Em tempos nos quais as gestoras priorizam a adoção de estratégias “problem-solving”, capazes de enfrentar desafios como a alta volatilidade do mercado, a data science se posiciona como um caminho de transparência e precisão em meio às incertezas.
Crises econômicas e políticas impulsionam a aplicação de práticas da ciência de dados nas gestoras de recursos à medida que são capazes de influenciar e mudar a direção do mercado de uma hora para outra. Essa tendência de utilizar grandes quantidades de dados provenientes de diversas fontes, apoiada por novas tecnologias e capacidades analíticas, como a aplicação de linguagens de programação, vem ganhando força exponencialmente como uma saída para reduzir riscos e gerar alfa frente às rápidas mudanças no cenário econômico.
Para além dos dados históricos convencionais, o modelo baseado no uso de dados em tempo real e dados alternativos permite enriquecer as análises e melhorar as recomendações. Tal abordagem vem se mostrando muito valiosa no processo decisório dos gestores de investimentos, propiciando agilidade e insights para quem busca gerar alfa. Além disso, traz a possibilidade para as gestoras serem capazes de monitorar o mercado independentemente de seus parceiros, conquistando maior autonomia na tomada de decisões.
Como iniciar um processo de adaptação para uma cultura de dados
O sucesso na incorporação de data science nas operações requer muito mais do que apostar em tecnologias e adicionar novas fontes de dados. Para que a ciência dos dados não seja só mais uma tendência a qual as empresas adotam para não ficarem de fora, faz-se necessária uma nova visão.
Esta mudança cultural está relacionada ao desafio de integrar as novas frentes de acordo com os objetivos do negócio, tendo como prioridade tornar o processo decisório “data-driven”. Pôr em prática essa cultura orientada por dados demanda o desenvolvimento de estruturas e competências.
Os analistas de investimentos devem combinar habilidades em finanças, economia, estatística, matemática e programação – sobretudo em Python, a linguagem mais utilizada no mercado – para validar ideias e tomar decisões mais precisas, reduzindo a subjetividade do processo. Um desafio e tanto, de forma que muitas empresas optam por compor times multidisciplinares altamente qualificados. Entre eles:
- Analistas com habilidades de programação;
- Engenheiro de dados (para gerenciar a arquitetura de pipeline de dados);
- Data scientists (responsáveis pela coleta, organização e análise de dados);
- Quant analysts (desenvolvem e aplicam modelos estatísticos que orientam a tomada de decisão);
- Desenvolvedores (trabalham com bancos de dados e fluxos de informações, criando códigos para análise e para manipulação de dados).
A gestão quantitativa de investimentos é baseada em modelos analíticos que“automatizam” a decisão sobre a compra e venda de ativos. Esses modelos matemáticos desenvolvidos devem ser constantemente testados, aprimorados e avaliados para reduzir riscos e aumentar a capacidade de gerar alfa. Por essa razão, esses profissionais estão apostando no domínio da linguagem de programação Python, amplamente utilizada na ciência de dados e machine learning.
Por mais que o sistema financeiro mundial tenha sido edificado a partir das famosas planilhas Excel devido a suas amplas capacidades e facilidade de uso, a linguagem Python tem conquistado espaço nas gestoras de recursos nos últimos anos. A prova disso é que a procura por profissionais que dominam a linguagem vem aumentando entre essas empresas.
Apesar da demanda ainda alta por Excel nas gestoras, limitações como uso de grandes volumes de dados oriundos de fontes diversas, erros de sintaxe na inserção de fórmulas manualmente e riscos de segurança ao se armazenar informações críticas em planilhas que podem ser expostas em ataques cibernéticos abriram espaço para a linguagem open source.
O Python é hoje considerado uma ferramenta de análise de dados mais avançada em relação ao Excel, por isso sua fama entre a comunidade de ciência de dados. A linguagem foi eleita a mais popular do mundo, segundo pesquisa anual do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE), dos Estados Unidos.
Embora os analistas de investimento precisem adquirir algumas habilidades de programação para desenvolver em Python, os motivos para o crescimento da adoção dessa linguagem no mercado financeiro são muitos, com destaque para as aplicações em ciência de dados e machine learning. A linguagem dispõe de uma infinidade de bibliotecas que permitem o rápido desenvolvimento e reutilização. Muitas dessas bibliotecas são voltadas à análises visuais e interativas. Além disso, aprender essa linguagem é uma forma que muitos analistas encontraram de ganhar maior autonomia em relação à equipe de TI interna, que comumente está sobrecarregada com os demais projetos e gestão da infraestrutura de tecnologia.
A sua gestora está preparada para gerar alfa com data science?
Mas como aproveitar todo o poder da data science para impulsionar os resultados de sua gestora e gerar alfa? A fim de se obter todos os benefícios do uso de dados em grandes escala para automatizar a decisão sobre o investimento, você deve responder sim às seguintes perguntas:
A gestora investe na diversificação das fontes de dados?
A gestão de dados é o maior desafio para implementação de uma estratégia sistemática de investimentos, segundo pesquisa realizada entre participantes de um evento da Bloomberg. É fundamental utilizar dados de fontes alternativas, além das convencionais, como instrumentos econômicos, para criar modelos analíticos que avaliam taxas de retorno de investimentos e riscos com alta precisão. A ciência de dados leva à resolução de problemas complexos, por isso a necessidade de investir na qualificação e desenvolver profissionais aptos para lidar com novas tecnologias, modelos de análises e de trabalho.
A gestora investe no tratamento, qualificação e distribuição dos dados para realizar as análises e testar hipóteses?
A aquisição de dados de confiança e a qualidade dos mesmos é um grande desafio. Nesse sentido, a seleção dos provedores deve levar em conta aspectos como frequência de distribuição, como dados intradiários, ou em real time, curadoria, tecnologia de entrega, estabilidade da ferramenta e meios de conectividade das informações em outras tecnologias. Outra exigência é a implementação de uma estrutura de gerenciamento de dados, o que exige a adoção de múltiplas plataformas que permitem a estruturação de pipelines de dados robustos e automatizados para viabilizar análises capazes de orientar decisões de investimento.
A gestora quer diversificar os fundos de gestão?
Uma das formas possíveis, é replicar um modelo sistemático que gera alfa para ser testado e aplicado em outros mercados, dessa forma, a curva de aprendizado e resultados poderá ser mais curta do que a abordagem discricionária. A aplicação de data science também contribui para encontrar combinações de alocação com base em modelos matemáticos com alta agilidade e monitoramento em tempo real.
Data science: a transição para um modelo híbrido entre o discricionário e o 100% sistemático
A incorporação de práticas de data science no processo decisório das assets pode ocorrer gradualmente, de acordo com o perfil de cada gestora. À medida que conquistam maturidade no uso de dados de fontes convencionais e não convencionais, na aplicação de diversas tecnologias e nas habilidades das equipes, as empresas podem passar para um modelo híbrido entre a abordagem sistemática e discricionária.
Essas abordagens complementares de análises são utilizadas em conjunto para, entre outros objetivos, a mitigação de risco, visando o melhor resultado. Importante ressaltar também, que o estudo “Brasil Buy Side Survey”, realizado pela Bloomberg, indica que a gestão quantamental, aquela em que o processo decisório é automatizado com base na aplicação de data science, ganhará espaço no mercado sobre as outras abordagens nos próximos cinco anos. Assim, algumas tendências de uso de data science entre as gestoras de recursos serão cada vez mais comuns.
Com a ciência de dados, é possível explorar conceitos como retornos esperados, modelos de precificação de ativos e construção de portfólio, bem como aplicar técnicas quantitativas para aprimorar a gestão de risco e os retornos de investimentos. Essa precisão fornecida pela automação das análises guiadas por modelos resulta em maior transparência e eficiência para gerar alfa com mais agilidade.
E investir em novas tecnologias potencializa os recursos disponíveis para uma gestora gerar alfa. Buscar por provedores com experiência no mercado financeiro, com tecnologias flexíveis e escaláveis contribui para o desenvolvimento de novos projetos.
Escale a adoção de data science na operação de sua gestora e opere com todo potencial que dados pode oferecer. Conheça mais sobre como as soluções de dados e analytics se aplicam no fluxo de desenvolvimento de data science. Solicite contato com especialista Bloomberg.