retornos é uma parte essencial do processo.
Uma das tarefas fundamentais mencionadas por Simons é a minimização da volatilidade do portfólio. Esta etapa requer matemática aplicada sofisticada, embora não seja revolucionária, para garantir que as posições se mantenham estáveis e maximizem os retornos ajustados pelo risco. A construção e a manutenção de tais modelos utilizam majoritariamente estatística e teoria das probabilidades. É comum a utilização de uma abordagem multidisciplinar para encontrar soluções eficazes em diferentes cenários. Grandes modelos computacionais desempenham um papel crucial, mas existe um limite prático e produtivo para o capital que esses modelos podem gerenciar sem distorcer excessivamente o mercado.
Por fim, Simons destaca a importância da inteligência e inovação no desenvolvimento de modelos financeiros. Atrair e agrupar pessoas inteligentes têm sido a fórmula de sucesso da Renaissance Technologies. Com cerca de 100 PhDs trabalhando continuamente para melhorar os modelos, a evolução constante e a busca por inovação são fundamentais para o sucesso sustentável no mercado financeiro. Segundo ele, essa abordagem de contratar as mentes mais brilhantes tem permitido à empresa continuar evoluindo seus modelos e estratégias para se manter à frente da concorrência.
Jim Simons foi fundador da Renaissance Technologies, empresa conhecida por seu fundo Medallion, considerado um dos fundos de hedge mais bem-sucedidos da história: