Ayrton Senna é o piloto mais rápido de todos os tempos.
A conclusão acima é de especialistas em machine learning da Amazon (NASDAQ:AMZN) Web Services, em artigo publicado no blog da empresa, após quase um ano criando modelos e algoritmos para homenagear os 70 anos da Fórmula 1, uma de suas principais clientes.
Para chegar à resposta que todo brasileiro já sabia, a gigante de tecnologia utilizou big data para comparar os tempos obtidos por cada piloto em cada um dos treinos qualificatórios desde 1983 com os tempos de seus respectivos companheiros de equipe ao longo do tempo.
Assim, a Amazon criou uma rede de informações intertemporais que busca retirar o impacto das diferenças tecnológicas entre os carros de cada montadora — afinal, compara-se o piloto A com o piloto B, da mesma equipe.
Já a decisão de coletar dados apenas de treinos qualificatórios minimiza os impactos aleatórios presentes na corrida oficial, como condições adversas, a carga emocional dos pilotos e possíveis impactos entre eles.
E o que isso tem a ver com investimentos e, especialmente, com análise e seleção de fundos?
No fundo (com trocadilho), procuramos a mesma coisa que o time da Amazon — sabendo da nossa relevância irrisória perto deles, é claro — nesse estudo específico: identificar a habilidade pura do piloto de uma estratégia de investimento.
Os especialistas da empresa de tecnologia precisaram entender como separar o homem (habilidade do piloto) da máquina (características do carro) e como tratar a aleatoriedade presente na corrida versus a meritocracia do treino qualificatório.
Do lado de cá, o processo não é diferente: combinamos informações quantitativas e qualitativas de valor da cota, experiência do time, patrimônio líquido, mudanças de equipe, estrutura de custos e estilos de gestão para (tentar) separar sorte de habilidade na gestão, alfa de beta e ponderar tudo isso em um período no tempo, comparando com seus pares, e ao longo do tempo, comparando com si mesmo.
Como curiosidade, o modelo de pontos corridos, comum nos regulamentos da Fórmula 1 e dos campeonatos nacionais de futebol como o Brasileirão, premiando o piloto ou o time de maior pontuação no fim do ano, é um exemplo interessante de algo que é conceitualmente oposto ao mundo dos fundos.
A primeira diferença clara é que o tempo economizado em uma volta mais rápida ou os gols marcados em uma partida já ganha são variáveis de natureza temporárias — ganhar de 1 a 0 ou de 8 a 2 traz os mesmos três pontos para o time vencedor. Já o retorno de um investimento no fim do dia se torna o saldo inicial do dia seguinte, e o caminho importa tanto quanto o resultado.
A segunda é a assimetria da pontuação. Desde 1990, após uma Copa do Mundo sem graça, cheia de empates e com baixa média de gols por partida, o vencedor de uma partida de futebol leva três pontos, os times que empataram levam um e o perdedor fica com zero. Na Fórmula 1, os primeiros colocados também ficam com bem mais pontos proporcionalmente do que o restante.
Como os leitores desta newsletter sabem, nossa relação com as “vitórias” e “derrotas” nos investimentos é oposta a isso: sentimos a dor de uma perda de 20% com aproximadamente o dobro de intensidade de um ganho dos mesmos 20%.
E a relação não é só emocional, mas também matemática: ao perder 20% em um investimento, precisamos ganhar 25% em seguida para voltar ao estado inicial.
E se um gol no futebol tomado valesse duas vezes um gol marcado?
Talvez o jogo se tornasse mais truncado, cauteloso, cheio de cuidados extras, a remuneração dos atacantes não fosse tão desproporcional à dos zagueiros e as partidas deixassem de ser comercialmente interessantes para os anunciantes e torcedores.
Bom, deixemos tudo como está.
Pilotos de Fórmula 1 e times de futebol buscando matar um leão por dia, colecionando pontos para subirem ao pódio no fim da temporada.
E a gente continua por aqui, selecionando os gestores que melhor vão proteger seu dinheiro desse mesmo leão, evitando perdas permanentes de capital.