Otimizando a Gestão de Portfólio com Aprendizado de Máquina e Agrupamento

Os investidores estão sempre em busca das melhores formas de dividir seu dinheiro entre diferentes investimentos. Esse processo é conhecido como gerenciamento de portfólio. Gerenciar um portfólio da forma certa pode ajudar os investidores a ganhar mais dinheiro enquanto minimizam seus riscos. Métodos tradicionais como o Modelo de Markowitz são usados há muitos anos. No entanto, esses métodos têm algumas falhas que podem levar a resultados não tão bons. Neste artigo, vamos dar uma olhada em uma nova abordagem que usa um método chamado Agrupamento Hierárquico junto com aprendizado de máquina para melhorar o gerenciamento de portfólio.

#Problemas com Modelos Tradicionais

Muitos profissionais ainda confiam no Modelo de Markowitz, também conhecido como Modelo Média-Variância. Essa abordagem ajuda os investidores a construir portfólios diversificados pesando riscos contra retornos esperados. A ideia principal é que o risco de um investimento não deve ser analisado isoladamente, mas sim em relação ao impacto que ele tem no portfólio total.

Embora esse modelo tenha funcionado bem para os investidores, ele tem várias desvantagens. Por exemplo, muitas vezes leva a altos custos de transação devido a altas taxas de giro, e às vezes sugere ponderações irreais para diferentes investimentos. Ele também faz várias suposições que podem não se sustentar na vida real, como a ideia de que todos os investidores têm o mesmo crédito e não consideram taxas adicionais como custos de corretagem e impostos.

Devido a essas limitações, muita gente está procurando maneiras melhores de gerenciar portfólios que possam oferecer alocações mais precisas.

#O Papel do Aprendizado de Máquina

Recentemente, o aprendizado de máquina surgiu como uma ferramenta promissora em decisões financeiras, incluindo o gerenciamento de portfólio. Essas técnicas avançadas podem ajudar a melhorar a alocação de ativos e otimizar estratégias de investimento. Dada a necessidade contínua de métodos melhores, faz sentido considerar como o aprendizado de máquina poderia mudar a forma como gerenciamos nossos portfólios.

O objetivo deste artigo é apresentar uma nova forma de otimizar portfólios usando agrupamento hierárquico combinado com aprendizado de máquina. Esse método busca resolver algumas das limitações apresentadas por modelos tradicionais como o Modelo de Markowitz.

#Como Funciona o Agrupamento Hierárquico

O agrupamento hierárquico é uma técnica que agrupa itens semelhantes com base em suas características. No contexto do gerenciamento de portfólio, isso significa agrupar investimentos de acordo com suas relações entre si. Isso permite que os investidores entendam quais ativos estão mais relacionados, o que pode ajudar a reduzir riscos.

Nesse método, primeiro olhamos para os retornos de várias ações ao longo do tempo, levando em conta as taxas livres de risco como uma base para entender quanto a mais de retorno conseguimos pelos riscos que assumimos. Com essas informações, podemos criar uma matriz de distâncias que mostra o quão semelhantes ou diferentes cada ação é das outras.

Quando terminamos esse processo de agrupamento, teremos uma hierarquia de ações, onde aquelas que se comportam de maneira semelhante estão agrupadas. Esse agrupamento ajuda os investidores a tomarem decisões mais informadas quando alocam seus fundos.

#Melhorando a Alocação do Portfólio

Uma vez que identificamos esses grupos, podemos refinar nossas alocações através de um processo conhecido como bisseção recursiva. Isso significa que dos clusters maiores que formamos, continuamos a dividi-los em grupos menores. Ao fazer isso, cada subgrupo se torna mais homogêneo, facilitando a alocação de fundos que provavelmente se sairão bem juntos.

Depois de termos nossos clusters e sub-clusters, precisamos organizar nossa matriz de covariância. Essa matriz ajuda a visualizar como as diferentes ações interagem entre si. Idealmente, queremos ver que ações que estão intimamente relacionadas aparecem juntas, facilitando a análise do seu comportamento geral.

O passo final é criar um portfólio que empregue uma estratégia long-short. Isso significa que um investidor pode manter posições que se beneficiem tanto de preços em alta quanto em baixa. Por exemplo, se um investidor acredita que uma ação vai cair, ele pode assumir uma posição curta, permitindo que ele lucre com a queda enquanto ainda mantém posições longas em ações que se espera que subam.

#Resultados da Abordagem de Agrupamento

Para ver o quão bem esse novo método funciona, comparamos seu desempenho com o Modelo de Markowitz. Usando um grande conjunto de dados de preços de ações e retornos de vários anos, analisamos várias medidas, como retornos mensais médios e o risco envolvido em cada portfólio.

Os resultados mostram que portfólios criados usando agrupamento hierárquico tendem a ter um desempenho melhor em termos de risco ajustado em comparação com aqueles construídos usando o Modelo de Markowitz. Ao analisar portfólios sob diferentes condições de mercado, fica claro que aqueles baseados em agrupamento alcançam retornos mais altos e demonstram melhor gestão de risco.

#Desempenho Durante Quedas de Mercado

O desempenho dos portfólios durante quedas de mercado é particularmente crucial. Em tempos de crise financeira, os investidores buscam estratégias que ainda possam oferecer retornos decentes enquanto limitam as perdas. O modelo agrupado continua a superar a abordagem de Markowitz durante esses tempos difíceis, o que indica que pode ser um método mais confiável para gerenciar investimentos.

Ao avaliar portfólios durante quedas, descobrimos que a abordagem agrupada não apenas mantém melhores retornos, mas também demonstra níveis mais baixos de risco em comparação com métodos tradicionais.

#Por Que Isso É Importante

Essa nova abordagem para o gerenciamento de portfólio oferece uma forma mais eficaz para os investidores gerenciarem seus ativos. Ter a capacidade de agrupar ações semelhantes não apenas ajuda a entender suas relações, mas também auxilia na tomada de decisões informadas sobre onde alocar dinheiro. Ao reconhecer clusters de ações que se comportam de forma semelhante, os investidores podem gerenciar melhor os riscos e potencialmente melhorar os retornos gerais.

Além disso, empregar uma estratégia long-short dá mais flexibilidade aos investidores, permitindo que eles se aproveitem de diferentes condições de mercado, sejam essas em alta ou em baixa.

#Perspectivas Futuras

Pesquisas futuras podem construir sobre esses achados testando essa abordagem agrupada em comparação com outros modelos de gerenciamento de portfólio, como o Modelo Black-Litterman. Explorar diferentes técnicas de gestão de risco e restrições de portfólio também pode fornecer insights sobre como tomar decisões de investimento ainda melhores.

Além disso, adaptar o portfólio a condições de mercado em mudança em tempo real pode levar a estratégias mais responsivas, melhorando ainda mais o desempenho.

#Conclusão

O uso de agrupamento hierárquico combinado com aprendizado de máquina oferece um novo caminho promissor para investidores que buscam otimizar seus portfólios. Ao abordar as limitações dos modelos tradicionais e explorar novos métodos, essa abordagem pode aprimorar decisões relacionadas à alocação de ativos.

À medida que os mercados financeiros continuam a evoluir, é vital que os investidores adotem técnicas mais sofisticadas para se manter à frente. As descobertas deste estudo lançam luz sobre a eficácia dessa nova abordagem, abrindo caminho para melhores estratégias de investimento que podem ajudar os indivíduos a gerenciar seus portfólios de forma mais eficaz no futuro.