- Jul 07, 2025
- Estratégia
As tendências macroeconômicas dos mercados financeiros tendem a ficar ocultas em meio a um fluxo massivo de informações. A Macro Strategy (MS) da HSAM utiliza a tecnologia de processamento de linguagem natural (NLP) como principal motor para construir um sistema analítico completo, desde a extração de informações até a previsão de tendências. Essa estratégia analisa profundamente dados não estruturados, como textos de políticas macroeconômicas, dinâmicas do setor, narrativas financeiras das empresas e mudanças na estrutura acionária, para identificar tendências potenciais antes que se forme um consenso no mercado, oferecendo suporte profissional aos investidores para que possam aproveitar grandes oportunidades de mercado sustentáveis.
Núcleo da estratégia: a tecnologia NLP reconstrói o paradigma da análise macroeconômica
A lógica subjacente à estratégia MS é que as grandes tendências do mercado geralmente começam com mudanças estruturais nas políticas, nas indústrias ou nos fundamentos das empresas, e essas mudanças geralmente começam na forma de informações textuais. O sistema de tecnologia NLP da HSAM inclui três capacidades principais:
Integração de informações de múltiplas fontes: por meio de um sistema personalizado de captura de texto, coleta em tempo real dados de texto multidimensionais, como declarações de políticas do banco central, relatórios de trabalho do governo, white papers do setor, notas explicativas de relatórios financeiros de empresas e anúncios de mudanças de acionistas. Por exemplo, quando o Ministério das Finanças de um país publica um documento sobre um plano de estímulo fiscal, o sistema analisa automaticamente as palavras-chave do documento (como “investimento em infraestrutura” e “redução de impostos”) e as associa aos setores afetados.
Análise semântica e lógica: utiliza modelos de aprendizado profundo para realizar a resolução de ambiguidades semânticas e deduções lógicas no texto. Tomando como exemplo as notícias do setor, quando aparece a expressão “alerta de excesso de capacidade em determinado setor”, o modelo combina informações da cadeia industrial upstream e downstream para determinar a direção e o grau do impacto dessa notícia nas expectativas de lucro das empresas relacionadas, em vez de se limitar a uma interpretação superficial do texto.
Mapeamento de sentimentos: através da construção de um dicionário de sentimentos específico para o setor, as tendências emocionais do texto (como “otimista”, “cauteloso” e “pessimista”) são convertidas em sinais de expectativa do mercado. Por exemplo, ao analisar a seção “Discussão da administração” do relatório anual da empresa, se a densidade de expressões otimistas for significativamente superior ao nível histórico, a estratégia irá mapeá-la como um sinal potencial de aumento nas expectativas de lucro da empresa.
Execução da estratégia: da conclusão da informação à captura do mercado
A cadeia de execução da estratégia MS segue o processo científico de “decodificação da informação - verificação lógica - acompanhamento de tendências”:
Fase de decodificação da informação: o sistema NLP realiza a segmentação do texto original, a anotação das classes gramaticais e a identificação de entidades, extraindo eventos-chave (como a data de promulgação da política, os objetivos da política setorial), os sujeitos afetados (como os setores beneficiados, as empresas prejudicadas) e os caminhos de transmissão (como “flexibilização da política monetária → redução dos custos de financiamento das empresas → melhoria dos lucros”).
Fase de verificação lógica: a equipe de estratégia combina dados históricos e comportamento do mercado para verificar a razoabilidade da transmissão da informação. Por exemplo, quando o sistema NLP identifica a informação “aumento das políticas de subsídios para um determinado setor”, ele analisa retrospectivamente a duração e a amplitude do impacto dessas políticas nas cotações das empresas relevantes em cenários históricos, formando um modelo de rendimento esperado.
Fase de acompanhamento de tendências: assim que a lógica de mercado correspondente às informações do texto começa a ser validada por dados de transações, como volume de negócios e fluxo de fundos (por exemplo, fluxo contínuo de fundos para o setor beneficiado pela política), a estratégia inicia a alocação entre mercados, construindo uma carteira de acompanhamento de tendências por meio de ferramentas como ações, futuros e opções, e ajustando as posições de acordo com as atualizações do fluxo de informações de texto subsequentes.
Valor da estratégia: capacidade de captura de ganhos em grandes movimentos de mercado
O valor central da estratégia MS reside na captura antecipada de grandes movimentos de mercado contínuos. Quando ocorrem eventos como mudanças nas políticas macroeconômicas (por exemplo, mudança no ciclo da política monetária do Fed), avanços tecnológicos disruptivos no setor (por exemplo, inovação na tecnologia de baterias no setor de energia renovável) ou ajustes estratégicos importantes nas empresas (por exemplo, fusões e aquisições globais de empresas líderes), as informações relevantes são refletidas primeiro nos dados de texto, e a estratégia MS, com o auxílio da tecnologia NLP, é capaz de estabelecer posições antes que se forme um consenso no mercado. A experiência histórica mostra que esses movimentos impulsionados pela lógica macroeconômica geralmente são duradouros e abrangentes. Ao acompanhar continuamente o fluxo de informações de texto, a estratégia pode otimizar a estrutura das posições em diferentes fases do mercado (como período de expectativa de políticas, período de implementação e período de verificação de resultados) para acumular ganhos.
A estratégia macroeconômica MS da HSAM usa a tecnologia NLP como ponte para converter informações de texto em decisões de investimento executáveis, oferecendo aos investidores uma ferramenta profissional para atravessar o ruído do mercado e capturar tendências macroeconômicas.