Trader sem Mistérios

Depois do crash de 1987, surgiram muitas discussões sobre as clássicas metodologias. Na década de 1990, novas técnicas e aplicações foram desenvolvidas para o mercado financeiro. Com o advento de computadores mais velozes e novos algoritmos (regras para programação de computadores), técnicas de IA (inteligência artificial) começaram a fazer parte das análises. Apareceram diversas aplicações em estudos sobre o padrão de comportamento das bolsas mundiais com o uso de algoritmos de redes neurais artificiais, algoritmos genéticos, algoritmos para simulação de agentes, lógica nebulosa (”fuzzy logic”) e sistemas dinâmicos.

Técnicas de análise de sinal como Fourier e wavelets, normalmente utilizadas em processamento de imagens, começaram a serem empregadas com maior freqüência por analistas ligados à Wall Street. A metodologia da Transformada de Fourier serve para mudar o espaço de observações das negociações dispostas no tempo para o campo das freqüências. Busca-se observação da repetição dos eventos em termos de suas freqüências.

Mais abrangente do que Fourier é a metodologia de wavelets (”ondaletes” ou “pequenas ondas”), que também apresenta os resultados em freqüências, mas consegue relacionar quando (na escala de tempo) essas freqüências podem ocorrer. E ao se tratar de freqüências, deve-se sempre lembrar das combinações de senos e cossenos na representação dos sinais, em “pequenas ondas”, por isso wavelets.

Nessa linha de raciocínio a pesquisa realizada por mim junto com o professor Takashi Yoneyama, do ITA, foi publicada na revista internacional “Physica A”, em 2007, com o título “Characterizing abrupt changes in the stock prices using a wavelet decomposition method”. O estudo de wavelets no mercado financeiro não é novidade, mas o que observamos é que os trabalhos utilizavam wavelets nos preços, nos índices, nos volumes, mas não no ruído de fundo do mercado.

O que se fez foi subtrair dos preços históricos valores de uma linha de tendência. Desse resultado, se subtrai uma combinação de ondas senoidais que representam a sazonalidade do movimento dos preços. Por fim, o sinal que sobrou seria um ruído, mas correlacionado de alguma forma com mudanças abruptas. Daí o título do nosso artigo.

Para nossa surpresa, esse ruído de fundo contém informações preciosas sobre os chamados “drawdowns” ou quedas abruptas locais. Pode-se afirmar que uma queda está próxima quando comportamentos diários de um índice estão correlacionados aos comportamentos semanais, mensais e anuais em porcentagem de variação. Surgem no espectro - visualização do sinal em termos da freqüência - cores indicando altíssimas correlações. Então, as wavelets avisam, com essa marcação no espectro, que uma grande virada está para acontecer. E quanto mais intensa a cor, maior será o crash.

Com dados diários desde 1929 no Dow Jones, dados recentes do Hang Seng (Hong Kong) e Ibovespa, o acerto desse método foi de 93% nas mensagens pré-crash (inclusive a crise de 1929 e de 1987) e mudanças para tendências de alta. Parece que as wavelets captam o nervosismo do mercado. Compras e vendas muito rápidas e com valores muito próximos durante um longo período de tempo são indicativas de viradas, tanto de alta quanto de baixa.

E o valor da queda? As wavelets não têm essa finalidade. Nesse caso, utilizam-se modelos tradicionais como os Log-periódicos, do tipo os que imitam terremotos por simulação numérica. Eles assim são chamados por usarem logaritmo, função matemática que coloca na mesma escala grandes e pequenos valores. E esses modelos são periódicos, pois são incorporadas algumas sazonalidades.

Quanto às predições de viradas, a metodologia acertou em julho e outubro de 2007 (para Hong Kong), em janeiro deste ano emitiu um alerta e, em maio, quando o Ibovespa atingiu 73 mil pontos. No pós-crash, o Log-periódico previu queda para 58 mil, quando se chegou a 53 mil pontos.

Foi utilizando essa metodologia que fizemos nossa previsão de mudança de alta na reportagem do Valor (20/08/2008) para 77 mil pontos. Mas, chegando lá, o modelo Log-periódico mostra possível virada, podendo se confirmar só num período próximo da virada, no espectro das wavelets. É esperar e observar.