O gestor Alessandro del Drago: modelo criado durante 15 anos de experiência no mercado financeiro (Mauá Capital/Divulgação)
Marília Almeida
Publicado em 24 de julho de 2020 às 17h16.
Última atualização em 24 de julho de 2020 às 18h04.
Tendência lá fora e que começa a se expandir no Brasil, os fundos quantitativos vêm atraindo gestoras tradicionais. O exemplo mais recente é a gestora Mauá. Dirigida por Luís Fernando Figueiredo, ex-diretor do BC, lançou um fundo com aplicação baseada em modelos matemáticos.
Chamado de Machine-D, o fundo multimercado de crédito privado é gerido pelo economista Alessandro Del Drago, ex-Itaú BBA que já havia trabalhado com Figueiredo em 2013, na própria Mauá e retornou à gestora no segundo semestre do ano passado. No Itaú, Drago estruturou uma mesa quantitativa.
O Machine-D foi iniciado em novembro de 2019, mas apenas para família e amigos. O fundo foi aberto ao mercado neste ano, em plena pandemia, com patrimônio de R$ 35 milhões. A taxa de administração cobrada pelo produto é de 1,5% ao ano, com taxa de performance de 20% sobre o que exceder o índice de referência.
A equipe de Drago é reduzida: um matemático e um cientista de dados. Mas a gestão do produto se baseia em 35 modelos, uma catalogação feita pelo gestor ao longo de 15 anos de experiência no mercado financeiro. "É como se 35 traders disciplinadíssimos estivessem trabalhando para mim, sem vieses emocionais que teriam durante uma crise".
Drago classifica o fundo como macro sistemático. Ao longo do tempo o gestor inseriu o comportamento real de gestores com os quais conviveu em um modelo matemático, e selecionou como critério estatístico os vencedores. "Quando cruzo dados que batem com esse modelo, o fundo executa a ordem de compra ou venda de determinado ativo. Não é uma ideia do além, uma caixa preta. É um modelo com um histórico longo". A função de Drago é aprimorar o modelo. "Estudo 15 horas por dia e toco o fundo em meia hora, para atualizar os modelos e testar novas ideias".
Para Drago, o fundo quantitativo não decola no país porque faltam profissionais com experiência na modalidade que atuem como gestores. "Muitas vezes um profissional com experiência é utilizado na área de suporte da instituição financeira". Outro fator apontado por ele é que no país faltam dados no Brasil para alimentar os fundos. "Lá fora já existem estratégias quantitativas intradia, de altíssima frequência, e é possível analisar dados de mercado dentro de um único pregão. No Brasil, esses dados são caros e os bancos de dados não são bem feitos".
O Machine-D é o segundo produto do tipo que compõe o portfólio de uma gestora tradicional de renome no mercado. A Claritas, especializada em fundos de ações, já havia lançado um fundo do tipo em 2018.
A Claritas lançou seu fundo quantitativo em 2018. Desde então o produto acumula cerca de 240% do CDI. Na crise, não ganhou nem perdeu. "Nossos modelos reduzem o risco à medida em que a volatilidade do mercado aumenta. Além disso, tem correlação baixa com o Ibovespa (3% a 5%), juros e o dólar, além de outros fundos quantitativos no país", explica Elder Soares, diretor de investimentos da Claritas. "É uma estratégia que apostamos que vai crescer".
A captação vem crescendo, e o fundo tem atualmente R$ 100 milhões sob gestão. Diferente dos grandes fundos quantitativos norte-americanos, a Claritas evita o high frequency. O horizonte de investimento do fundo, que tem estratégia long & short, é de médio e longo prazo. "Trabalhamos com algoritmos, mas a decisão final de realizar a operação ou não é do gestor".
A base do modelo da Claritas são fatores que tendem a produzir um bom resultado ao longo do tempo, como compra de ações em períodos diferentes levando em consideração comportamentos humanos. "Uma ação que começa a se valorizar tende a continuar valorizando por conta do efeito de exposição. Sabemos também que os investidores realizam prejuízo cedo e empresas baratas tendem a desempenhar melhor no longo prazo".
Fundos quantitativos também são oferecidos por gestoras especializadas, como Giant Steps, Kadima, Murano e Seival.