AZ Quest Bayes Long Biased Sistemático FIM
A Bayes Capital Management é uma gestora de recursos independente criada em 2020 por profissionais multidisciplinares e com longa experiência em gestão, modelagem estatística, ciência de dados e risco. Além disso, os sócios-fundadores da Bayes Capital Management foram um dos pioneiros na implementação e desenvolvimento de estratégias sistemáticas no Brasil quando fundaram a Principia Capital Management. Esse mesmo ferramental sistemático é carregado até hoje para a gestão dos veículos Long Biased e Long Only da casa. Segundo dados do Quantum, atualmente a Bayes faz a gestão de aproximadamente R$ 67 milhões.
Time de gestão e análise:
Marcello Paixão é co-fundador da Bayes Capital Management e é responsável pela gestão na casa. Tem formação em Engenharia pela UFRJ, mestrado em matemática pela USP e MBA pela Columbia University. Ao longo de sua carreira, teve forte envolvimento com operações estruturadas de derivativos e outras classes de ativos financeiros, tendo passagem pelo Santander (Madrid e NY), Merrill Lynch (NY e SP) e Deutsche Bank. Foi fundador da Principia Capital Management, gestora pioneira em gestão sistemática no Brasil, e da Constância Investimentos. Em 2020, decidiu sair da Constância para construir a Bayes com outros sócios.
Além de Marcello, o time da Bayes conta mais pessoas para fazer a gestão de risco, modelagem e trabalho com bases de dados para testagem das estratégias. Sendo eles, Denis Lee, Helder Palaro e Lucas Santiago.
Denis Lee é co-fundador da Bayes e também foi um dos fundadores da Principia CM, em 2004, junto com Marcello. Denis é responsável pela gestão de risco dos fundos e, no passado, foi head trader de derivativos no Merrill Lynch de Nova York e, posteriormente, de São Paulo. Tem bacharelado em Bioengenharia pela University of California San Diego, MBA em finanças pela Columbia University e PhD em Bioengenharia pela Columbia University.
Helder Palaro também é um dos co-fundadores da Bayes e é responsável pela modelagem na casa. Atuou como analista quantitativo na AHL, Man Group, em Londres, na pesquisa de estratégias sistemáticas nas áreas de arbitragem de volatilidade e trend-following. Foi responsável pelo desenvolvimento de replicação de distribuições de risco, que foi adotado pela família de fundos AC Risk Parity da empresa alemã Aquila Capital. Helder tem bacharelado e mestrado em Estatística pela Unicamp e PhD em Finanças pela Cass Business School de Londres.
Lucas Santiago, responsável pela ciência de dados e tecnologia da informação na Bayes, foi também um dos co-fundadores da gestora em 2020. Lucas é bacharel em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio e mestre em Engenharia Eletrônica pela TH-Ingolstadt. Atuou inicialmente na BMW e, posteriormente, na indústria de petróleo e IoT (Internet of Things).
Estratégia Bayes Long Biased:
O AZ Quest Bayes Long Biased Sistemático FIM é um fundo long biased sistemático que aloca seus recursos em fatores de risco de ações e em outros mercados. Este fundo utiliza modelo de alocação estratégica e tática baseado em indicadores macroeconômicos locais e globais, o que resulta na alocação baseado nos fatores de risco das ações em duas formas: uma parcela Long Only e outra Long & Short, além de alocações em outros mercados globais, menos correlacionados, como câmbio, commodities, etc.
Dentre os fatores de risco para ações apurados, podemos destacar os de valor, momentum, baixo risco, crescimento, dentre outros. Cada fator de risco tem uma série de indicadores que são analisados e desenvolvidos internamente. Por exemplo, no fator de risco valor, o modelo buscará empresas com preços descontados em relação ao valor intrínseco e no fator de qualidade, buscará empresas com alta rentabilidade, baixo endividamento, forte governança, etc.
Através da estratégia, o modelo faz um ranking de todo o universo de ações de acordo com os indicadores dos fatores de risco de ações e variáveis macroeconômicas para poder formar posições Long Only e Long & Short para cada fator que o modelo analisa.
Na divisão de risco estratégico, entre 70% e 80% do risco fica alocado em fatores de ações, combinando o book Long Only Sistemático e Long & Short Sistemático. Nessa divisão, a parcela Long Only pode ir de 60% até 75% e a Long & Short pode variar entre 25% e 40%. Uma parcela que varia entre 20% e 30% fica alocada em outros mercados como câmbio, juros e commodities. O fundo também atua com estratégias globais, em mais de 31 mercados, com o veículo da Bayes no exterior (Bayes Global Systematic Fund), servindo para explorar os prêmios de risco em equities e bonds e momentum em commodities e FX (Foreign Exchange – câmbio).
Processo decisório:
Em relação ao processo decisório do Bayes Long Biased, em um primeiro momento o time de gestão gera ideias a partir da literatura divulgada sobre o mercado e de ideias próprias, testam essas ideias/hipóteses em toda sua base de dados (backtesting), discutem em comitê os resultados e definem se prosseguem com a implementação ou não da estratégia no modelo. Quando é uma estratégia ou indicador novo dentro de um fator de risco específico, as posições podem ser menores e, caso a estratégia se prove no tempo, o modelo pode escalar a posição.
Tendo em vista que o fundo utiliza uma estratégia completamente sistematizada, ou seja, uma estratégia quantitativa na qual o modelo indica sinais de compra, venda e relocação do portfólio com base em regras pré definidas, o modelo tem discricionariedade para operar sem a interferência humana.
Gestão de risco:
Em relação à gestão de risco do fundo, todos os sistemas para o monitoramento e acompanhamento do risco são proprietários. O fundo também tem um limite de concentração máxima por posição, fazem análise de drawdown histórico e esperam uma volatilidade de 16% ao ano com Sharpe acima de 1,5.
Não utilizam stop loss porque as posições são extremamente diversificadas, com mais de 100 posições compradas e mais de 100 posições potencialmente vendidas.
O sistema de alocação tática do fundo reduz a exposição líquida em mercados de risco quando a volatilidade dos mercados sobem. Por exemplo, se a volatilidade aumentar em determinado período, o modelo pode reduzir as posições Long Only e aumentar as exposições no book Long & Short.
Posições:
–
Mercados de atuação e performance:
| TESOURO | CRÉDITO PRIVADO | MOEDAS | AÇÕES | DERIVATIVOS | ALAVANCAGEM |
| ✓ | X | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| NTN-B | Ações Brasil e Int’l | Opções, Futuros |
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