Técnicas Quantitativas de Otimização de Carteiras Aplicadas ao Mercado de Ações Brasileiro

Abstract

Neste artigo examinamos a aplicabilidade e o desempenho fora da amostra das estratégias quantitativas de otimização por média-variância e mínima-variância com relação ao desempenho da carteira ingênua igualmente ponderada (1/N) e da carteira teórica do índice Ibovespa, bem como avaliamos a estabilidade das composições ótimas obtidas. Na obtenção de carteiras ótimas, restritas para venda a descoberto, foram empregadas matrizes de covariâncias estimadas com base em cinco abordagens alternativas: matriz de covariância amostral, matriz RiskMetrics, e três estimadores propostos por Ledoit & Wolf (2003), Ledoit & Wolf (2004a) e Ledoit & Wolf (2004b). Tomando como base diferentes frequências de rebalanceamento das carteiras, as medidas de desempenho fora da amostra indicam que as estratégias quantitativas de otimização proporcionam resultados estatisticamente significativos em termos de menor volatilidade e desempenho ajustado ao risco superior. Além disso, o uso de estimadores mais sofisticados para a matriz de covariâncias gerou carteiras com menor turnover ao longo do tempo.