Por Mike Googe, Gerente de Produto BTCA
melhor execução é um processo, não um resultado. As exigências regulatórias aumentaram no mundo inteiro, com novas medidas tomadas por autoridades como MSRB (Comitê de Regras para Instrumentos Financeiros Municipais dos EUA) e SFC (Comissão de Valores Mobiliários de Hong Kong). Leis abrangentes como MiFID II — que visam aumentar a transparência e a eficiência dos mercados e restaurar a confiança dos investidores, abalada na última crise financeira — certamente impactarão a forma de operação de bancos e corretoras. Esses regulamentos elevaram o nível do debate em torno da melhor execução, mas o que realmente move este tema é a concorrência.
Em um setor tão competitivo, a capacidade de uma instituição de demonstrar aos clientes que entrega execução eficaz está se tornando um diferencial importante. Mas mercados não são estáticos — eles se movem e evoluem de tantas maneiras que demonstrar excelência aos investidores perspicazes da atualidade requer mais do que mensurar o que foi feito e mostrar seu valor. Também é preciso inserir essas observações em um sistema que usa a informação na próxima decisão de investimento, como parte de um ciclo contínuo de otimização e melhora de desempenho. Negociar, observar, analisar e decidir.
Desenvolver esse sistema de melhoria autônoma exige a implementação de um círculo de feedback, calibrado para captar e observar as tantas nuances que contribuem para a performance. O design adequado desse círculo permite que conhecimentos obtidos em transações passadas sejam passados ao tomador de decisão a tempo de serem usados em transações futuras. Muitos fatores precisam ser considerados na definição de um círculo de feedback eficaz.
Escolhendo a referência certa
Há uma infinidade de referências à escolha. Cada uma pode fornecer conhecimento sobre um aspecto específico da transação. Um exemplo de referência simples é a diferença de implementação, que compara o preço de chegada em um ponto específico do ciclo de vida da negociação e o preço de execução [f1] atingido. Essa métrica pode ser aplicada a transações com ativos líquidos, mas não ajuda tanto quando aplicada a ordens grandes e que possivelmente atravessam vários dias.
Algumas ações podem ser melhor observadas com um intervalo de preço médio ponderado por volume. Contudo, para ativos não listados que não oferecem um panorama completo de volume, fica difícil calcular um preço médio ponderado por volume confiável. Nesses casos, talvez seja melhor calcular o preço médio ponderado pelo tempo.
Boa parte das transações no mercado de balcão são efetuadas por meio de solicitações de cotação (RFQ) e referências simples, como a cobertura, oferecem uma medida do preço ótimo. Cotações rejeitadas também podem ajudar na seleção de corretoras e, quando agregadas, podem revelar o grau de competitividade.
Quem negocia um mesmo ativo financeiro várias vezes por dia pode se beneficiar de uma medida de sensibilidade para entender melhor com que frequência e intensidade deve entrar no mercado. Em última instância, o mais importante na escolha das referências mais relevantes é definir quais as perguntas que precisam de respostas em sua classe de ativos e aplicar essas respostas em sua estratégia.
Inserindo os dados corretos
Após a seleção das referências, é preciso que sejam nutridas com dados adequados. A regra é obter os dados que refletem precisamente sua visão da liquidez que pode ser acessada. Não é recomendável se limitar aos dados de mercado que são publicados.
É preciso considerar se você participa de leilões ou apenas de negociações contínuas? Você está negociando em plataformas transparentes ou propositalmente sem transparência? Talvez você esteja operando com limitações de preços que restringem os resultados que devem ser computados em seu preço médio ponderado por volume. Instrumentos negociados nos mercados de balcão não publicam dados em bolsa. Assim, nessas circunstâncias, é preciso usar dados de preço contribuídos, preços avaliados ou dados do sistema de solicitação de cotações.
Como há muitas fontes de informações de mercado, a escolha da informação a ser usada se torna questão de interpretação subjetiva da qualidade das análises obtidas. O profissional precisa raciocinar, filtrar e priorizar conhecimentos obtidos nas transações para abrir caminho para a verificação da melhor execução.
Vale lembrar que essa visão não é específica a uma ou outra classe de ativo. A mesma regra se aplica a análises de ações listadas, mas com pouca liquidez, como, por exemplo, ações de valor de mercado muito pequeno que são negociadas com pouca frequência. Neste sentido, o debate entre dados de bolsa ou fornecidos por terceiros como contribuição não é um simples argumento binário para uma classe de ativos, mas uma visão da liquidez que é agnóstica em se tratando de classes de ativos.
Considerando o contexto
Após a definição de referências úteis e dos dados necessários para comparação, o próximo passo é colocar os custos em contexto. Por exemplo, uma transação grande deve atrair maior custo implícito do que uma transação pequena. O tamanho/volume médio diário para ativos listados ajuda a contextualizar a dificuldade da ordem em cada caso, mas isso não vale para todas as classes de ativos.
Títulos e instrumentos cambiais sem medida relativa de volume precisam ser vistos com outros olhos. Criar uma matriz de dificuldade da ordem com base no alcance do dólar no tamanho da ordem correlacionado com o par de moedas pode permitir o agrupamento de custos similares. Em títulos com perfis mutantes de liquidez, acrescentar uma medida de confiança de preços como proxy de liquidez pode levar ao mesmo resultado.
Fatores como o posicionamento técnico (ou momentum) durante a transação — favorável ou desfavorável — podem influenciar os custos e devem ser isolados. Mas é importante não ir longe demais porque níveis crescentes de granularidade diminuem o tamanho da amostra, aumentando a chance de resultados com viés ou falsos positivos.
Alguns fatores podem ter enorme impacto, como as instruções da ordem. Elementos semânticos podem ser a diferença crítica para isolar os indicadores de desempenho da transação. Por exemplo, duas ordens do mesmo tamanho e grau de dificuldade e igual momentum provavelmente teriam perfis de custos muito diferentes se uma delas incluir restrição de volume ou tempo.
Também é importante filtrar os resultados apropriadamente. Fatores como cestas, swaps ou transações em pares podem introduzir viés relevante e devem ser analisados separado dos negócios mais simples. O mesmo se aplica a transações realizadas em IPOs, captações ou calibragem de carteiras.
Analisando todo o ciclo de negociação
O último passo é identificar as partes do ciclo de vida da negociação que precisam ser mensuradas. A marcação do horário de cada etapa — da decisão de investir até a criação da ordem e roteamento para corretora e realização — permite ampla decomposição.
Medir os custos entre gestor de carteira e trader ou entre trader e corretora pode trazer à tona os custos causados por atrasos ou timing. Custos entre a chegada na corretora e primeira realização da ordem podem indicar o impacto de vazamentos ou outros fatores.
Essa abordagem permite dividir custos em um modelo de atribuições, que ressalta áreas do ciclo de vida da negociação que funcionam bem ou que precisam de atenção.
Encerrando o ciclo
No fim das contas, os desfechos do processo se encaixam em uma dessas categorias amplas: exceções e informações úteis. As exceções são ordens individuais que se apresentam como anomalias positivas ou negativas em relação ao desempenho esperado, que podem ter sido causadas por eventos macroeconômicos ou específicos àquele instrumento financeiro, notícias ou atos corporativos durante a negociação.
Grandes quantidades podem fundamentar decisões sobre definição de limiares, condução de risco e a própria política de análise empregada. É prática eficiente identificar automaticamente e usar conteúdo e contexto para explicar essas exceções.
Mas o real valor do processo fica evidente diante do conhecimento que é extraído. Filtrando rapidamente exceções e dados irrelevantes, fica mais fácil avaliar com profundidade as métricas úteis obtidas e gerar conhecimentos que viabilizam transações melhores. Essas informações úteis respondem perguntas como “qual é o grau de agressividade?”, “qual corretora/algoritmo” e “quando executar?”.
Esse apoio de valor incalculável ao processo decisório é que estimula a melhor execução. Um círculo de feedback bem planejado talvez não ofereça um panorama completo por si só, mas sua aplicação cuidadosa pode fornecer evidências do grau de eficácia das transações passadas e servir como espinha dorsal de uma matriz de suporte a decisões que abrange pesquisas, estimativas pré-negociação, avaliação de corretoras e o raciocínio dos profissionais envolvidos.
Os regulamentos agora exigem que os participantes de mercado “corrijam deficiências”, desenvolvendo um processo eficaz que constantemente busca a melhor execução não só para agradar as autoridades, mas também oferecendo as ferramentas necessárias para aprimorar a performance da negociação, o que ajuda a atrair e reter clientes.
