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Infância. Fui criado no interior do RS em Cruz Alta, pra ser mais específico…o fato de morarmos no interior e em uma casa fez com que tivesse uma infância cercado de animais…tínhamos gatos, os nossos e os agregados, passarinhos estavam sempre se deliciando na bergamoteira da minha vó (árvore de tangerina), uma galinha do vizinho que se perdia e aparecia por lá, volta e meia um gambá que surgia do nada, uns cavalos que passavam pela rua com os carroceiros… e obviamente cachorros!!
Já já retorno a esse ponto…
Macacos me mordam. Mudando um pouco de assunto, esse dia dia de “stock picker” é por vezes cansativos e duvidoso … mesmo sendo em tese esclarecidos cometemos muitos erros no mercado … é algo normal, mas que gera questionamentos de muitos sobre até que ponto conseguimos efetivamente obter retorno que justifique pagar para uma gestão “diferenciada” …
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Indo nessa seara já li um estudo interessante: o que ocorreria se optássemos por um macacos para selecionar ações? Sim Macacos!
O mais incrível, eles conseguiram o que muito gestor ficou devendo: bater o mercado! “Macacos me mordam!” Dê uma olhada no artigo do link abaixo caso você tenha se interessado…mas basicamente foi feito um experimento com 100 macacos jogando dardos nos nomes das ações como forma de selecionar ações…o resultado foi que os macacos outperformaram o índice de ações americano por um média de 1,7% ao ano.
Any Monkey Can Beat The Market
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Voltando…
Dogs no mercado? O interessante de ter um bichano em casa é que eles nos entendem!! Não por acaso tem muito daqueles filmes que apresentam os dogs como dotados de uma mente tal qual a humana e pertencentes a uma sociedade organizada, como se fossem humanos. Eles realmente veem e percebem as coisas! E se eles escolhessem ações?
Well não houve estudos nesse sentido, mas uma teoria chamada Dogs of Down mereceu minha atenção! Não, eles não colocaram lindos “bichinhos de 4 patas” para escolher ações…mas Michael B. O’Higgins criou uma estratégia de investimentos bem simples que supostamente bate o índice, no caso Dow Jones.
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A ideia é simples. Uma vez por ano, na virada do ano tu vai e escolhe as 10 ações de maior dividend yield e compra….carrega a posição o ano todo e pronto! Roda de novo pra ver as nuances no indicador dividend yield e faz as alterações necessárias a carteira. O resultado é de que essa simplíssima estratégia bateu o índice…abaixo a tabela que apresenta esse resultado:
E mais infos sobre a teoria aqui no site: Dogs of the Down Theory
Qual a lógica? Primeiro o que é o dividend yield? Uma fração, uma divisão…a fórmula abaixo:
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dividendos pagos no ano / preço da ação
pagou $1 de dividendo / $20 é o preço da ação = 5% de dividend yield
A grosso modo o que ocorre é que quando uma ação cai muito seu dividend yield tende a aumentar, pois o cálculo é feito considerando os dividendos dos últimos 12 meses. Logo ao comprar as empresas de maior dividend yield tu também está fazendo uma aposta contrária, ou seja, possivelmente comprando ações que caíram muito. Outra forma de ver é pelo numerador, ou seja, se a ação tem dividend yield é porque pagou um dividendo alto nos últimos 12 meses que pode ou não se manter.
Enfim … sem muito carinho canino … os “dogs” seriam as ações “vira-latas” do índice..as que estão abandonadas pelas ruas e o investidor apenas iria adotar estas.
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E isso funciona para o Brasil? Não sei, mas vou dividir o estudo que fizemos aqui na VGR (Valor Gestora de Recursos)
Pegamos 150 empresas selecionadas “arbitrariamente”…basicamente busquei empresas com histórico, liquidez para que pudêssemos fazer as carteiras projetadas (mais abaixo coloco a lista de ações usada).
1º ESTUDO: DIFERENTEMENTE, da teoria original, optei por mudar mensalmente a carteira…ou seja, mensalmente mudamos a composição para capturar os menores yields entre essas 150 empresas. O período analisado foi 10 anos, ou seja 120 meses, ou seja 120 carteiras entre julho de 2007 e julho de 2017.
Os resultados:
Muito ruim!!!! Abaixo o gráfico consolidado tendo como base 100 o mês de agosto de 2007.
Primeiro. A carteira foi muito bem até meados de 2012, tendo um desempenho de cerca de 50 p.p. acima do IBOV. O gráfico abaixo com o gráfico do diferencial de performance da carteira x IBOV mostra isso…destaque para o quadro verde grifado.
Segundo. Isso perdurou até meados de 2012 quando a carteira passou por um momento ruim (círculo vermelho). O que ocorreu? Simples! Um negócio chamado MP579 que afetou pesadamente todos empresas do setor elétrico. Veja por exemplo que a carteira de novembro de 2012 era composta por 8 ativos do setor elétrico (empresas sublinhadas): OIBR4, ELPL4, ELET6, ELET3, TRPL4, COCE5, ETER3, CMIG4, LIGT3, CESP6.
Terceiro. A carteira passa por momentos ruins também em meados de 2015 e 16. A resposta a essa fraca performance reside na aposta em ativos de qualidade duvidosa ou em empresas em sérias dificuldades operacionais e/ou setoriais, mas que pela forte queda de suas ações acabaram por ter um yield mais alto. Durante aquele período figuraram na carteira ações como: OIBR, GFSA, HBOR, SLED, entre outras.
2º ESTUDO: Seguimos a teoria a risca, ou seja, fazendo trocas uma vez por ano apenas. Fizemos outro “back-test” seguindo a teoria a risca…ou seja, uma vez por ano vai lá e ajusta a carteira para os maiores yields. Simples assim. Ou seja, em 10 anos teríamos 10 carteiras!
Os resultados:
Impressionante como mudou da água para o vinho!! E o melhor o custo dessa carteira é significativamente menor, pois com muito menos alterações o custo operacional é bem menor!! Abaixo o gráfico da performance:
O que chamou atenção:
Primeiro. A carteira tirou uma diferença muito grande do IBOV em 2 anos. Lembro que computamos julho contra julho, ou seja a carteira se inciava com os yields de final de julho de um ano e auferimos sua rentabilidade em julho do outro ano. Os 2 anos de destaque foram 2010 e 2011, mais de 40 p.p. do Ibov. surfando o bom momento de algumas ações como: TAEE11, MPLU3, CMIG4, ODPV3, entre outras.
O gráfico abaixo mostra o desempenho comparado ao ibov anualmente:
Segundo. Semelhantemente a carteira com trocas mensais, essa carteira performou mal durante 2013. 2014 e 2015 como reflexo das alterações ocorridas no setor elétrico, o qual tinha uma parcela relevante de participação na composição da carteira.
Terceiro. Não cabe aqui nesse estudo apresentar a composição de todas as diferentes carteiras (ia ficar muito extenso) mas olhando as composições das 10 diferentes carteiras, vimos uma maior diversidade de setores nas carteiras que seguiram a teoria original o que é bastante positivo.
Enfim, vamos as considerações finais…
CONCLUSÕES
1 – Subverter a teoria e realizar trocas mensais não deu certo! Eleva custos e leva resultados horrorosos!
2 – Seguir a estratégia original de realizar trocas apenas anuais além de reuzir custos deu um baita resultado superando com folga o benchmarking o Ibovespa.
Apesar de superar o Ibovespa, me pergunto se de fato teria estômago para seguir uma carteira que foi mal por 3 anos seguidos…olhando para trás é fácil dizer que quem fosse persistente e seguisse a estratégia seria recompensado com bons retornos…mas olhando o retrovisor é sempre mais fácil…acho pouco provável o investidor seguir confiante na carteira.
Outro ponto que acho no mínimo polêmico é a concentração que por oras vimos…mesmo considerando a carteira anual que fora mais diversificadas…tipo 30% do patrimônio num único setor e ainda 60% em setores regulados pelo governo é um risco que eu não gostaria de correr…
Qual a lição eu tiro disso: gestão ativa tem valor!!!! Ainda que o dividend yield seja um importante indicador de análise de empresas, entendo que o uso exclusivo dele pode ser controverso ainda que aparentemente gere bons resultados.
Apesar dos bons números, sigo acreditando que investir com qualidade não é apenas algo quântico e mecânico…é necessário um olhar crítico e qualitativo!
Então eu prefiro deixar os dogs apenas como pets…pra ter em casa…levar para passear, fazer carinho e ser um companheiro.
Como curiosidade a Carteira para os próximos 12 meses:
A lista das empresas que fizeram parte da amostra:
ABCB4 TIET4 TIET11 ALSC3 ALPA4 ALUP11 ABEV3 ANIM3 ARZZ3 BTOW3 BPAN4 BRSR6 BBSE3 BVMF3 BRML3 BRPR3 BBDC3 BBDC4 BRAP4 BBAS3 AGRO3 BRKM5 BRFS3 BBTG12 CCRO3 CMIG4 CESP6 HGTX3 CIEL3 COCE5 CGAS5 CSMG3 CPLE6 CSAN3 CPFE3 CARD3 CVCB3 CYRE3 DIRR3 DTEX3 ECOR3 ELET3 ELET6 ELPL4 EMBR3 ENBR3 ENGI11 EGIE3 EQTL3 ESTC3 ETER3 EVEN3 EZTC3 FESA4 FIBR3 FLRY3 GFSA3 GGBR3 GGBR4 GOAU4 GOLL4 PIV33 CGRA4 GRND3 GUAR3 HBOR3 HYPE3 IGTA3 MEAL3 ROMI3 MYPK3 ITSA4 ITUB4 JBSS3 JHSF3 JSLG3 KLBN4 KLBN11 KROT3 LIGT3 LINX3 RENT3 LCAM3 LOGN3 LAME3 LAME4 AMAR3 LREN3 MDIA3 MGLU3 MAGG3 POMO4 MRFG3 LEVE3 MILS3 BEEF3 MRVE3 MULT3 MPLU3 NATU3 ODPV3 OIBR4 PCAR4 PRBC4 PMAM3 PDGR3 PETR3 PETR4 PRIO3 PSSA3 PTBL3 POSI3 PFRM3 QGEP3 QUAL3 RADL3 RAPT4 RAIL3 SBSP3 SAPR4 SANB11 SCAR3 SMTO3 SLED4 SEER3 CSNA3 SLCE3 SMLE3 SEDU3 SGPS3 SULA11 SUZB5 TAEE11 TCSA3 TGMA3 VIVT4 TIMP3 TOTS3 TRPL4 TPIS3 TUPY3 UGPA3 UCAS3 USIM5 VALE3 VALE5 VLID3 VVAR11 WEGE3 WIZS3
Agradecimento especial: VITOR DE CASTRO ARAÚJO
