Calcula-se que 90% da informação online tenha sido criada nos últimos dois anos. O impacto da tecnologia explica em grande medida esse incremento. Para o mundo da gestão de ativos, isto representa uma nova era.
A BlackRock não gosta do termo Big Data. Prefere referir-se por Data Science à ciência que procura estruturar, analisar e ordenar a cada vez maior quantidade de informação que inunda o mundo. Calcula-se que 90% da informação pública disponível em formato online tenha sido criada nos últimos dois anos e tudo aponta para que seja uma tendência que continuará no futuro. O impacto da tecnologia explica em grande medida esse incremento. Para o mundo da gestão de ativos, isto abre toda uma nova era. Muita da informação que é gerada é ruído e não serve para tentar prever o comportamento dos ativos. Cada vez é mais evidente que, aquelas entidades que forem capazes de processar adequadamente toda essa informação disponível, poderão obter dados muito valiosos que permitam aos seus gestores prever qual poderá ser o comportamento das empresas que estão dentro do seu universo de investimento.
O trabalho da Scientific Active Equity gira em torno deste conceito. A equipa que gere ativos no valor de 80.000 milhões de dólares, combina técnicas de gestão quantitativas com técnicas de gestão fundamentais. É formado por 90 profissionais. Metade são gestores e a outra metade são analistas que se encarregam de desenvolver modelos, factores e a sinais de investimento. O objetivo é atribuir a cada empresa uma classificação final em função de qual seja a perspectiva pela qual se quer analisar, para que o gestor tenha à sua disposição um dado extra que possa servir de ajuda na altura de realizar o seu trabalho. “Trata-se de uma ferramenta de apoio, que em nenhum caso substitui o trabalho dos gestores”, explica Manuel Gutiérrez-Mellado, membro da equipa de vendas de retalho e institucional, da BlackRock, na Península Ibérica, numa apresentação com jornalistas. O objetivo que perseguem é gerar uma série de factores ou sinais, amparando-se em fontes de alpha distintas, para tentar prever qual será a evolução das empresas. Para consegui-lo, um dos mecanismos em que se apoiam é o processamento da linguagem.
A análise de textos e da informação proveniente de conference calls permite-lhes analisar qual pode ser o sentimento do interlocutor, assim como as tendências subjacentes à mensagem. “Os desenvolvimentos informáticos permitem utilizar algoritmos de tratamento de textos sobre as transcrições das conference calls realizadas pelos CEOs ou diretores financeiros das empresas. O importante aqui é centrar a atenção na informação que fala do futuro da empresa e os termos que utiliza o orador... O primeiro passo é elaborar um dicionário de palavras positivas e negativas e, a partir daí, realizar uma contagem para saber que termos foram utilizados. Posteriormente, a chave está em criar séries históricas com a utilização de palavras positivas e negativas, já que, de certa forma, podem marcar um ciclo na sua utilização. A terceira derivada seria criar técnicas preditivas. A partir da análise de certas palavras, estruturas e dados que aparecem na informação, o objetivo da equipa da Scientific Active-Equity é tentar antecipar o que vai suceder no futuro”.
Segundo Gutiérrez-Mellado, a análise de uma única empresa poderá induzir em erro, mas quando realizado a 14.000 empresas podem-se descobrir certas tendências. O processamento da linguagem tem diferentes arestas. A nível individual, pode conter informação adicional sobre a conveniência do investimento. “Poder ter acesso às temáticas subjacentes que o diretor financeiro está a pôr em cima da mesa permite-nos saber quão bem preparada está uma empresa para fazer frente aos desafios que encara. Os diretores financeiros de muitas empresas tradicionais de computadores não falam de tablets. É evidente que hoje as pessoas os preferem aos computadores. Se gestão da empresa não está preocupada com a competição que representam os tablets, é um sinal negativo”, exemplifica. A nível coletivo, o big data pode ajudar os gestores a detetar temas ou relações não óbvias ente empresas. “Destapa vínculos entre empresas e sectores distintos unidos por uma única temática, o que ajuda os gestores a analisar globalmente quão expostas estariam em caso de um choque concreto”.
