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Espacios. Vol. 37 (Nº 16) Año 2016. Pág. 10

Seleção de Ativos: Análise Comparativa das Estratégias Técnica e Fundamentalista

Portfolio Selection: Comparison Analysis of Technical and Fundamentalist Strategies

William de Sousa DIAS 1; Guilherme Luís Roehe VACCARO 2

Recibido: 18/02/16 • Aprobado: 25/03/2016

Contenido

1. Introdução

2. Análise Técnica

3. Análise Fundamentalista

4. Método

5. Comparação dos Critérios Técnicos e Fundamentalistas para Tomada de Decisão

6. Conclusões

Referências

1. Introdução

Existem dois principais tipos de análises que são realizadas por operadores profissionais com o intento de tomar decisões mais precisas no mercado financeiro: a Análise Fundamentalista (AF) e a Análise Técnica (AT). (BAGHERI; PEYHANI; AKBARI, 2014). Um operador pode preferir um ou outro tipo de análise, de acordo com seu estilo. (CRONQVIST; SIEGEL; YU, 2015). Os adeptos da AF acompanham dados financeiros da companhia, do setor e da economia para encontrar empresas subavaliadas pelo mercado. Na AT, por sua vez, os operadores baseiam-se em gráficos e em dados históricos e acreditam que os fundamentos das empresas já estão precificados no valor das ações e que as alterações no valor das ações se dão por tendências do mercado, as quais seguem certos padrões que se repetem, por isso busca-se interpretar e prever esses padrões, trabalhando com probabilidades. (BAGHERI; PEYHANI; AKBARI, 2014; TAVARES; SILVA, 2012). Em síntese, a AT e a AF têm em comum o objetivo de alcançar ganhos no mercado financeiro por meio da previsão da direção dos preços, embora às vezes conflitem quanto aos caminhos tomados para a obtenção desse resultado.

Estima-se que as raízes para a AT foram desenvolvidas por volta de 1900, mais precisamente a partir da teoria formulada por Charles Dow. (ACHELIS, 2000). Desde então, diversos estudos passaram a se preocupar com a questão da previsão de preços. (GUIMARÃES; ARAÚJO; BARBEDO, 2011). Já segundo Vidotto et al. (2009), a AT surgiu por volta de 1700, nas negociações de arroz promovidas pelas famílias japonesas, com o método hoje conhecido como Candlesticks. No entanto, a base para a análise de situações que envolvem o acaso foi lançada por Gerolamo Cardano, ainda no século XVI. (MLODINOW, 2009).

De outra parte, as ideias que norteiam a AF foram lançadas por Graham e Dodd, em seu livro Security Analysis, em 1934 (BUFFETT, 1984), escritas num contexto pós-Grande Depressão Americana (em 1929), cujos efeitos no mercado financeiro e na mentalidade do investidor são ainda pouco explorados. (CRONQVIST; SIEGEL; YU, 2015). Contudo, algumas ideias atinentes à AF são tão antigas quanto o próprio comércio, o qual desde sua origem as pessoas tentam obter um valor excedente em suas negociações.

O problema da previsão de preços no mercado de ações - que já possui certo grau de complexidade (KAZEM et al., 2013) - somado à rapidez da oscilação dos preços nas Bolsas de Valores e à complexidade dos modelos e das técnicas de previsões existentes (KOLM; TÜTÜNCÜ; FABOZZI, 2014) resulta em um difícil processo para a tomada de decisão por partes dos atuantes nesse mercado.

Atualmente, há ampla gama de ferramentas e de métodos baseados na AF e na AT que se propõem a auxiliar na decisão sobre investimentos. Em contrapartida, há também controvérsia quanto à eficiência dessas análises. A Efficient Market Hypothesis (EMH), introduzida por Fama (1970), estipula que as informações estejam disponíveis para todos, portanto já ajustadas aos preços, não havendo vantagens para quaisquer participantes do mercado, e que a variação dos preços ocorra de forma puramente aleatória. (CAGINALP; ILIEVA, 2008).

De acordo com o que leciona a EMH, a eficiência do mercado tornaria impossível prever preços a partir de séries históricas, o que implicaria inclusive no modelo Mean-Variance Optmization (MVO) de Markowitz. (CERVELLÓ-ROYO; GUIJARRO; MICHNIUK, 2015). A favor disso, Johnson (1999) apurou que, em operações de curto prazo, somente 11,5% dos investidores demonstraram alguma habilidade em alcançar lucros no mercado financeiro. A pesquisa revela ainda que outros 70% não só não obtêm lucro, como também perdem tudo que foi investido.

Nesse panorama, este trabalho se justifica pelo fato de que vários estudiosos (BUFFETT, 1984; FAMA; FRENCH, 1992; PIOTROSKI, 2000; SILVA et al., 2014; VILLASCHI; GALDI; NOSSA, 2011) desempenharam análises cujos resultados foram positivos com o emprego da AF, e por outro lado, outros (BOAINAIN; PEREIRA, 2009; BROCK; LAKONISHOK; LEBARON, 1992; OSLER; CHANG, 1995; RATNER; LEAL, 1999; VIDOTTO; MIGLIATO; ZAMBON, 2009) atingiram resultados positivos com o uso da AT.

Todavia, resta a dúvida: a Teoria dos Mercados Eficientes falhou, ou isso é uma ocorrência exclusiva das últimas décadas - período em que Caginalp e Ilieva (2008) postulam que os mercados apresentaram sinais de ineficiência - o que de qualquer forma justificaria a realização de ganhos com o aporte da AF e da AT?

Este artigo compara, de forma teórica, os critérios de decisões sobre investimentos da AF e da AT, evidenciando algumas possíveis combinações entre si. Nesse contexto, Chaves (2004) e Meirelles (2013) realizaram trabalho semelhante, porém sem a comparação dos critérios para tomada de decisão.

Nas próximas seções - 3.2 e 3.3 - apresentam-se sucintamente a AT e a AF. Na seção 3.4, especifica-se o método do trabalho. Na seção 3.5, redige-se a análise comparativa das duas abordagens em questão, e por fim, na seção 3.6, desenha-se a conclusão da referida análise.

2. Análise Técnica

A AT contempla a designação genérica para uma série de técnicas de negociação na Bolsa de Valores com base em padrões de comportamentos gráficos. (BROCK; LAKONISHOK; LEBARON, 1992). Os analistas técnicos tentam prever os preços futuros a partir de séries históricas das variações desses ativos, a fim de identificar suas tendências com o uso de ferramentas estatísticas e de gráficos. (VIDOTTO; MIGLIATO; ZAMBON, 2009). Esses profissionais se utilizam de gráficos e de fórmulas matemáticas para tentar traduzir o sentimento dos participantes do mercado. Para tanto, referem que as oscilações dos preços das ações estão mais ligadas ao comportamento dos agentes do que de fato com a própria empresa (ação). Isso se dá porque por mais que se queira prever ou explicar altas e quedas dos preços das ações, o fato acontece pela simples Lei da Oferta e da Demanda - em outras palavras, comportamentos puramente humanos.

A AT compreende que as pessoas têm comportamento repetitivo, e por isso visa identificar esses padrões de repetição. (ACHELIS, 2000). Além disso, é subdividida por alguns estudiosos, segundo as suas estratégias, como Empírica e Estatística (DEBASTIANI, 2008); Técnica e Gráfica (VIDOTTO; MIGLIATO; ZAMBON, 2009); e Gráfica e Computadorizada (SAFFI, 2003), com o fim de basicamente diferenciar dois tipos de abordagens dentro da AT: a primeira, que utilizaria apenas a análise de padrões visuais nos gráficos, dependendo muito da interpretação do analista (AT Gráfica e/ou AT Empírica) e a outra, com o uso da Matemática e da Estatística sobre séries históricas da variação de preços dos ativos, adotando também gráficos como complemento (AT Técnica, AT Computadorizada e/ou AT Estatística).

Um pressuposto-base para a AT é o de que o comportamento humano é repetitivo e que pessoas em situações semelhantes em relação aos seus investimentos terão comportamentos semelhantes. Para Caginalp e Ilieva (2008), embora esse comportamento seja atribuído à emoção, muitas vezes há o pensamento racional envolvido. Nessa percepção, citam como exemplo a pessoa que possui uma posição no sentido da tendência do mercado: ao observar os lucros constantes, se mantém relutante a fechar a posição. O contrário aconteceria com uma pessoa que possui uma posição oposta à tendência do mercado, confirmando uma das ideias-base em AT: a de que uma tendência tem propensão a se manter se todos os demais fatores se mantiverem constantes. (CAGINALP; ILIEVA, 2008).

Ainda em concordância com Caginalp e Ilieva (2008), ao fechar posições quando o mercado apresenta tendência contrária, administradores de fundos, por exemplo, apresentam comportamento racional, visto que geralmente esses fundos substituem gestores que apresentam performance abaixo do esperado. Embora não pareça difícil testar cientificamente a eficiência de uma estratégica técnica, existe dificuldade em separar o que de fato foi resultado da técnica aplicada ou o que foi resultado de alguma informação nova adicionada ao mercado (e.g. catástrofe climática) - a saber, ruídos que podem alterar a tendência do mercado. (CAGINALP; ILIEVA, 2008).

Além do estudo de tendências, outra definição bastante explorada dentro da AT abrange o conceito de Suporte e Resistência. Acredita-se que os preços encontram suporte ao se aproximarem de uma cotação mínima histórica, e resistência ao se aproximarem de uma cotação máxima histórica, num dado período de tempo analisado. Ademais, ao romper tais limites históricos geralmente encontraram menos oposição em continuar naquela direção. (CAGINALP; ILIEVA, 2008).

Por isso, é comum que analistas indiquem a configuração automática de stop loss abaixo de um suporte para evitar perdas de um possível rompimento de suporte, ou stop gain abaixo de resistências para atenuar perdas pela possível conversão de tendência. Uma linha de resistência rompida se torna um novo suporte, e de maneira análoga, uma linha de suporte rompida se torna uma nova resistência. Portanto, uma ruptura de suporte ou de resistência acompanhada de alto volume de negociações confirma uma tendência. (DEBASTIANI, 2008).

Considerando-se que são muitas as estratégias em AT - em torno de 14.630 (SAFFI, 2003) - agruparam-se as técnicas pelas suas semelhanças em quatro grupos os quais foram examinados de forma geral neste trabalho, cujos resultados se explanam a seguir.

Quadro 1 - Principais Estratégias Técnicas

Fonte: Elaborado pelo autor.

Os dois primeiros grupos abarcam estratégias baseadas em padrões gráficos que constantemente se repetem no mercado financeiro, enquanto os dois últimos são indicadores calculados a partir de fórmulas aplicadas sobre os preços históricos das ações. (CERVELLÓ-ROYO; GUIJARRO; MICHNIUK, 2015). Analisando-se o Quadro 1, concluiu-se que determinada técnica pode ter resultados diferentes alterando-se as variáveis tocantes ao tempo, ao mercado (país) e à tendência de mercado (alta, baixa, lateralizada). Outra análise possível repara que, dependendo do tipo de operação a ser realizada, pode ser mais indicada uma ou outra estratégia, e que é interessante que tais estratégias também sejam combinadas entre si para a tomada de decisão, visando à obtenção de melhores resultados. (DEBASTIANI, 2008).

3. Análise Fundamentalista

A AF é feita através da análise das informações financeiras (passadas e atuais) de empresas, dos dados macroeconômicos e do setor de atuação da empresa, com a finalidade de apontar o valor intrínseco da firma. (VILLASCHI; GALDI; NOSSA, 2011). Explora a ideia de que o mercado não precifica corretamente os ativos e é exatamente aí que busca suas oportunidades de ganho. Isso ocorre devido às imperfeições do mercado, como:

1. difusão da divulgação de informação;
2. dificuldades de acesso à informação;
3. existência de investidores individuais pouco sofisticados;
4. investidores com informações privilegiadas;
5. restrições de liquidez. (GRAHAM, 2007).

A respeito da AF, Achelis (2000) argumenta que se os investidores fossem totalmente lógicos e pudessem separar suas emoções das decisões em investimentos, a AF funcionaria magnificentemente, e os preços mudariam apenas trimestralmente, quando balanços e informações importantes fossem liberados. Investidores procurariam inserir dados fundamentalistas negligenciados a fim de encontrar títulos subvalorizados. (ACHELIS, 2001). A AF se subdivide ainda em três categorias:

1. análise macroeconômica: pretende avaliar o impacto das mudanças no cenário macroeconômico sobre a decisão de investimento, por exemplo: Produto Interno Bruto (PIB), inflação, nível de renda, taxa de câmbio, índice de aluguéis, taxa de juros, dentre outras.;
2. análise setorial: busca reconhecer quais setores podem se beneficiar - mais ou menos - a partir de determinadas alterações no mercado, e ainda quais empresas dentro desses setores seriam mais beneficiadas: e.g. incentivos governamentais, regulamentações, sazonalidades;
3. análise da empresa: objetiva identificar discrepâncias entre o valor de uma empresa e o valor das ações no mercado através de seus dados financeiros disponíveis em suas demonstrações contábeis. (GRAHAM, 2007).

A tomada de decisão na AF se fundamenta em indicadores globais sobre a economia, a indústria e o negócio. (BAGHERI; PEYHANI; AKBARI, 2014; CERVELLÓ-ROYO; GUIJARRO; MICHNIUK, 2015). Por conseguinte, a AF baseada somente em indicadores do negócio (empresa) também é conhecida como Análise Financeira Fundamentalista. (TAVARES; SILVA, 2012). Para Motta et al. (2009) os indicadores, no que concerne à situação econômica da empresa, podem ser subdivididos em:

1. medidas de liquidez;
2. medidas de endividamento;
3. medidas de cobertura;
4. medidas de lucratividade;
5. medidas de retorno;
6. medidas de atividade, dentre outras medidas específicas.

Uma vez que indicadores de liquidez, de endividamento e de cobertura são os mais utilizados para a análise de crédito (MOTTA et al., 2009), será dada ênfase aos indicadores adotados para a análise por parte de investidores.

Fama e French (1992) assinalam que os indicadores da AF explicam a variação do retorno esperado melhor que o coeficiente Beta derivado do Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM). Lynch (2001) destaca que uma explicação para tal resultado é que os investidores se preocupam com mais do que apenas média e desvio-padrão ao escolher suas carteiras. Entretanto, Graham (2007) alerta para dois pontos:

1. o crescimento óbvio de um negócio nem sempre se traduz em lucros óbvios para os investidores; e
2. não existem formas confiáveis para que os especialistas encontrem no setor mais promissor a empresa mais promissora.

Graham (2007) atenta ainda para as diferenças existentes entre os conceitos de investimentos e de especulação, e também entre preço de mercado e valor intrínseco, afirmando que uma abordagem embasada nos princípios da AF pode render retornos atraentes. Todavia, não promete desempenho superior ao mercado, mas com foco em como minimizar o risco de perdas irreversíveis, maximizar as possibilidades de ganhos sustentáveis e evitar comportamentos destrutíveis.

Ademais, ao analisar se o valor de um indicador está bom ou ruim convém examinar outras variáveis em conjunto - como por exemplo, se as empresas investigadas têm o mesmo grau de risco, ou qual tipo de operação o investidor está querendo realizar: compra ou venda. Um indicador bom para compra é ruim para quem está pensando em vender, e vice-versa. (MOTTA et al., 2009). A seguir, referenciam-se os indicadores por grupo e elencam-se algumas contribuições recentes.

Quadro 2 - Indicadores fundamentalistas

Fonte: Elaborado pelo autor.

Segundo Berge e Kvitstein (2015), muitas pesquisas anteriores detectaram que os múltiplos de mercado EV/EBITDA (VE/LAJIRDA), EV/EBIT (VE/LAJIR), P/E e P/B (P/VPA) preveem retornos anormais, porém no estudo apenas o indicador EV/FCFF demonstrou poder de previsibilidade durante todo o período pesquisado (2000-2015); os demais indicadores só apresentaram resultados anormais em períodos menores (2000-2008). (BERGE; KVITSTEIN, 2015).

Araújo Júnior (2009), em seu trabalho, não identificou relação significativa entre os indicadores macroeconômicos e o retorno da Ação da Sadia S/A. Entretanto, salientou a correlação negativa entre o PIB e a taxa Selic, já que as taxas de juros tendem a influenciar o nível da atividade econômica do país. (ARAÚJO JÚNIOR, 2009). Os indicadores macroeconômicos geralmente são mais abordados em estudos sobre fundos de investimentos, como em Amaral (2013) e em Rocha (2013).

4. Método

Trata-se de uma pesquisa bibliográfica. Buscaram-se artigos em diversas bases de dados que datam desde a origem da AT e da AF até os dias de hoje. As principais bases de dados consultadas foram: EBSCOHost, Periódicos da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e Google Acadêmico. Interessa dizer que somente a base de Periódicos da CAPES é composta por mais de trinta e oito mil periódicos disponíveis em texto completo, com doze bases dedicadas exclusivamente para patentes, 130 bases referenciais, além de enciclopédias, de dicionários, de teses e de dissertações e bases de dados estatísticas - o que por si já seria suficiente para o levantamento bibliográfico de toda a pesquisa.

Procurou-se identificar na literatura artigos relevantes sobre a AT e a AF primeiramente recorrendo de forma extensiva a todos os artigos que abrangessem os termos de interesse, e depois, estabelecendo alguns filtros, até que se chegasse ao resultado. Pesquisaram-se os termos: Análise Técnica de Ações, Technical Analysis of Stocks, Análise Fundamentalista de Ações, Fundamentalist Analysis of Stocks, dentre algumas outras variações dos mesmos descritores, substituindo-se, por exemplo, Stocks por Assets, Técnica por Gráfica, Fundamentalista por Financeira.

O resultado bruto totalizou a considerável maioria de artigos voltados para AT, principalmente os modelos baseados no MVO de Markowitz (1952). Quando mencionados termos mais genéricos - como Análise Técnica ou Fundamentalista de Ações - tanto em língua portuguesa como em língua inglesa, o resultado foi comparativamente menor. Uma busca mais específica pelos termos entre aspas e somente no título do artigo resultou nas informações que seguem.

Tabela 1 - Resultado da busca nas bases de dados

Fonte: Elaborada pelo autor.

O montante de artigos descrito foi filtrado primeiramente no que tange ao assunto, o que reduziu substancialmente a resposta para oitenta e oito artigos. Isso se deve fundamentalmente a algumas limitações quanto ao tipo de busca e também pelo fato de os termos "Technical Analysis" e "Análise Técnica" serem muito genéricos, ocasionando ruídos na busca. Outro viés ocorreu em virtude de o Google Acadêmico incluir nos resultados as citações que contenham os termos pesquisados.

Na segunda filtragem, o planejamento focalizou os artigos repetidos, o que reduziu para sessenta e nove ocorrências. Um fator observado, ao aplicar tal filtro, é que existe certo sombreamento das bases utilizadas, principalmente entre a de Periódicos da CAPES e EBSCO. Um terceiro e último filtro foi concentrou-se na relevância dos artigos encontrados, principalmente no que diz respeito à forma de revisão da publicação, escolhendo-se apenas artigos publicados em revistas revisadas por pares. O filtro resultou em artigos que foram de fato revisados, somando sessenta ocorrências.

Tabela 2 - Resumo da bibliografia revisada

Fonte: Elaborada pelo autor.

Apenas 7,5% dos artigos capturados foram efetivamente úteis para este trabalho. Dos citados, apenas dois estabeleciam algum tipo de comparação direta da AF com a AT: em Chaves (2004) e em Meirelles (2013). No mais, perceberam-se algumas literaturas da AF que teciam algumas críticas à AT, e vice-versa. Por fim, o trabalho de comparação dos critérios das duas análises - que se redige na próxima seção - se configura como contribuição à pesquisa.

5. Comparação dos Critérios Técnicos e Fundamentalistas para Tomada de Decisão

Nison (1991) assevera que a AT tem várias vantagens sobre a AF, haja vista que esta não captura o efeito psicológico dos agentes do mercado - muitas vezes, movido pela emoção. John Maynards Keynes afirma que não há nada tão desastroso como uma política de investimento racional em um mundo irracional. (KEYNES, 1978). Entretanto, nas ponderações de Graham (2007), um investidor inteligente é aquele que é paciente, disciplinado e capaz de controlar suas emoções, agindo racionalmente mediante o mercado e entendendo inteligência mais como personalidade do que como Quociente de Inteligência (QI) propriamente dito.

Embora Morris (2006 apud PRADO et al., 2013) defenda que a psicologia do mercado não pode ser medida por estatística, para Prado et al. (2013), a eficácia da predição de uma técnica pode - e deveria ser - avaliada quantitativamente (PRADO et al., 2013). De mais a mais, Nison (1991) ressalta que a AT, diferentemente da AF, provê o mercado com mecanismos para medir a irracionalidade presente nos mercados. Uma vez que se coloca dinheiro no mercado financeiro, a emoção toma lugar da objetividade e da racionalidade. Logo, a AT pode devolver a objetividade às negociações, implementando disciplina através da definição de pontos de entrada e de saída e do estabelecimento de valores aceitáveis entre risco e retorno. Só o fato de analistas tomarem decisões baseados em AT já a torna fator que movimenta o mercado, que seguirá suas regras - assim como a AF. Uma diferença aqui é que na AF as regras de ponto de entrada e saídas não são claramente definidas.

Nos pressupostos do AT, o mercado não segue num random walk -como afirmam os adeptos da teoria EMH - devido ao envolvimento das pessoas, ao darem importância ao preço e o tornarem assim componente importante na análise de mercado. A AF considera o preço apenas como consequência da situação econômico-financeira em que a empresa se encontra. Por outro lado, segundo Nison (1991), para a AT pode até haver fundamentos que não sejam conhecidos pelo público geral - mas que já estariam precificados na ação - pois mesmo um grupo seleto já teria domínio dessas informações, ficando subentendido aqui que alguns agentes fazem uso de informações privilegiadas no mercado.

Contudo, para a AF, aí reside o ponto central de análise, e embora alerte que oportunidades muito óbvias certamente já estejam precificadas, parte do pressuposto de que há, sim, empresas subavaliadas pelo mercado, e que isso permite que a partir de uma análise bem elaborada seja possível se antecipar frente ao mercado. (GRAHAM, 2007). Nesse sentido, a AT encara essas informações financeiras como antigas e sem utilidade. (ACHELIS, 2000; GRAHAM, 2007; LYNCH, 2001; NISON, 1991).

Graham (2007) entende que a maioria dos que trabalham no mercado financeiro é de especuladores que empregam gráficos para determinar pontos de compra e venda de ações, e que um princípio que se aplica a quase todas essas abordagens técnicas é o de que se deve comprar porque a ação (ou mercado) subiu, e vender porque a ação (ou mercado) começou a cair. Outrossim, declara que esse tipo de abordagem é tão falaciosa quanto popular e que dificilmente pode-se realizar ganhos seguindo o mercado. Em sua percepção, comportamento certo é exatamente o contrário: na medida em que seus preços sobem, as ações se tornam mais arriscadas; e menos arriscadas, conforme descem, tornando-se mais atraentes.

Se para Lynch (2001) os investidores se preocupam com mais do que apenas média e desvio-padrão ao escolher suas carteiras, de acordo com Debastiani (2008), o mercado é muito mais do que mostram os balanços patrimoniais. Já para Achelis (2000), se as pessoas  soubessem separar a emoção das decisões sobre investimento, a análise fundamentalista funcionaria perfeitamente.

O Quadro 3 disponibiliza as interpretações das duas abordagens - técnica e fundamentalista - no tocante aos critérios de decisão identificados.

Quadro 3 - Comparação das abordagens técnica e fundamentalista

Fonte: Elaborado pelo autor.

As informações descritas explicitam que, a priori, em relação a alguns critérios as duas análises parecem ser excludentes: ou as informações sobre as empresas já estão precificadas no valor das ações - ou não. E também: ou a explicação para os preços consta no histórico das cotações ou nos indicadores econômico-financeiros. Além do mais, ou os agentes são racionais ou não são racionais. Porém, isso não impede que se analise uma decisão sob as duas óticas, no intuito de identificar se uma complementa a outra. Por exemplo, caso o histórico de cotações mostre tendência de alta, pode-se verificar também se a situação econômico-financeira da empresa está saudável.

Outro aspecto relevante se nota em relação à indicação de prazo e para qual tipo de ativo cada abordagem é recomendada. Por fim, as duas abordagens se complementam principalmente devido à suas falhas: enquanto a AF não define precisamente o momento exato de comprar ou de vender determinada ação, a AT já possui técnicas especificas para isso; e enquanto a AT não deixa claro o modo como escolher a ação na qual se deve investir, esse é exatamente o ponto forte da AF.

6. Conclusões

Entender as diferenças entre os critérios para tomada decisão em investimentos pode ser um fator importante para o sucesso de uma aplicação financeira. Diferentes abordagens podem considerar diferentes critérios.

Compreendendo-se que a previsão de preços no mercado de ações possui certo grau de complexidade (KAZEM et al., 2013) e que os modelos atuais de decisão já são também muito complicados (KOLM; TÜTÜNCÜ; FABOZZI, 2014) e com tendência a se intensificar  ainda mais, a proposta teórica deste trabalho - a de combinar estratégias da AT e AF que já são amplamente utilizadas - parece razoável, posto que propõe a utilização de critérios de decisão que já são bastante difundidos entre os atuantes do mercado.

Portanto, este artigo buscou comparar, de forma teórica, os critérios de decisões sobre investimentos da AF e da AT, evidenciando algumas possíveis combinações entre eles.

Na AT, por exemplo, considera-se que o preço atual da ação no mercado já reflete todas as informações disponíveis, portanto um investidor que parte desse pressuposto, não deveria buscar por ações subavaliadas, com o uso de indicadores econômico-financeiros, como preconiza a AF, uma vez que são pressupostos mutuamente excludentes.

No entanto, se o objetivo for se antecipar ao preço futuro da ação, nada impede que um investidor identifique uma oportunidade de investimento utilizando indicadores da AF e busque uma confirmação com indicadores da AT, e vice-versa. Neste caso, o investidor escolheria comprar ou vender determinada ação apenas se os indicadores de ambas abordagens apontarem na mesma direção. Ações, por exemplo, que apresentem indicadores econômico-financeiros favoráveis (AF) e situação graficamente atraente, identificada por padrões gráficos e/ou rastreadores de tendências. A escolha dos indicadores econômico-financeiros e indicadores técnicos dentre os vários existentes para realizar essa combinação ficaria a critério do investidor.

Vale ressaltar que uma fraqueza da AT reside em não possuir indicadores específicos para escolher em qual ação investir, enquanto a AF deixa vago em sua abordagem sobre como saber qual é o momento mais oportuno para comprar ou vender determinada ação. Esse ponto fraco da AT especificamente é ponto forte na AF. Tem-se também que o ponto fraco da AF é ponto forte na AT. Dessa forma, identifica-se aqui uma possível forma de combinação entre as duas abordagens, combinando os pontos fortes de cada uma delas. Utilizando indicadores da AF para escolher em qual ação investir, e indicadores da AT para definir o timing da negociação.

Outra diferença entre as duas estratégias que apoia uma abordagem combinada na forma proposta por este trabalho, é o fato da AF está mais voltada para o longo prazo enquanto a AT é de curto prazo. Essas características permitem inferir que ao utilizar a AF para escolher a ação que se deve negociar, e negociá-la com o uso da AT, é como se a AF assumisse o papel de um plano de longo prazo e a AT um plano para o curto prazo.

De forma geral, Tecnicistas e fundamentalistas, têm em comum a expectativa sobre o preço futuro das ações. Aqueles esperam que pessoas em situações semelhantes reajam de maneira semelhante, enquanto estes esperam que as firmas em situações semelhantes se comportem de maneira semelhante. Uma diferença é que os tecnicistas torcem pelo padrão no comportamento humano, enquanto os fundamentalistas torcem pela falha humana na análise de valor de uma firma.

A existência de uma quantidade ampla de estratégias da AF (GRAHAM, 2007) e AT (ACHELIS, 2001; SAFFI, 2003) foi um fator limitador para este estudo, abordar todas poderia fugir ao escopo de um artigo.

Fica como sugestão para trabalhos futuros, testar de forma prática a hipótese levantada por esta pesquisa, ou seja, a combinação dos pontos fortes da AF e AT, que foram identificados como complementares, para verificação de seus resultados econômicos.

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1. Mestrando em Engenharia de Produção e Sistemas pela Universidade do Vale do Rio Sinos - UNISINOS, RS, Brasil. Docente na Faculdade Católica do Tocantins, Palmas, TO, Brasil. E-mail: williampirras@gmail.com
2. Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil. Docente na Universidade do Vale do Rio Sinos – UNISINOS, Porto Alegre, RS, Brasil. E-mail: guilhermevaccaro@gmail.com