Rodolfo Amstalden: Stranger Things

Colunista discorre sobre machine learning e autonomia humana (Imagem: Bloomberg)

You say stop, but I say go!

A nova empresa de transporte mais utilizada no mundo dá bilhão de dólares de prejuízo por trimestre.

Ich bin das Walroß, tookookedoo!

O velho bond alemão entrega retornos negativos sob qualquer duration que o investidor conservador (?) prefira escolher.

Startups que vendem — digitalmente! — botas de borracha perfumadas são a nova onda. Pela bagatela de 700 reais, você não toma a primeira picada de cobra, pois já tomou.

Bem-vindo ao upside down.

Se o mundo está de ponta-cabeça, precisamos — antes de tudo ou antes de mais nada? — redefinir a terminologia do contrarian investor.

Sua figura não é mais aquela do garoto rebelde que vai contra o status quo; do vilão que, ao fim e ao cabo, até que era mais bonzinho que o herói.

Moedas digitais que me desculpem, mas nada pode ser mais descolado do que comprar ouro nesta ocasião.

Ser flash trader, agora, também é ser tradicional. Tradicionalíssimo, aliás.

Por isso o Ilmo Sr. Ruy Hungria não é mais chamado de Ruyzêra por aqui. Cortou o cabelo, fez a barba e veste roupa social.

Saudades de quando vivíamos, literalmente, na corrida dos ratos, caçando sombras de roedores descomunais em frente ao lab de eletromag.

Radioatividade mata, mas também faz engordar.

Ruy foi quem me ensinou que os ratos gordos sabem mais de finanças do que os homens fitness da Faria Lima.

Ratos não se dão a caprichos. Para os ratos, importa o gato e importa o queijo, nada mais.

Já os homens acordam querendo criar modelo de redes neurais para automatizar a gestão de portfólios de ações.

Falo desses jovens de Chicago, com a brilhante ideia de montar um algoritmo de machine learning para comprar melhores e vender piores.

Fizeram uma hierarquia das ações usando apenas os cinco fatores de Fama & French (risco, market cap, value, ROE, reinvestimento), mas as redes neurais rapidamente passaram a adicionar novos fatores: dividend yield, alavancagem, liquidez, bid/ask spread e — acreditem — até mesmo variáveis macroeconômicas.

Talvez tenha acabado a bateria por ali. Com só mais um punhado de fatores, chegaríamos bem perto da própria vida.

Para se encontrar com a realidade, temos duas escolhas: ou saímos do buraco dos ratos, ou rodamos um modelo multifatorial de machine learning baseado em redes neurais.

A Empiricus, sendo fã que é da navalha de Occam, prefere a primeira alternativa.

Mas não sejamos excessivamente duros com os novos Chicago Boys, que nada lembram a velha turma do Friedman.

Afinal, com seu machine learning , eles conseguiram efetivamente superar um portfólio “neutro” (ponderado apenas por market caps) de 2011 a 2017.

Aqueçam os motores, pois 2018 já vai começar!

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