O que a pandemia de coronavírus e a resultante volatilidade do mercado têm a nos ensinar sobre risco, incerteza e tomada de decisões de investimento?

Annie Duke e Morgan Housel explorou essa questão em profundidade em uma conversa no 73ª Conferência Virtual Anual do CFA Institute no mês passado, que rendeu uma rubrica de três etapas para ajudar os investidores a navegar no tumulto.

Botão de inscrição

Casasócio do Collaborative Fund, resumiu o dilema e o ambiente atual desde o início.

“Eu, como investidor, nunca pensei que veria um momento na minha vida que fosse mais louco do que 2008”, disse ele. “E aqui estamos. Por qualquer definição, os últimos dois meses excederam 2008 em quase todos os aspectos e, certamente, como estudante de história, nunca pensei que estaríamos olhando para uma economia que, em muitos indicadores, rivalizava com a Grande Depressão”.

Então, o que um investidor pensativo deve fazer? Como prever e planejar o futuro em meio a tanta incerteza?

“A melhor maneira de você ser um tomador de decisões nesse tipo de ambiente” Duque disse, “não é exigir certeza, mas exigir a visão mais ampla de quais são os caminhos possíveis”.

E fazer isso requer uma compreensão de como tomamos nossas decisões e o que determina seu resultado.

Segundo Duke, esse processo é regido por dois componentes principais: informação imperfeita e sorte.



Desvantagens dos dados

Construímos nossos modelos e tomamos nossas decisões de investimento com base (espero) em dados. Mas não devemos colocar muita fé nisso. Os dados, por sua natureza, são falhos.

“Isso lhe dá a ilusão de que você tem a verdade”, disse Duke. “Dados não são verdades. Dados são fatos que temos no mundo que foram coletados para um propósito específico e então modelamos os dados.”

E como os dados foram coletados e quem os está interpretando influencia tanto os modelos resultantes quanto a forma como vemos seus resultados. Uma dúzia de pesquisadores com o mesmo conjunto de dados poderia apresentar uma dúzia de previsões completamente divergentes.

Outro problema com os dados: há muitos deles.

“Quando há tantos dados ao nosso redor”, disse Housel, “o que quer que você queira provar, você pode provar com dados, não apenas dogmas”.

O que significa que o viés de confirmação é facilmente alimentado.

“Mais dados aumentam sua confiança, mas não necessariamente sua capacidade”, disse ele. “Há uma ótima citação de [Nassim] Taleb que eu amo onde ele diz, ‘Big data [brought] colheita de cereja ao nível industrial.’”

Mas o excesso de confiança não é a única desvantagem. A sobrecarga de dados pode ter um efeito colateral oposto e igualmente prejudicial: aversão à decisão.

“Isso pode causar paralisia de análise”, disse Duke. “Porque podemos pensar: ‘Se eu fosse e conseguisse mais dados, teria a resposta.’ E então, de repente, você achará impossível decidir.”

Promoção para o Alpha Summit

A sorte do sorteio

A ênfase de Duke na influência da sorte na tomada de decisões ilustrou um ponto convincente: os modelos são construídos com base em probabilidades, mas tendemos a julgar as decisões com base apenas nos resultados.

“As pessoas não pensam de forma probabilística”, disse Housel. “Eles pensam binário em preto e branco. Ou você está certo ou está errado.”

Então, se fizermos um investimento baseado em ter 90% de certeza sobre um determinado resultado, por definição, há 10% de probabilidade de que não dê certo. Mas se não der certo, não significa que foi uma má decisão, ou que investimentos semelhantes devem ser evitados no futuro.

Da mesma forma, podemos tomar decisões ruins que dão certo, digamos, apostando naquele resultado de 10% e acertando. Então, o que foi realmente uma escolha ruim e arriscada parece exatamente o oposto. Em ambos os casos, é fácil tirar as lições erradas.

Duke ofereceu uma estratégia para evitar tais extrapolações.

Anúncio para o índice VIX e índices globais baseados em volatilidade e instrumentos de negociação

1. “Torne sua previsão explícita”

“Quando você está tomando decisões, tanto quanto possível, tente tornar sua previsão explícita”, disse ela. “Tente tornar seu planejamento de cenário explícito, tente escrever quais são as razões, quais são as crenças que você tem e quais são os fatos do mundo que fazem você acreditar que esta é uma boa aposta, e apenas registre. Acompanhe seu conhecimento.”

Dessa forma, tiramos grande parte da emoção da equação e abordamos tanto o processo de tomada de decisão quanto a própria decisão de uma maneira mais anti-séptica e clínica.

Então podemos olhar para cada título que possuímos e voltar e nos referir às razões pelas quais o compramos em primeiro lugar, quais eram nossas expectativas, onde estávamos no processo de construção do portfólio, etc. Então, se o mercado de ações começar para subir e estamos desapontados com nossa divisão 60-40 equity-to-bonds, podemos revisitar a lógica subjacente e entender as condições que motivaram as decisões de construir a carteira dessa maneira específica. Eles foram baseados em nossa tolerância ao risco, quão perto estávamos da aposentadoria, o que a dinâmica do mercado indicava no momento?

“Depois de fazer isso”, disse Duke, “você pode começar a se desconectar do resultado real. É muito mais fácil voltar e dizer: ‘Dado o que eu sabia na época, essa foi uma escolha totalmente razoável a ser feita.’”

Anúncio para dez anos após a monografia da Research Foundation

2. “Exija a visão mais ampla”

Mas tornar nosso cenário explícito não explica como chegamos a esse cenário.

E a previsão é provavelmente mais uma tarefa tola hoje do que nunca foi.

“O acidente em março muito poucas pessoas previam, e depois o aumento em abril, quase ninguém esperava”, disse Housel. “Em que ponto vamos dizer que não sabemos o que vai acontecer a seguir?”

Nossas previsões precisam reconhecer essa incerteza.

“Este é um momento em que a volatilidade é muito, muito alta”, observou Duke. “Estamos muito mais conscientes de que existem incógnitas desconhecidas. Pensamos nas coisas que sabemos, nas coisas que sabemos que não sabemos, e depois nas coisas que não sabemos que não sabemos. E existem essas três categorias e agora todas essas coisas são amplificadas.”

Ela e Housel referenciaram os vários modelos epidemiológicos COVID-19 e como eles foram disseminados para ilustrar a profundidade de nossa ignorância sobre a doença, quão amplo é o espectro de resultados potenciais e quão numerosas são as variáveis ​​associadas. A mesma incerteza se aplica aos mercados.

Com o coronavírus, houve previsões do Imperial College, da Universidade Johns Hopkins e de outros lugares apresentando uma ampla gama de cenários.

“Columbia tinha três modelos diferentes que alternavam o distanciamento social e todos tinham intervalos dentro deles”, disse Duke. “Todos esses modelos estão dando a você diferentes visões do futuro e, em vez de dizer qual é a resposta, talvez seja melhor dizer: ‘Bem, vamos analisar todos eles e ver como podemos planejar o melhor para qualquer dessas possibilidades ocorrerem.’”

Como investidores, precisamos aplicar essa mesma lição, essa mesma filosofia, às nossas previsões. Nesse ambiente e em meio a esse grau de incerteza, indexar excessivamente a uma versão do futuro é imprudente e irresponsável.

Temos que aceitar que não existe resposta certa neste mercado ou em qualquer outro. Mas algumas respostas são melhores que outras.

“Se sair bem por um longo período de tempo não é necessariamente encontrar a resposta certa, tomar a melhor decisão. Trata-se de ser capaz de prosperar em meio à mais ampla gama de resultados”, disse Housel. “Ter a maior variedade de resultados aceitável para você é uma grande parte de apenas sobreviver como investidor ao longo do tempo.”

Porque com o tempo é quando todos os benefícios da composição são percebidos.

Anúncio para investimento em fatores e alocação de ativos

3. Ao investir, não há substituto para a humildade.

Finalmente, precisamos lembrar que só porque nosso modelo teve um bom desempenho não significa que foi preciso, que funcionou pelas razões que teorizamos ou que estávamos “certos”.

“Você pode ver com investidores de crescimento e valor onde, mesmo que [the model’s] correto em um ambiente específico, pode não ser correto daqui para frente”, disse Duke. “Então você tem que segurar esses modelos com muita folga.”

Portanto, temos que permanecer humildes e assumir que o que realmente impulsiona os movimentos do mercado é incognoscível. Nosso foco não deve ser construir a previsão mais precisa do futuro, mas nos resguardar do desconhecido.

“Proteja-se contra a incerteza”, disse Duke. “Você não está tentando ser um preditor perfeito do que vai subir ou do que vai cair. Você está apenas dizendo que pode subir e descer e como eu lido com isso.”

Para ter certeza, isso pode não soar como a confiança do selecionador de ações presciente. Mas esse é o ponto principal.

“Quanto mais humildade você tem, mais você vai para a construção de seu portfólio dizendo: ‘Eu realmente não sei como o mundo vai ficar’”, disse Duke. “As pessoas que se saem bem em qualquer crise financeira tendem a ser as pessoas que não fazem muito e apenas dizem: ‘Ok, vou cobrir minhas bases’”.

Se você gostou deste post, não se esqueça de se inscrever no Investidor Empreendedor.


Todos os posts são da opinião do autor. Como tal, eles não devem ser interpretados como conselhos de investimento, nem as opiniões expressas refletem necessariamente as opiniões do CFA Institute ou do empregador do autor.

Crédito da imagem: ©Getty Images / stevecoleimages


Aprendizagem profissional para membros do CFA Institute

Os membros do CFA Institute têm o poder de autodeterminar e relatar os créditos de aprendizado profissional (PL) obtidos, incluindo conteúdo sobre Investidor Empreendedor. Os membros podem registrar créditos facilmente usando seus rastreador PL online.

Paul McCaffrey

Paul McCaffrey é o editor do Investidor Empreendedor no Instituto CFA. Anteriormente, atuou como editor na HW Wilson Company. Sua escrita apareceu em Planejamento financeiro e Finanças Diárias, entre outras publicações. Ele é bacharel em inglês pelo Vassar College e mestre em jornalismo pela Escola de Jornalismo da Universidade da Cidade de Nova York (CUNY).