Já faz algum tempo que os chamados investimentos quantitativos, aqueles direcionados por algoritmos que rastreiam as melhores oportunidades de ganhos ponderados por riscos, deixaram de ser novidade no mercado. Nos últimos anos, é crescente o número de fundos que se utilizam dessa ferramenta para decidir quais ações comprar ou vender e quando. Até aqui, o mercado de dívidas de empresas estava de fora desse movimento, mas a situação começou a mudar com a iniciativa de algumas gestoras quant no exterior. Em 2020, por exemplo, a gigante Blackstone adquiriu uma asset desse segmento, com o objetivo de sair na frente no que alguns já consideram uma corrida inevitável, e cuja largada já foi dada. 

Os investimentos em crédito privado, quando comparados à negociação de ações em bolsa, parecem um feudo: à moda antiga, os papéis ainda são emitidos e transacionados em operações quase artesanais, na maior parte das vezes feitas por telefone. Assim, diferentemente do que acontece com as ações, cujas cotações são constantemente atualizadas e informadas pelas bolsas nas quais estão listadas, os dados relativos às dívidas são opacos e esparsos. Nessa dinâmica, torna-se um desafio mesmo para os potentes computadores abastecidos com algoritmos eficientes rastrear o mercado, comparar as opções e decidir pela melhor delas.  

Alcance de ferramentas quant

O mercado de dívida corporativa global é estimado em 40 trilhões de dólares, divididos em um sem-número de operações. De acordo com levantamento da World Federation of Exchanges, existem hoje 48 mil ações listadas, ante 515 mil papéis de dívida apenas nos Estados Unidos (cálculo da Cusip Global Services). Um exemplo ajuda a reforçar essa disparidade. Uma grande empresa como Apple tem apenas uma ação emitida, mas pode contar com diversos instrumentos de dívida. Nesse cenário, uma ferramenta quant teria que ter instruções suficientes no algoritmo para mapear todos os dados referentes a esses créditos. Outra dificuldade está no fato de as dívidas terem vencimento, ao contrário das ações. 

Por ora, além de aprimorarem a programação dos robôs, as gestoras quant estão se valendo da alta capacidade de processamento dos computadores para, por exemplo, ler e analisar pormenores negociais e jurídicos das milhares de escrituras de emissão de dívidas. 

Embora existam muitos senões, há quem aposte que as assets que trabalham com algoritmos vão vencer essa disputa. Se isso acontecer, é provável que tenham conseguido revolucionar a própria estrutura por trás das emissões de dívidas corporativas. Quem está entrando agora, dizem os entusiastas, pode colher mais bons resultados quando essa nova realidade se impuser. 

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