Os mercados de commodities estão sendo impulsionados por um conjunto cada vez mais diverso de forças estruturais e de curto prazo, atribuindo um prêmio (putting a premium [valorizando]) a estratégias que combinam modelos sistemáticos com pesquisa fundamentalista e de campo (on-the-ground).
As commodities têm sido um tema central para os mercados este ano. Eventos geopolíticos e disrupções econômicas fizeram com que o petróleo se tornasse um impulsionador (driver) central das decisões de portfólio, como Suhail Shaikh, CIO [diretor de investimentos] da Fuclrum Asset Management, nos disse no início do ano. Desde a disparada da commodity para mais de US$ 120 o barril, os fundos tiveram que interpretar flutuações significativas em seu preço ao longo dos últimos meses, à medida que um falso cessar-fogo surge e a formação de estoques estratégicos contribuem para um caldeirão de incerteza. Josh Young, Gerente de Portfólio (Portfolio Manager) da Bison Interests, discute como essas influências, além do posicionamento de fluxo (flow positioning [alocação de capital baseada em fluxos do mercado]), contribuem para um cenário de negociação distorcido para o petróleo: “Nossas estimativas apontam uma desconexão de US$ 15-20 do valor justo (fair value) quando se olha para a análise comparativa de estoques. Há muito ruído criando um quadro incerto.”
Essa configuração se reflete em outras partes e demonstra a multitude de diferentes forças influenciando a precificação (pricing). Este é um forte contraste com o ambiente anterior a 2020, onde o comportamento de estímulo econômico da China era o principal vetor de como as commodities se comportavam. Quando o país ingressou na OMC em 2001 e acelerou o investimento em infraestrutura e manufatura, ele consumiu matérias-primas a um ritmo astronômico e, assim, dominou a influência sobre os preços. Agora, a configuração é muito mais diversificada; em um cenário econômico mais fragmentado, a formação de estoques estratégicos, o uso de eletricidade, a demanda por IA [inteligência artificial] e a desdolarização, todos contribuem para o comportamento dos ativos.
Incorporar essas forças divergentes em um modelo sistemático e sólido exige uma atribuição operacional substancial. Além disso, coloca o papel do investimento discricionário (discretionary investing [gestão baseada na decisão humana em oposição à puramente algorítmica]) firmemente sob os holofotes. Um fundo que está interpretando essas mudanças e adotando uma configuração única é a Frontier Commodities, uma casa de negociação de commoditieslong/short [estratégia que aposta tanto na alta quanto na baixa dos ativos] na Suíça. Sob o comando de Aline Carnizelo, a empresa detém sua própria ‘abordagem quantamental’ (quantamental approach [junção de análise quantitativa com análise fundamentalista]), como ela explica: “a razão pela qual entramos em uma operação (put on a trade) é frequentemente fundamentalista — uma ruptura de oferta/demanda ou um aumento de custos —, mas, uma vez na operação, trazemos muitos dados e modelos CTA [Commodity Trading Advisor, fundos que seguem tendências sistematicamente] para gerenciar o risco e evitar flutuações bruscas.”
Apesar do avanço dos modelos de negociação (trading models) e da integração contínua de fundos de hedge [fundos de proteção/multimercado] e do avanço da pesquisa em IA, existem mudanças de mercado que às vezes não podem ser interpretadas sem a presença do julgamento humano. Carnizelo aponta para o exemplo do Liberation Day [Dia da Libertação] no ano passado, um evento nunca antes visto onde a determinação do comportamento das commodities carregava um alto grau de incerteza e, portanto, exigia que a intuição humana tivesse precedência: “Neste momento, todos os nossos modelos sistemáticos estavam dizendo para aumentar o risco, eu tomei a decisão humana de reduzir drasticamente o risco no portfólio. E vimos fundos que seguiram seus modelos, de certa forma, sofrerem um golpe substancial (take a substantial hit).”
Esse processo se reflete em outros lugares. Anant Jatia, Fundador da Greenland Investment Management, um fundo de arbitragem de commodities baseado na Índia, explica que antes que os dados sejam desconstruídos e alimentados em um modelo, primeiro eles devem ser confrontados com a pergunta sobre o que você está tentando determinar e o que isso significa para a commodity específica. “Uma vez que você entende o que os dados significam para aquela commodity, a próxima pergunta é qual é a sua forma negociável (tradable form). O nível é informativo, ou a mudança, ou a taxa de mudança? Não há um propósito geral para cada commodity; ele deve ser reconstruído para cada mercado.”
Como mencionado anteriormente, outro elemento-chave da abordagem quantamental da Frontier é o papel da pesquisa de campo (on-the-ground research) para informar as decisões de investimento. Entender as commodities nesse nível granular é cada vez mais valorizado, uma vez que as cadeias de suprimentos estão distorcidas e os mercados têm uma natureza não linear tradicional. Além disso, conjuntos de dados e imagens alternativas possuem limitações temporais naturais. Isso é cada vez mais prevalente em toda a China, onde informações vitais não podem ser obtidas sem uma presença em campo. “Temos um analista em campo na China, e para nós não se trata apenas de entender o que está sendo produzido; trata-se de ter uma medida do que vai acontecer daqui a três anos. Isso nos ajudou a captar a demanda de commodities em alumínio, prata e lítio que, de outra forma, teríamos perdido.”
Entender os impulsionadores (drivers) de curto prazo e as tendências estruturais de longo prazo que estão influenciando os preços é central para extrair retornos do conjunto de oportunidades das commodities. Essa é uma dinâmica semelhante aos investimentos em ações (equity investments), onde as empresas precisam ponderar a sustentabilidade dos impulsionadores tangíveis geradores de retornos, ao mesmo tempo em que dimensionam posições (sizing positions [definir o tamanho da exposição de um investimento]) que oferecem forte proteção contra quedas (downside protection). Anders Kring, CEO da Incommodities Asset Management, uma provedora de tecnologia que apoia estruturas de gestão de risco (risk management frameworks) para investir em toda a Europa, acredita que a proliferação fez com que as empresas negligenciassem o gerenciamento dessa dinâmica: “A IA, é claro, desempenhará um papel, mas entender como os mercados físicos funcionam e o ecossistema é fundamental para tomar decisões astutas.”
Fonte: HedgeWeek
Traduzido via Gemini
