Encontrar informações precisas sobre o mercado de títulos que raramente são negociados ou que são negociados apenas em pequenos lotes é uma tarefa complicada e dificulta a obtenção de respostas para os seguintes tipos de perguntas:
- Quanto você deveria pagar para realizar uma operação específica?
- Dado que o ativo não tenha profundidade de mercado, como fica a liquidez para instrumentos comparáveis?
- É possível encontrar formas econômicas para reequilibrar o portfólio?
- Qual é a transação com restrição de liquidez em uma negociação de portfólio e como ela afeta o preço?
- Como avaliar as medidas dinâmicas de liquidez em todo seu portfólio e monitorar suas watchlists quando apenas uma pequena parte dos ativos é precificada com regularidade?
Quando confrontadas com essas questões, as empresas costumavam confiar em classificações de liquidez muito simplistas ou em avaliações subjetivas do front-office. Entretanto, após os recentes episódios de volatilidade do mercado, as empresas aumentaram o controle dos seus processos de risco de liquidez e adotaram análises mais robustas, como as produzidas pela solução de avaliação de liquidez da Bloomberg (LQA, na sigla em inglês).
A LQA resolve as principais dificuldades da análise do risco de liquidez, combinando os robustos conjuntos de dados financeiros da Bloomberg com técnicas avançadas de modelagem para fornecer estimativas diárias de liquidez específicas para mais de 5 milhões de títulos em várias classes de ativos, incluindo aqueles com pouca ou nenhuma atividade de negociação recente.
Avaliação de liquidez em escala: LQA integrada à BQL
Para ampliar as possibilidades de uso da LQA e ajudar os clientes a avaliar a liquidez com precisão e em escala, a Bloomberg integrou recentemente a funcionalidade de LQA à Bloomberg Query Language (BQL).
A BQL é a API de última geração da Bloomberg que permite que as empresas recuperem e analisem facilmente dados normalizados, selecionados e oportunos da Bloomberg. Com a BQL, as empresas podem realizar facilmente cálculos personalizados diretamente na Bloomberg Cloud e sintetizar grandes quantidades de dados enquanto extraem as informações necessárias por meio de uma sintaxe fácil de aprender.
A inclusão da LQA na BQL enriquece as análises de liquidez do mercado antes da negociação, para que as empresas possam analisar rapidamente as tendências de liquidez, estimar o tempo previsto para encontrar uma oportunidade de negociação, avaliar o custo de slippage de um preço de referência ou avaliar a capacidade do mercado para um universo específico com base em restrições de custo de liquidação, entre outros casos.
No passado, para avaliar o perfil de liquidez com base no preço de liquidação em um índice, era necessário baixar volumes extremamente grandes de dados brutos e, em seguida, realizar manipulações demoradas no Excel. Hoje, a LQA via BQL simplifica esse processo extraindo apenas os dados solicitados, e todos os cálculos são realizados diretamente nos data centers da Bloomberg, auxiliando a otimização do consumo de dados das empresas.
As seções a seguir demonstram como a LQA via BQL podem ser usadas para alcançar as seguintes análises:
- Realizar análises atuais e históricas sobre métricas de liquidez aproveitando as capacidades de agregação da BQL.
- Melhorar a pesquisa/análise pré-negociação para auxiliar na construção, reequilíbrio, análise de desempenho e análise de valor relativo do portfólio.
Análise macro: métricas agregadas de liquidez
A LQA via BQL permite que os usuários analisem métricas de liquidez (por exemplo: score de liquidez e estimativa de custo da transação) em um determinado universo (por exemplo: um único ativo, watchlist, portfólio ou índice) e agreguem facilmente os resultados com base em requisitos específicos para extrair as informações necessárias de um grande universo de dados. Isso minimiza a quantidade de dados que precisam ser gerenciados, reduzindo drasticamente o tempo e o esforço necessários para fazer essa pesquisa.
Por exemplo: o gráfico abaixo mostra como um cliente pode usar a LQA via BQL para analisar o score médio ponderado de liquidez por setor (segundo o sistema de classificação de renda fixa da Bloomberg, o BCLASS, nível 2) e intervalos de tempo personalizados para o índice Bloomberg Pan-European High Yield, até 31 de maio de 2023. Em pouco tempo percebe-se que há problemas de liquidez no setor de instituições financeiras.
Análise de execução: estimativa de custo de slippage
Os clientes também podem usar a LQA via BQL para implementar uma interface simples para análise de execução (seja antes ou depois da negociação). Ao analisar um ativo que não tem um mercado muito líquido, muitas vezes é difícil avaliar o que seria um spread justo do seu preço. A LQA via BQL permite que os usuários analisem o custo estimado para liquidar um título com várias combinações de volume e prazo.
O gráfico a seguir ilustra a relação entre o horizonte de liquidação, o tamanho da posição e o custo de slippage. Neste exemplo, dado um horizonte de liquidação de 1 dia e um tamanho nominal de 1 milhão de euros, a LQA estima um slippage de 8 bps (de preço em relação à mediana). Em comparação, o slippage esperado (ou realizado) é de 10 bps (mostrado em verde).
Análise pré-negociação: pesquisa e análise de tendência
A LQA via BQL oferece uma visão intuitiva para avaliar o cenário de liquidez do mercado para uma lista de títulos em que as medidas tradicionais de risco ou desempenho não proporcionam insights sobre a facilidade de execução. A BQL pode ser usada para realizar uma análise de como o perfil de liquidez de um ativo alvo se compara a títulos semelhantes no mercado atual e ao longo do tempo.
Usando o título IBM 7 2025 como exemplo, o painel abaixo mostra como os ativos com rendimentos, classificações de crédito e setores semelhantes podem ter perfis de liquidez diferentes, mesmo quando são emitidos por uma única empresa, como a IBM. As medidas da LQA via BQL oferecem a oportunidade de filtrar ainda mais um universo de ativos semelhantes comparando seus perfis de liquidez, além das métricas tradicionais.
Os clientes também podem complementar os dados atuais com uma análise de séries temporais para determinar se as medidas de liquidez convergem ou divergem. Por exemplo: a análise de séries temporais a seguir sugere que o ativo alvo teve consistentemente um perfil de liquidez mais favorável usando os principais indicadores de liquidez no último mês.
O caminho a seguir
Avaliar com precisão as métricas de liquidez é uma parte crítica do fluxo de trabalho do front-office, e ter ferramentas que possam preencher as lacunas quando os dados de negociação são limitados é fundamental para as empresas operarem nos mercados atuais. Os analytics de LQA fornecidos por meio do BQL oferece uma solução escalável para análises pré e pós-negociação, economizando tempo considerável dos clientes e permitindo que eles tomem decisões mais rápidas e confiantes.
Para saber mais sobre como as empresas podem melhorar sua análise de liquidez pré-negociação ao incorporar dados em suas análises de investimento pela BQL, veja a publicação anterior da série da Bloomberg aqui.