Uma introdução à econofísica newtoniana: um nome complexo para um jeito simples de se investir – e entender – sobre as principais empresas de tecnologia do mundo.
O mundo é cada vez mais tech. Indiscutível. Estamos rodeados por soluções tecnológicas a todo tempo, criadas por empresas que se transformaram, ao longo das últimas décadas, nos negócios mais valorizados do mercado de capitais. Boa parte delas, em especial as FAAMGs (Facebook, Amazon, Apple, Microsoft e Google), apresentam resultados cavalares de crescimento, com margens cada vez mais expressivas. Por outro lado, um conjunto significativo de companhias desafia consistentemente os analistas de mercado, ainda apresentando resultados deficitários enquanto seus preços de ação persistem em subir. Afinal, o que realmente é valor quando estamos olhando ativos de base tecnológica? Existe alguma forma consistente de se avaliar o preço das empresas listadas de tecnologia? Estamos ou não diante de mais uma bolha? Dá para se obter rentabilidade, mantendo real consciência dos fatores que influenciam a variação de preços no caso das tech companies?
Pode parecer pretensioso demais para um grupo brasileiro de gestão de investimentos, mas temos grande convicção de que construímos, no Newton Fund, um método que ajuda a desmistificar, para diferentes perfis de investidores, o racional de alocação de recursos em empresas de tecnologia listadas em bolsa. Nossa motivação parte da convergência de duas escolas de análise de negócios: o Equity Research tradicional, disseminado entre os principais analistas de ações, e o Venture Capital, totalmente adaptado a entender os reais desafios no desenvolvimento de negócios tecnológicos exponenciais.
Na prática, partimos da percepção de que um enorme número de empresas tecnológicas listadas ainda são – na sua essência – empresas típicas de uma jornada de Venture Capital, mas que se tornaram grandes demais para novas rodadas de VC (hipoteticamente rodadas de séries R, S ou T, caso existissem...), e que por tal motivo, acabaram já listadas na Bolsa, aproveitando o boom e o apetite dos investidores por ativos de tecnologia.
Neste contexto, a conciliação entre Equity Research e Venture Capital sugere uma nova dinâmica para a análise de tech equities, sustentada em dois fatores: o primeiro, numa equipe multifacetada, com profissionais experientes em Buy/Sell Side e Venture Capital, abertos ao diálogo franco sobre as fortalezas e fragilidades de suas visões para avaliação de empresas; o segundo, na proposição de um modelo proprietário de análise, que utiliza recentes avanços no estudo da econofísica, uma ciência relativamente recente, para comparar as potencialidades e riscos de diferentes empresas de base tecnológica.
O modelo, denominado Método TFMP, pauta-se por um conjunto vasto de critérios quali-quantitativos para estudo de empresas de base tecnológica, em torno de quatro dimensões de análise: Tecnologia, Finanças, Mercado e Pessoas. A separação da análise nestas dimensões é típica dentre os analistas de Venture Capital (em negócios emergentes, dá-se naturalmente grande prioridade ao tema Pessoas/Empreendedores). Em nossa abordagem, no entanto, pelo estágio mais maduro dos negócios analisados, a análise de Venture Capital é complementada por indicadores e informações comuns à análise de ativos líquidos – afinal, não seria prudente desconsiderar critérios-chave que hoje balizam as conclusões dos principais analistas de mercado.
Cada dimensão TFMP é analisada sob a ótica de dois eixos de critérios, respectivamente relacionados às componentes de “massa” (eixo das abcissas) e “aceleração” (ordenadas) das empresas analisadas. Por “massa”, entende-se densidade e robustez tecnológica, financeira, mercadológica e cultural das empresas. E a “aceleração” ilustra a tração e a velocidade de transformação que tais empresas apresentam nas dimensões definidas. Todos os critérios de massa e aceleração são parametrizados e ponderados em vetores, cuja soma vetorial define o que chamamos de Força de Desenvolvimento. Empresas com maior resultado de Força estão aptas a receber as maiores alocações do portfólio do Fundo, mediante validação do preço de compra no mercado. Pode parecer estranhamente complexo numa primeira explicação, mas é tão simples quanto entender que o TFMP resume-se a uma matriz de critérios, ponderados entre si, cujo diferencial está na escolha dos critérios em si e na regra de cálculo dentre eles, que não seja as tradicionais médias aritméticas ou geométricas dos analistas fundamentalistas de mercado.
Quando concluímos a primeira versão do TFMP (e, logicamente, trata-se de um modelo vivo, em constante refinamento), era evidente a nossa ansiedade em rodar primeiros testes para verificar a consistência dos resultados com a realidade de mercado. A tamanha coerência do que vimos nos deu grande confiança de alçar voos maiores e, mesmo para um time tupiniquim, buscar validação nos maiores especialistas em econofísica no mundo. É claro que demos um pulo antes no maior especialista nacional, o Prof. Leonidas Sandoval Junior, no Insper-SP. Após um primeiro olhar no modelo e bons feedbacks, decidimos partir diretamente para a Prof. Lisa Borland, especialista em econofísica em Stanford-CA, já preparados para críticas mais ferrenhas. Após diligência em algumas reuniões, hoje temos a felicidade de compor um grupo de trabalho com potencial de publicação de um primeiro estudo latino-americano em econofísica sobre o mercado de ações junto a Universidade, trabalhando com validações estatísticas de nossas analogias físicas para todo o espectro de tech companies da Nasdaq e NYSE. O Newton ganhou uma responsabilidade adicional e tanto. E uma grande mentora em nosso advisory board.
Mas, de fato, quais são exatamente os critérios que olhamos em TFMP? E como, no fim das contas, isso se traduz em decisões de alocação e modelagem de preço dos ativos? Quais são os resultados que temos obtido e como tem sido a experiência de trazer uma tese de perfil técnico, audaciosa, para o mercado de investidores brasileiros?
Ao longo dos próximos artigos, temos a intenção de detalhar estes e outros pontos, contando também sobre como temos visto movimentações de mercado que influenciam significativamente nossas análises. Será um prazer quebrar, gradativamente, o paradigma de que não é possível ter alto desempenho na tomada de decisão de investimentos em tech equities a partir de uma equipe de brasileiros, por mais que nós todos, em momentos diferentes do caminho, tenhamos sim trabalhado e estudado em mercados internacionalmente mais maduros.
A cultura que queremos construir, dia após dia, é de total transparência com parceiros e potenciais investidores. Este blog atualizará em detalhe sobre nossos desafios, dando destaque a contar sobre nosso modelo e sobre os resultados da trajetória na gestão do Newton. Será um prazer contar com feedbacks, positivos e negativos, ao longo de todo o caminho.
F=ma
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