- Jul 08, 2025
- Estratégia
Na era da explosão de informações, a formação e a evolução das expectativas do mercado dependem cada vez mais da interpretação profunda de dados não estruturados. A Macro Strategy(MS) da HSAM tem como foco o processamento de dados não estruturados, construindo um sistema de gestão de expectativas do mercado baseado em “mineração de informações - modelagem de expectativas - alerta de riscos”. Essa estratégia rompe as limitações da análise técnica tradicional e, por meio do processamento em tempo real de dados não estruturados, como textos de políticas, notícias do setor e opinião pública nas redes sociais, capta com precisão as mudanças nas expectativas do mercado, fornecendo aos investidores um suporte de decisão macroeconômico à frente do mercado.
Estrutura de dados: análise integrada de dados não estruturados de várias fontes
A principal vantagem da estratégia MS reside na capacidade de processamento integrado de cinco grandes categorias de dados não estruturados:
Dados de textos de políticas: Captura em tempo real declarações do banco central, relatórios de trabalho do governo, documentos de ministérios, etc., e, por meio da análise de ponderação de palavras-chave (como a frequência e o contexto de “política monetária” e “estímulo fiscal”), avalia as mudanças marginais na orientação das políticas. Por exemplo, quando a expressão “expandir a demanda interna” em documentos de política trimestrais é ajustada de “promover oportunamente” para “implementar com ênfase”, a estratégia mapeia isso como um sinal de aquecimento das expectativas no setor de consumo.
Dados de opinião pública do setor: integra reportagens da mídia do setor, comentários de especialistas, atas de pesquisas da cadeia industrial, etc., para construir indicadores não financeiros da saúde do setor. Por exemplo, no setor de semicondutores, através da análise da exposição na mídia de palavras-chave como “taxa de utilização da capacidade produtiva” e “avanços tecnológicos”, é possível prever o ponto de inflexão do ciclo do setor, complementando a defasagem dos indicadores financeiros tradicionais.
Dados narrativos da empresa: análise aprofundada das notas explicativas dos relatórios financeiros da empresa, perguntas e respostas sobre relações com investidores, discursos públicos de executivos, etc., para descobrir sinais precoces de mudanças nos fundamentos. Quando um executivo de uma empresa listada em bolsa menciona frequentemente a “expansão do mercado externo” em roadshows e fornece detalhes ricos, a estratégia considera isso um sinal potencial de transformação estratégica da empresa, e não uma narrativa superficial.
Dados de mídias sociais: monitorar discussões de usuários em fóruns financeiros e plataformas sociais para construir indicadores de sentimento do mercado. Por exemplo, após a divulgação de dados macroeconômicos, analisar a tendência do sentimento em tópicos relacionados (como a proporção de comentários “otimistas” e “preocupados”) para avaliar o grau de desvio entre as expectativas do mercado e o impacto real dos dados.
Dados alternativos, como imagens de satélite: processar dados de sensoriamento remoto por satélite, dados de transporte e logística, etc., por meio de tecnologia de reconhecimento de imagem, para verificar a implementação microeconômica da lógica macroeconômica. Por exemplo, analisar imagens de satélite do volume de contêineres movimentados nos portos para corroborar as tendências de mudança nos dados de importação e exportação, aumentando a autenticidade da análise macroeconômica.
Aplicação da estratégia: gestão de risco e retorno em meio a mudanças nas expectativas do mercado
A estratégia MS transforma dados não estruturados em três grandes categorias de apoio à tomada de decisões de investimento:
Captura de diferenças nas expectativas: quando as expectativas do mercado refletidas nos dados não estruturados (como a interpretação de uma determinada política nas redes sociais) apresentam um desvio significativo em relação ao conteúdo real da política, a estratégia identifica as oportunidades de investimento decorrentes dessa diferença nas expectativas. Por exemplo, após a introdução de uma política regulatória em um determinado setor, se as redes sociais interpretarem excessivamente como negativa, mas o impacto real do texto da política for neutro, a estratégia irá posicionar os alvos relacionados que foram injustamente prejudicados.
Avaliação da continuidade da tendência: acompanha as tendências de mudança dos dados não estruturados para avaliar a continuidade do mercado macroeconômico. Por exemplo, durante a alta do setor de energia renovável, se o texto da política do setor continuar divulgando notícias positivas, as empresas continuarem anunciando expansões de produção e as redes sociais continuarem com alto nível de atenção, considera-se que a tendência tem forte continuidade; caso contrário, há risco de reversão da tendência.
Alerta de risco de cauda: identifica riscos potenciais por meio de flutuações anormais nos dados não estruturados. Quando o número de menções a “prevenção de riscos sistêmicos” nos textos das políticas do banco central aumenta repentinamente, a frequência da palavra-chave “incerteza” nos comentários dos especialistas do setor aumenta e discussões alarmistas incomuns surgem nas redes sociais, a estratégia aciona o mecanismo de alerta de risco para reduzir a exposição ao risco da carteira.
Valor da estratégia: capacidade de precificação esperada em dados não estruturados
A principal vantagem competitiva da estratégia MS é a compreensão precisa das expectativas do mercado. Em um contexto macroeconômico complexo e mutável, com interpretações políticas diversificadas, os preços de mercado refletem não apenas as informações conhecidas, mas também as expectativas futuras, e os dados não estruturados são um importante veículo para as expectativas do mercado. Por exemplo, quando o plano de estímulo fiscal de um país ainda não foi anunciado oficialmente, as discussões sobre as políticas relacionadas já estão fermentando na mídia especializada e nas redes sociais. Através da análise desses dados não estruturados, a estratégia MS é capaz de prever antecipadamente as expectativas do mercado em relação à intensidade do estímulo e ajustar a alocação de ativos com base nisso. Essa capacidade de precificação baseada em dados não estruturados permite que a estratégia se posicione antes da formação de tendências macroeconômicas, colha os frutos quando o consenso do mercado se estabelece e evite riscos quando as expectativas são excessivas, proporcionando aos investidores um conjunto de ferramentas de gestão de risco macroeconômico adaptadas a um ambiente de mercado complexo.