Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Finanças Quantitativas # Gestão de carteiras

Entendendo Retornos de Ações e Estratégias de Investimento

Aprenda como funcionam os retornos de ações e estratégias para investir com sucesso.

Graham L. Giller

― 6 min ler


Retornos de Ações Retornos de Ações Simplificados compreensão estratégica. Domine o investimento em ações com uma
Índice

Quando falamos sobre retornos das ações, estamos discutindo quanto dinheiro você ganha (ou perde) quando compra e vende ações. As ações podem ser meio como montanhas-russas – sobem, descem e às vezes te levam numa volta maluca. Entender por que isso acontece pode te ajudar a decidir quando comprar e vender.

O Que São Retornos de Ações?

Retornos de ações são simplesmente os ganhos ou perdas que você faz ao investir em ações. Se você compra uma ação por R$10 e depois vende por R$15, seu retorno é R$5. Se você vende por R$5, então você perdeu R$5. Facinho, né? Mas, por que as ações se movimentam assim?

A Grande Imagem: Correlação

Já notou como algumas ações parecem subir e descer juntas? Isso se chama correlação. Se duas ações têm uma alta correlação, quando uma sobe, a outra provavelmente também sobe. É como seus amigos num baile – se um começa a dançar, os outros podem entrar na dança. Mas às vezes, um amigo pode simplesmente decidir sentar enquanto os outros estão se divertindo. É aí que a correlação cai.

A Dança dos Ativos

Agora, imagine uma grande pista de dança cheia de ações. Algumas ações estão se movendo em sincronia, enquanto outras estão fazendo seu próprio show. Isso é o que acontece no mercado de ações. Entender como esses movimentos se relacionam pode ajudar os investidores a gerenciar riscos e montar portfólios melhores.

Se todas as ações se movem juntas, pode ser uma boa ideia olhar como elas estão relacionadas. Isso pode ajudar a ver se você está colocando muitos dos seus ovos (ou investimentos em ações) numa única cesta.

Medindo a Variância

Variância é um termo que mede quão espalhados os retornos estão. Se a variância é baixa, significa que a maioria dos retornos está perto da média – como todo mundo dançando num círculo pequeno. Se a variância é alta, os retornos estão mais espalhados – como dançarinos em toda a pista, fazendo seu próprio estilo.

Uma baixa variância pode ser tranquilizadora, enquanto uma alta variância pode te deixar um pouco nervoso com a montanha-russa.

O Quebra-Cabeça do Portfólio

Imagine que você está num buffet. Você pode encher seu prato só com sobremesa, mas isso pode não ser a escolha mais saudável. Da mesma forma, no investimento, você quer uma mistura de diferentes ações para reduzir o risco. Isso se chama Diversificação.

Misturando ativos com diferentes Correlações, você pode criar um portfólio mais equilibrado que não sobe e desce tanto. Isso é como aproveitar um pouco de tudo no seu prato em vez de só comer torta!

Graus de Liberdade Eficazes

Agora, vamos apimentar as coisas com os graus de liberdade. Pense assim: ter mais opções nas suas escolhas de investimento te dá mais flexibilidade. Se você tem um portfólio diversificado, você tem mais graus de liberdade eficazes. Assim como ter mais passos de dança te dá a habilidade de se mover com diferentes ritmos!

No entanto, às vezes, mesmo com todas essas opções, você pode bater na parede. Se as ações estão altamente correlacionadas, ter muitas escolhas não vai ajudar muito – a pista de dança pode de repente parecer lotada.

Os Altos e Baixos de Grandes Portfólios

Quando você coleta mais ações, você acharia que está numa boa, certo? Mas calma! Em portfólios muito grandes, os retornos podem não seguir a distribuição normal que muitos esperam. Isso é como esperar que todo mundo na festa dance em sincronia, mas descobrir que nem todo mundo tá acompanhando a batida.

Na verdade, conforme você coleta mais ações, os retornos podem ainda se comportar estranhamente mesmo com um grande número de ativos. Então, não fique muito confortável; até um grande portfólio pode te surpreender!

Análise dos Retornos: O Que Aprendemos?

Vamos dar uma olhada nas ações na nossa festa de dança. Imagine que você tá checando como suas ações se saíram. Você pega pares aleatórios de ações e vê como eles dançaram juntos. Você pode descobrir que todos têm seus altos e baixos, mas alguns pares são parceiros de dança bem legais!

Analisando essas relações, podemos fazer palpites educados sobre como os retornos futuros podem se comportar. É como descobrir quais amigos costumam acabar na pista de dança juntos!

O Poder da Amostragem

Quando você tenta entender os padrões de dança, não dá pra perguntar pra todo mundo na pista. Em vez disso, você pega algumas amostras. Isso significa que você seleciona aleatoriamente alguns pares e vê como dançam juntos. Isso pode ajudar a se relacionar com os movimentos gerais da multidão.

A amostragem é uma maneira eficiente de entender a vibração geral. Mas cuidado; se você só verificar os mesmos pares com frequência, pode perder alguns movimentos legais que estão rolando com outras ações!

Otimização de Média-Variância

Vamos ficar um pouco técnicos agora! A otimização de média-variância é uma maneira sofisticada de descobrir a melhor mistura de ações pro seu portfólio. É como decidir quantos parceiros de dança ter. Você quer escolher a mistura certa pra maximizar sua diversão sem arriscar uma queda na pista!

Você considera quanto espera que cada ação retorne e quão arriscadas elas são, pesando tudo junto pra chegar na melhor formação.

Distribuições Conjuntas e Maximização da Utilidade

Agora, aqui vai algo um pouco diferente: imagine que todo mundo na festa de dança tem seu próprio gosto musical. Alguns amam pop, enquanto outros dançam jazz. Em finanças, isso é similar a como diferentes investidores têm preferências distintas para risco e retornos.

Quando você considera essas preferências, pode criar um portfólio que se adequa melhor ao seu estilo particular. Assim como um DJ que sabe quais músicas tocar na hora certa, um investidor esperto escolhe a mistura certa de ações pra combinar com sua tolerância ao risco.

A Dança Final: Principais Conclusões

Investir em ações é como dançar numa festa. Alguns movimentos podem parecer confortáveis, enquanto outros exigem que você arrisque um pouco.

Analisando correlações, Variâncias e graus de liberdade eficazes, você pode entender melhor a pista de dança do mercado de ações. É uma viagem maluca com altos e baixos, mas com um pouco de estratégia e entendimento, você pode aprender a se mover com a música e quem sabe até liderar a dança!

Então, da próxima vez que você pensar em investir em ações, lembre-se de aproveitar a dança! Escolha seus parceiros sabiamente, misture as coisas e você pode acabar se movendo ao ritmo do sucesso.

Fonte original

Título: Isotropic Correlation Models for the Cross-Section of Equity Returns

Resumo: This note discusses some of the aspects of a model for the covariance of equity returns based on a simple "isotropic" structure in which all pairwise correlations are taken to be the same value. The effect of the structure on feasible values for the common correlation of returns and on the "effective degrees of freedom" within the equity cross-section are discussed, as well as the impact of this constraint on the asymptotic Normality of portfolio returns. An eigendecomposition of the covariance matrix is presented and used to partition variance into that from a common "market" factor and "non-diversifiable" idiosyncratic risk. A empirical analysis of the recent history of the returns of S&P 500 Index members is presented and compared to the expectations from both this model and linear factor models. This analysis supports the isotropic covariance model and does not seem to provide evidence in support of linear factor models. Analysis of portfolio selection under isotropic correlation is presented using mean-variance optimization for both heteroskedastic and homoskedastic cases. Portfolio selection for negative exponential utility maximizers is also discussed for the general case of distributions of returns with elliptical symmetry. The fact that idiosyncratic risk may not be removed by diversification in a model that the data supports undermines the basic premises of structures such as the C.A.P.M. and A.P.T. If the cross-section of equity returns is more accurately described by this structure then an inevitable consequence is that picking stocks is not a "pointless" activity, as the returns to residual risk would be non-zero.

Autores: Graham L. Giller

Última atualização: 2024-11-18 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.08864

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.08864

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Mais do autor

Artigos semelhantes