Seleção de carteiras de investimento através de múltiplos fatores : Markowitz, Sharpe e Beta Neutro

Abstract

O crescente interesse dos investidores pelo mercado de ações motiva o desenvolvimento de técnicas e métodos que visam à maximização do lucro e à minimização do risco de uma carteira. Otimizar uma carteira de investimento significa encontrar a relação ideal entre risco e retorno através da distribuição ponderada do montante a ser investido entre as diversas ações escolhidas para compor a carteira. O presente estudo teve o objetivo de testar as técnicas de otimização de Markowitz, Sharpe e Beta Neturo e averiguar quais delas obteria o melhor desempenho em uma simulação de investimento, comparando-as, paralelamente, ao índice Bovespa. O método Beta Neutro foi o único que obteve um desempenho acima do que se tinha como esperado. Já as técnicas de Markowitz e Sharpe obtiveram resultados abaixo do que fora estimado, tendo um desempenho pior do que o do Índice Bovespa. Esse fato se deu em função de que a construção de carteiras otimizadas gerou carteiras menos diversificadas em relação ao índice, o que aumentou o risco total dos investimentos. Além disso, a utilização, por ambos os métodos, da estatística com base em dados passados servindo como indicador de tendência futura, não se mostrou efetiva.

The investor’s growing interest in the stock market motivates the development of techniques and methods looking forward to maximizing profits and minimizing risk. Optimizing a portfólio means to find the ideal relation between return and risk trough the weighted distribution of the total investment amount among the different chosen stocks. This study aimed to test the optimization techniques of Markowitz, Sharpe and Beta Neutral and check, which one of them obtains the best performance during an investment simulation by also comparing the results with the Bovespa index. The Beta Neural method was the only one to have a performance that was above what was estimated for it. On the other hand, the results for both methods, Markowitz and Sharpe, were below what was expected for them underperforming also, compared to the Bovespa Index. One of the reasons for these last findings is that the optimization techniques often reduce the diversification of a portfólio, which increased the total risk of the investments. Another reason was that, both methods used past data to build statistics and used them as indicators of future trend, which demonstrated not to be effective.