Introdução
Aproximadamente 90% dos motoristas dos EUA se consideram mais seguros e habilidosos do que a média. Obviamente, essas percepções não refletem a realidade. Afinal, 9 em cada 10 pessoas não podem estar acima da média. No entanto, os resultados são convincentes: eles ilustram uma tendência humana inata de superestimar nossos próprios talentos e habilidades e subestimar os dos outros.
Gerentes de fundos mútuos de ações provavelmente têm uma visão distorcida semelhante de sua capacidade de gerar alfa superando o mercado de ações. Caso contrário, como eles justificariam seus empregos?
Mas talvez estejamos perdendo o ponto. Talvez a maioria dos motoristas dirija de forma segura e a maioria dos gestores de fundos supere o índice, com apenas alguns sendo responsáveis por uma parcela desproporcional de multas de trânsito, acidentes e grandes perdas de capital, respectivamente. Infelizmente, não é o caso. A maioria dos gestores de fundos de ações não superam seus benchmarks: apenas 17% dos gestores de fundos mútuos de grandes empresas nos EUA superaram o S&P 500 nos últimos 10 anos, de acordo com o último relatório S&P SPIVA. Além disso, não há consistência entre aqueles poucos que superaram. Isso tudo implica que a seleção bem-sucedida de gerentes é quase impossível.
Mas pesquisas mostram que fatores, e não habilidades, explicam a superação e a subpreformance. Portanto, superação e alfa não são exatamente a mesma coisa. Então, como explicamos a diferença?
Superioridade
Enquanto os gestores de fundos enfatizam sua capacidade de criar alfa para os clientes, as apresentações dos fundos comparam seu desempenho com um benchmark. Por exemplo, o fundo negociado em bolsa Invesco S&P 500 Pure Value (RPV) obteve um retorno de 0,7% nos últimos 12 meses, enquanto seu benchmark, o S&P 500, teve um retorno de -10,2%. O índice de valor do S&P 500 pode ser um ponto de comparação melhor para o RPV, mas em relação ao índice amplo, o ETF proporcionou um valor significativo – trocadilho destinado – aos seus investidores.
Análise de exposição a fatores
Uma vez que o ETF RPV seleciona aproximadamente as 100 ações mais baratas do S&P 500, trata-se de uma estratégia focada em valor. Uma análise de regressão com um período de um ano valida isso. RPV possui altos betas em relação ao S&P 500 – é uma estratégia long-only – e aos fatores de valor e qualidade.
A exposição ao fator de valor e o beta negativo do fator de qualidade são intuitivos porque empresas baratas tendem a ter baixa classificação em métricas de qualidade. Ações negociadas a baixas avaliações tendem a não ser altamente lucrativas e muitas vezes têm alavancagem excessiva ou outros problemas.
Análise de contribuição
Com os betas do fator, podemos criar uma análise de contribuição. RPV tinha um beta alto em comparação com o S&P 500 – 0,90 – que teve uma queda de 10,2% nos últimos 12 meses. Portanto, o mercado amplo contribuiu com -9,1% para os retornos do RPV. Exceto pelo fator de valor, que contribuiu com 12,5%, outros fatores de ações tiveram um impacto marginal.
Cálculo de alfa
Uma vez que sabemos o quanto o mercado acionário e os fatores contribuíram para o desempenho do RPV, também podemos calcular o residual. Teoricamente, isso representa a habilidade do gestor, ou o que o beta de mercado e os fatores não são responsáveis. Em outras palavras, é o alfa.
Para o RPV, o alfa foi negativo. Mas como o alfa pode ser negativo quando o ETF superou seu benchmark? A implicação é que a estratégia focada em valor foi implementada de forma deficiente. Taxas de administração, impacto de mercado e custos de transação também devem ser levados em consideração. Embora sempre haja escorregamento, isso apenas explica uma fração do resultado de -5,7%.
Com base nessa análise, os investidores teriam se saído melhor evitando o RPV e comprando o S&P 500 e as exposições aos fatores por meio de um ETF de custo zero e índices de prêmios de risco, respectivamente.
O cálculo de alfa pode ser um pouco confuso, já que o RPV é um ETF de smart beta que oferece exposição ao fator de valor e estamos usando uma análise de exposição a fatores para medir as contribuições. Mas podemos replicar essa abordagem com o Fidelity Contrafund (FCNTX), um dos fundos mútuos de ações mais conhecidos. O FCNTX possui um histórico longo com mais de 40 anos e administra quase US$ 100 bilhões. O fundo possui uma carteira de ações concentrada dominada por Amazon, Microsoft, Apple e outras ações de crescimento.
Mas nos últimos 12 meses, essa estratégia também não funcionou bem: o FCNTX caiu mais de 20% devido a beta e exposição a fatores. De acordo com a análise de contribuição, o S&P 500 e os fatores de ações não conseguem explicar totalmente o desempenho negativo, ou seja, o alfa foi negativo. Como tal, o gestor do fundo deve assumir a responsabilidade por pelo menos parte das perdas.
Comparação entre superação e alfa
Ao executar análises de contribuição para 13 fundos mútuos de ações e ETFs do mercado de ações dos EUA, podemos demonstrar a diferença significativa entre superação e alfa. Em apenas um caso – o Davis Select US Equity ETF (DUSA) – a superação e o alfa foram quase idênticos, com -0,5%. O ETF tem exposição a fatores, mas as contribuições se anularam. Isso significa que a perda só pode ser atribuída a taxas ou falta de habilidade.
Quanto ao ARK Innovation ETF (ARKK), grande parte das críticas recentes pode ser exagerada. De acordo com nossos cálculos, Cathie Wood, gestora do ARKK, criou alfa. O ETF caiu 61,8% nos últimos 12 meses, mas o mercado contribuiu com -17,7% disso e os fatores com mais -53,0%. Então, houve 8,9% de alfa. O ARKK é altamente concentrado em algumas empresas de crescimento, como a Tesla, por exemplo. Isso resulta em betas em relação ao S&P 500 de 1,7 e em relação ao fator de valor de -1,35. Como a análise de exposição a fatores revela tudo isso, os investidores só têm eles mesmos a culpar se essas apostas derem errado.
Diferentes resultados com diferentes dados
Embora a análise de contribuição seja a metodologia mais significativa para o cálculo de alfa, os dados utilizados são importantes. Até agora, empregamos fatores do FactorResearch. Eles aplicam definições padrão do setor para seleção de ações e restrições de capitalização de mercado para definir o universo de ações. Eles também incluem custos de transação e são construídos com beta neutro.
Com os dados da Dow Jones e Fama e French, os alfas variam um pouco. O modelo de três fatores de Fama e French apresenta a maior diferença, porque apenas os fatores de mercado, tamanho e valor entram em jogo.
Definições de fatores importam e devem ser tão práticas quanto possível. Por exemplo, o universo de ações nos fatores de Fama e French inclui ações de pequena capitalização ilíquidas às quais muitos investidores não têm acesso, não possui custos de transação e é construído com neutro em relação ao dólar. Comparar um produto com esses fatores estabelece expectativas irreais.
Pensamentos adicionais
Os alocadores de capital têm cada vez mais dados e tecnologia para informar suas decisões de alocação. Mas o mesmo acontece com os gestores de fundos.
Essa evolução tornou os mercados mais eficientes e tornou mais difícil alcançar a superação. Mesmo em mercados emergentes ou mercados privados como o private equity, os retornos dos gestores na última década indicam pouca criação de valor e nada em termos de consistência.
Diante disso, surge a pergunta se vale a pena medir o alfa.
Para mais insights de Nicolas Rabener e a equipe da Factor