Análise do Recente Bull Market do Ibovespa: Há Distinção por Tamanho ou por Setor?

Nesta semana, abordarei os últimos quatro meses de forte subida (Bull Market) da Bolsa, fazendo uma análise por tamanho e por setor. Desde abril até o fechamento do mercado na última quarta-feira (29 de julho), o Ibovespa, principal índice da B3 (SA:B3SA3), apresentou alta em todos os quatro meses. No gráfico mais abaixo, apresento sua evolução desde abril, apontando uma alta de 48,8%.

No mesmo gráfico, apresento a evolução de uma carteira teórica igualmente ponderada (conhecida como 1/n), sobre a qual já escrevi nesta coluna aqui. Esta carteira teórica retira o efeito tamanho ao dar o mesmo peso para todas as ações (lembremos que o Ibovespa é ponderado por tamanho, ou seja, quanto maior o free-float da empresa, maior seu impacto no índice). Para esta carteira e em todas as minhas análises a seguir, utilizo como universo os 100 papéis (ações e units) de maior liquidez da bolsa. Ainda no gráfico abaixo, a título de curiosidade, apresento a evolução patrimonial dos dois extremos, ou seja, do papel que mais rentabilizou no período (VVAR3: +332,7%) e do papel que menos rendeu (EMBR3: -13,3%). Todos os patrimônios iniciam com R$ 100,00 investidos.

Evolução patrimonial

Como métrica de performance, como hábito e justificado em posts anteriores, utilizo o IC (índice Campani), que desenvolvi e expliquei ao longo de três artigos em maio. Neles, mostro porque é muito superior ao tradicional índice Sharpe e superior à alternativa normalmente utilizada no mercado (índice Sortino). O IC ajusta a performance pelo risco de maneira apropriada, beneficiando ativos que entregam determinado retorno com menor risco. No final das contas, a interpretação, claro, é a mesma do que no caso do índice Sharpe: quanto maior o IC, melhor a performance do papel.

Podemos perceber que a carteira igualmente ponderada andou bastante próxima do Ibovespa, mas com um pequeno viés superior: rendeu 57,5% desde abril contra 48,8% do Ibovespa, bem como apresentou, de abril até o momento, um IC = 1,98 contra um IC = 1,86 do Ibovespa. Esse resultado, já amplamente debatido e analisado na literatura acadêmica, pode ser expandido para outros períodos. É sabido e reconhecido que o Ibovespa é ineficientemente ponderado, de forma a dar muito peso a poucos papéis, gerando por consequência uma carteira subdiversificada.

Para analisar o efeito tamanho na performance da nossa bolsa nesses meses de retomada, montei três carteiras igualmente ponderadas com 15 papéis: uma com as maiores empresas, outra com as empresas de tamanho intermediário e a terceira com os papéis das 15 menores empresas. Fiz carteiras 1/n exatamente para diversificar melhor e para isolar o efeito tamanho apenas na escolha dos constituintes de cada carteira (e não nos seus pesos). Os resultados estão na tabela abaixo:

Os resultados são interessantes. Note que a carteira com as menores empresas teve a maior rentabilidade, mas o menor IC. Isso se explica pelo fato de que empresas pequenas são, em geral, muito mais voláteis por serem mais impactadas proporcionalmente, seja por uma notícia boa ou por uma ruim. Como a volatilidade pune a performance, esta joga o IC para abaixo do IC das outras duas carteiras.

Para o propósito de nossa análise, podemos perceber que a performance do Ibovespa não pode ser fatiada pelo efeito tamanho, pois não há performances discrepantes. Os retornos das três carteiras foram acima do Ibovespa, mas com todos os ICs abaixo. Isso se explica pelo baixo número de ativos nas carteiras (15 contra 75 do Ibovespa): no bull market, é comum que menos ativos escolhidos apropriadamente rendam mais do que uma carteira com muito mais ativos, mas isso vem com mais alta volatilidade, penalizando severamente o índice de performance – exatamente o que aconteceu com as três carteiras acima.

Vejamos agora o que ocorre quando analisamos por setores. De acordo com a classificação setorial da B3, extraída da Economática (que reclassifica o setor “diversos” em “não cíclicos”), formei 10 carteiras (utilizando todos os 100 papéis em tela). Os resultados estão abaixo.

Ao contrário da análise por tamanho, agora podemos nitidamente perceber performances bastante diferentes, com setores que claramente puxaram o Ibovespa para cima e outros, para baixo. Três setores se distinguem positivamente: “consumo cíclico”, “petróleo gás e biocombustíveis” e “tecnologia da informação”. Este último, apesar de conter apenas dois papéis (LINX3 (SA:LINX3) e TOTS3 (SA:TOTS3)) e menor rentabilidade dentre esses três setores, apresentou volatilidade muito baixa, com crescimento continuado, resultando no mais alto IC setorial. Entretanto, por conter apenas dois papéis, seus resultados devem ser tomados com a devida cautela. Por sua vez, o setor de “consumo cíclico” merece menção bastante honrosa, pois conta com 17 papéis, IC alto e a melhor rentabilidade setorial no período, tendo praticamente dobrado de valor.

Na parte inferior da tabela, o setor de comunicações sobressai com a pior rentabilidade e o pior IC, mas novamente cabe a ressalva por conter apenas dois papéis (TIMP3 (SA:TIMP3) e VIVT4 (SA:VIVT4)). O setor de saúde, com sete papéis, também ajudou a puxar o Ibovespa para baixo.

Qual o meu intuito com este texto? Discutir dois efeitos (tamanho e setor) importantes na hora de se alocar os recursos em papéis da bolsa. Muitas vezes, vejo investidores com um número razoável de ações em suas carteiras (20 a 25, por exemplo), mas muito mal diversificados. Para aqueles que quiserem uma estratégia de antecipar, por exemplo, os setores que performarão bem, estando baseado em uma tese econômica bem construída, tudo bem. Mas muitos investidores não têm esse objetivo e buscam, acima de tudo, uma carteira bem diversificada. Para estes investidores, faz-se importantíssimo analisar também se a sua carteira não está muito concentrada em, por exemplo, empresas pequenas (que carregam mais risco) ou em um ou dois setores apenas. Como vimos ao longo dessa pandemia, o comportamento de empresas com diferentes tamanhos e, principalmente, de diferentes setores pode ser muito diverso. Controlar esses fatores de risco se mostra, portanto, bastante adequado na gestão da sua carteira de ações.

Forte abraço a todos.

Disclaimer: Muito depois de ter pensado e desenvolvido o índice Campani, de forma absolutamente independente, identifiquei na literatura o trabalho “Universal Performance Measure”, de Con Keating e William F. Shadwick. Neste trabalho, os autores desenvolvem uma função de performance que chamam de universal (no artigo publicado, cunham de Omega Function): tal função depende, em última instância, do nível de aversão a risco do investidor. Não é nada trivial, mas ao comparar essa função (na referência da taxa livre de risco) com o índice Campani, após muita matemática, descobri que coincidem. A minha descoberta não me trouxe frustração alguma, mas sim me deixou feliz, pois os autores chegam às mesmas conclusões que eu. Considero que minha especificação matemática do índice, lançado aqui nesta coluna, é mais intuitiva e fácil de lidar do que a dos colegas (equação [2] do artigo). O leitor mais curioso pode buscar na internet o estudo de Keating & Shadwick e tirar suas conclusões, claro. Na literatura, infelizmente, o estudo dos colegas não teve muita visibilidade, de forma que os índices Sharpe e Sortino continuam sendo empregados em larguíssima escala, principalmente no Brasil.

* Carlos Heitor Campani é PhD em Finanças, professor do Coppead/UFRJ e especialista em investimentos, previdência privada e pública e finanças pessoais e públicas. Ele pode ser encontrado em seu site pessoal e nas redes sociais: @carlosheitorcampani. Esta coluna sai toda sexta-feira.