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Tecnologia e Finanças: tudo vai mudar?

“As máquinas estão assumindo o controle dos investimentos”, afirmou recentemente o editorial da revista The Economist. Segundo a publicação, fundos de investimento geridos por computadores e que seguem as regras pré-definidas por humanos hoje representam 35% do mercado acionário dos EUA. Estes fundos representam o 60% dos negócios. Tudo está ficando mais automatizado. Termos como “machine learning” e “big data”, por exemplo, estão em alta e mudando as mais diversas áreas, incluindo Economia e Finanças. Mas quais as consequências disto? Tudo vai mudar? Podemos dizer algo sobre os mercados, numa ótica mais prática? Neste momento, surgem diversas perguntas pertinentes, e é difícil termos clareza sobre as respostas. Há, ainda assim, algumas certezas?

O crescimento acelerado do uso de computadores e novas tecnologias no mercado financeiro é uma realidade e a sua adoção não é algo especialmente novo na História. No início dos anos 1980, por exemplo, as planilhas de Excel já estavam sendo utilizadas por analistas em Wall Street – uma novidade que ainda não havia sido incorporada em outras profissões e setores. Este comportamento pró-inovação está não somente relacionado à necessidade de sobreviver num mercado muito competitivo, mas também à capacidade em termos de recursos que tal setor detém. Aliás, foi muitas vezes ao “juntar forças” que empresas no setor financeiro conseguiram proezas tecnológicas como a diminuição do tempo que levavam as ordens para chegar à bolsa para serem processadas e efetuadas. Acredite: a redução em milésimos de segundos deste tempo – já “curto”, para qualquer leigo – é o suficiente para a obtenção de vantagens lucrativas sobre os concorrentes.

Nos dias de hoje, não é muito diferente. A capacidade de armazenamento e processamento de dados têm permitido que algoritmos sejam programados de forma mais eficiente, na busca por retornos anormais que investidores humanos, por si só, não conseguiriam explorar. Para quem tem uma noção do que é “machine learning”, por exemplo, não é difícil acreditar que estas técnicas, antes restritas à algumas áreas, continuarão a ser exploradas em tantas outras, incluindo Economia e Finanças. E, embora alguns possam ter uma visão mais crítica e negativa deste processo – livros muito interessantes como “Weapons of Math Destruction” de Cathy O’Neil ou “Flash Boys” de Michael Lewis são alguns exemplos desta visão –, a verdade é que novas tecnologias também têm trazido ganhos e benefícios. No campo das finanças, vale citar a redução de custos e o maior acesso/variedade de produtos que o investidor pessoa física tem hoje. A The Economist citou, entre alguns exemplos, o mercado de ETFs nos EUA – um produto que deve se tornar mais popular no Brasil, e cuja ascensão manterá a discussão entre gestão “ativa” e “passiva” acalorada.

Do lado negativo, estas tecnologias, além de serem apontadas muitas vezes como possíveis causadoras de maior desigualdade, desestabilizadoras de democracias e fontes de polarização nas sociedades, de forma prática, e restringindo-me aos mercados financeiros, parece crescer a probabilidade de os chamados “flash-crashes” (movimentos bruscos no mercado, sem explicações “fundamentadas”). Ou seja: pode haver um aumento dos picos de volatilidade. Oscilações bruscas podem se tornar mais comuns e mais severas.  Como consequência, isto também quer dizer que haverá um papel cada vez mais importante dos reguladores financeiros. De volta ao mercado de ETFs, vale registrar: no mês passado, estes fundos (cotados em bolsa e que muitas vezes estão indexados a índices de ações, por exemplo) ultrapassaram a marca dos 4.3 trilhões de dólares nos EUA. Isto supera, pela primeira vez, o montante gerido ativamente por investidores humanos. Estaríamos vendo o surgimento de desequilíbrios nunca antes vistos no sistema financeiro?

Seja como for, parece evidente que a adoção de novas tecnologias continuará a crescer no mercado financeiro. É possível que, algumas situações, alguns poucos levem vantagem sobre a maioria, mas os ganhos tendem a ser maiores do que as perdas em prazos maiores. Há muitos exemplos disto na História recente. Mas, enquanto não chegarmos a um nível “ótimo” de difusão de conhecimento, precisamos ter julgamentos mais críticos. O chamado “machine learning”, por exemplo, deve ter um impacto dramático sobre a área de Economia, incluindo o mundo acadêmico. Mas não substituirá aos economistas, e nem o conhecimento gerado nas últimas décadas*. Assim como no ”embate” entre gestão “ativa” e “passiva”, em que se acabará chegando a um equilíbrio de forças (e nenhuma extinguirá a outra), o uso da tecnologia nas áreas de Finanças e Economia se adaptarão a uma nova realidade, que exigirá novas respostas (incluindo, é claro, a da regulação). O futuro próximo tende a ser bem diferente considerando a adoção destas novas tecnologias e, apesar das dúvidas que ainda pairam no ar, já há uma certeza: investidores humanos estão descobrindo que já não são os mais inteligentes da sala.

 

 

Referência:

*”The Impact of Machine Learning on Economics”, um paper recente escrito por Susan Athey, por exemplo, traz uma discussão sobre o impacto do “machine learning” no mundo acadêmico da Economia. A despeito do seu impacto relevante no futuro da literatura, Athey destaca aspectos e técnicas que os economistas desenvolveram nas últimas décadas e que continuarão essenciais em muitos campos de estudo, especialmente na identificação de efeitos de causa-efeito (possivelmente um dos mais importantes para os economistas).

 

Ignacio Crespo Ignacio Crespo

Economista

Mestre em Economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV/EPGE) e em Finanças pela Barcelona Graduate School of Economics (BGSE). Graduado em Ciências Econômicas pelo INSPER. Entre 2013 e 2018, atuou como economista da Guide Investimentos, cobrindo o mercado doméstico e os internacionais, e sendo um dos responsáveis do asset allocation dos clientes. Desde 2018, atua como consultor Guide Investimentos, cobrindo principais eventos do cenário internacional e escrevendo artigos semanais para o blog.

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