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Atribuição de Decisão: Habilidade do Gestor de Carteira vs. Desempenho Passado

    O trabalho de um gestor de portfólio é tomar decisões – o dia inteiro, todos os dias. Algumas dessas decisões resultam em negociações, mas muitas outras não. Portanto, uma pergunta importante para um gestor de portfólio é quais de suas decisões estão ajudando e quais estão prejudicando o desempenho? Quais tipos de decisões eles têm habilidade em tomar e quais seriam melhor feitas por alguém, ou algo, diferente? E eles poderiam usar sua própria energia de forma mais eficiente tomando menos e melhores decisões? Surge então a análise de atribuição de decisões, a maior e mais importante área de análise comportamental para investidores.

    Até recentemente, essas perguntas eram virtualmente impossíveis de serem respondidas. A melhor análise de atribuição de desempenho – a principal ferramenta avaliativa para muitos investidores e gestores de fundos – começa com o resultado e trabalha de volta para explicá-lo comparando-o ao desempenho de um índice alternativo. Mas isso não ajuda realmente o gestor: embora seja útil para explicar por que o portfólio se comportou da maneira que se comportou durante um determinado período, essa análise não pode identificar o que o gestor do fundo poderia fazer de forma diferente para obter um resultado melhor.

    A análise de atribuição de decisões foi bastante refinada nos últimos anos com o crescimento exponencial das capacidades de aprendizado de máquina. A atribuição de decisões é uma abordagem de baixo para cima, em comparação com a abordagem de cima para baixo fornecida pela análise de atribuição de desempenho. Ela analisa as decisões individuais reais que um gestor tomou no período analisado, juntamente com o contexto que envolve essas decisões. Ela avalia o valor que essas decisões geraram ou destruíram e identifica as evidências de habilidade ou viés dentro delas.

    Certamente, os gestores tomam decisões diferentes em diferentes ambientes de mercado, mas há mais nisso. Claro, os gestores de fundos escolhem diferentes ações em diferentes momentos do ciclo econômico. Mas a decisão de seleção é apenas uma de muitas escolhas que um gestor de fundos faz durante a vida de uma posição. Também há decisões sobre quando entrar, rapidamente expandir o tamanho, quanto investir e se adicionar ou reduzir a posição ao longo do tempo. Por fim, os gestores tomam decisões sobre quando sair e quão rapidamente fazê-lo.

    Essas decisões são menos óbvias, menos analisadas e, como se descobriu, muito menos variáveis. Tendo estudado o comportamento de gestores de portfólio de ações durante a maior parte de uma década, tenho visto provas, repetidamente, de que enquanto mudamos nosso comportamento de seleção à medida que o ambiente de mercado muda, o restante de nossos “movimentos” é mais habitual e consistente.

    Qualquer pessoa que possua dados históricos diários de sua carteira de investimentos tem o material bruto necessário para ver em que são habilidosos como tomadores de decisão de investimento e onde estão cometendo erros consistentes. Não quero enganar: a atribuição de decisões é um empreendimento complexo. Qualquer investidor que tenha tentado fazer isso pode atestar isso. E embora seja interessante fazer como um exercício isolado, só é realmente útil se puder ser feito de forma contínua; caso contrário, como podemos dizer se nossa habilidade (e não apenas nossa sorte) está melhorando?

    Somente recentemente a tecnologia tornou possível conduzir a análise de atribuição de decisões de forma contínua de maneira confiável. Isso é particularmente útil em um mercado como o atual: ajuda os gestores a entenderem o que podem fazer não apenas para obter um melhor resultado de desempenho, mas também para provar suas habilidades aos investidores quando o desempenho é negativo.

    Nenhum de nós é um tomador de decisões perfeito. Alocadores sofisticados de capital não têm ilusões sobre isso. Mas como gestores de portfólio, ser capaz de mostrar aos nossos investidores – com evidências baseadas em dados – que sabemos exatamente no que somos bons e as medidas que estamos tomando para melhorar é muito importante. E, dada a disponibilidade dos dados subjacentes e, agora, do conjunto de ferramentas analíticas, não há realmente nenhuma boa desculpa para não fazê-lo.