Dois acadêmicos contra o próprio talento
Como um ex-fuzileiro com doutorado em Chicago e um advogado australiano de liquidações decidiram tirar o analista do caminho do investimento em valor.
Quantitative Value é um livro escrito por dois homens que sabiam analisar empresas e concluíram que não deveriam fazê-lo à mão. A tese incomoda porque vem de dentro do ofício: o inimigo do investidor de valor não é o mercado eficiente, é o próprio julgamento, que oscila, se cansa e se apaixona.
Um fuzileiro com doutorado e um advogado de liquidações
Wesley Gray fez doutorado em finanças na Universidade de Chicago, o lugar onde se ensina que bater o mercado é difícil, e serviu como oficial dos fuzileiros navais dos Estados Unidos. A combinação explica o tom do livro. De Chicago vem a exigência de evidência: nada entra no método sem passar por amostra ampla, dados tratados e teste fora do período que inspirou a ideia. Da caserna vem a obsessão com procedimento, que existe para ser seguido quando a situação está feia, não quando está confortável. Gray fundou depois a Alpha Architect, gestora que levou ao extremo a ideia de estratégia pública e auditável, com as regras expostas em vez de escondidas.
Tobias Carlisle veio por outro caminho. Advogado australiano, trabalhou com fusões, aquisições e reestruturações — o mundo em que se compra uma empresa inteira, se abre o balanço e se descobre quanto ela vale quando é desmontada. Ganhou público escrevendo sobre ativos muito depreciados, na tradição das pontas de charuto de Benjamin Graham, e mais tarde por popularizar o Acquirer's Multiple, o valor da firma dividido pelo lucro operacional. Quem passa a carreira olhando para quem compra empresas inteiras desenvolve uma intuição específica: o preço que importa é o que um comprador do controle pagaria, incluindo a dívida que ele herdaria junto.
O encontro dos dois perfis produz o eixo do livro. Um traz o rigor estatístico; o outro traz a cabeça do comprador de controle. O resultado não é um manual sobre quais ações comprar. É um manual sobre como construir a máquina que escolhe por você e, mais importante, sobre como não enfiar a mão dentro dela depois de ligada.
2012: o ano em que o backtest ficou barato
O livro sai em 2012, quatro anos depois da quebra do Lehman Brothers, num momento particular. A indústria de fundos de valor estava machucada. Vários gestores respeitados compraram ações de bancos americanos em 2007 e 2008 porque pareciam baratas em relação ao patrimônio contábil, e descobriram que aquele patrimônio era ficção, corroído por ativos que ninguém conseguia precificar. Comprar barato tinha deixado de ser sinônimo de prudência. Em alguns casos, foi a causa da ruína.
Ao mesmo tempo, mudou a infraestrutura. Bases de balanços padronizadas, com décadas de histórico e correção do viés de sobrevivência, saíram dos grandes bancos e chegaram a quem quisesse pagar uma assinatura. Softwares estatísticos deixaram de ser artesanato de departamento acadêmico. Um investidor disciplinado passou a conseguir, num computador comum, testar uma regra de triagem em milhares de empresas ao longo de trinta anos — tarefa que na época de Graham exigiria uma sala cheia de gente com lápis e papel quadriculado.
E havia um debate já maduro fora das finanças. Desde os anos 1950, com o trabalho de Paul Meehl sobre previsão clínica contra previsão estatística, acumulava-se evidência de que fórmulas simples superam especialistas humanos em prognósticos repetitivos. Daniel Kahneman levou a ideia ao grande público. Gray e Carlisle fizeram a ponte pouco explorada: se vale para diagnóstico médico e para prever desempenho acadêmico, por que não valeria para escolher entre centenas de balanços parecidos?
A linhagem: de Graham a Greenblatt, e a ruptura
Graham foi o primeiro quant do investimento, ainda que ninguém usasse a palavra. Suas triagens eram condições objetivas: preço baixo em relação ao lucro, dívida contida diante do patrimônio, histórico de resultados sem buracos, dividendos pagos ano após ano. O investidor rodava a lista nas páginas do manual de ações e comprava o que sobrava, diluído em muitos nomes. A margem de segurança não vinha de conhecer bem uma empresa; vinha de aplicar um critério duro em muitas.
Joel Greenblatt é a ponte moderna. Sua fórmula combina uma medida de qualidade do negócio, o retorno sobre o capital empregado, com uma medida de preço, o lucro operacional sobre o valor da firma. Duas variáveis, um ranking, uma carteira. O que Greenblatt mostrou não foi que essas duas variáveis são mágicas, e sim que uma regra pública e simples podia resistir a décadas de dados — e que o difícil nunca foi entendê-la, foi segui-la nos anos em que ela fica para trás.
A ruptura de Gray e Carlisle está na ordem das operações. Em vez de ranquear por barateza e depois usar julgamento para descartar os casos feios, eles invertem: primeiro elimina-se o que pode ser fraude contábil, o que pode quebrar e o que está apodrecendo; só depois se ordena o que sobrou pelo preço. O analista não é promovido a juiz final da lista. Ele é substituído por um protocolo escrito antes de qualquer nome aparecer na tela. E a qualidade entra como condição de entrada, não como consolo: o espírito está mais perto da frase de Warren Buffett, "é muito melhor comprar uma empresa maravilhosa a um preço justo do que uma empresa justa a um preço maravilhoso", do que da caça pura à pechincha.
Por que o modelo ganha do especialista
O mecanismo é menos glamouroso do que parece. O modelo não é mais inteligente que o analista; é mais constante. Diante do mesmo balanço na segunda e na sexta-feira, depois de uma boa notícia ou de uma reunião ruim, ele devolve a mesma resposta. O humano não devolve. O humano pesa demais o que aconteceu há pouco, dá crédito extra ao executivo que fala bem e inventa exceções para a empresa que acompanha há anos.
Há um detalhe que a maioria perde. O modelo costuma usar as mesmas variáveis que o especialista escolheria; a vantagem não vem de informação superior, vem de aplicação sem desvio. E a parte mais dura dessa literatura é o que acontece quando se entrega ao especialista a saída do modelo e permissão para corrigi-la: em geral o resultado piora, porque as correções acertam pouco e erram muito. O analista conserta justamente os casos que o incomodam, que são os casos estranhos onde o desconto mora.
Daí a regra social do livro: o método só funciona se for obedecido quando parece burro. Comprar a siderúrgica no meio da recessão, manter a carteira enquanto as manchetes dizem o contrário, aceitar dois anos atrás do índice sem mexer em nada. O custo do valor sistemático não é intelectual, é emocional — e é por isso que ele não desaparece quando vira livro.
Para quem este livro serve
Serve para quem já leu Graham e quer transformá-lo em processo auditável, com critérios escritos, data de revisão marcada e número fixo de papéis. Serve para quem desconfia do próprio faro, ou já viu o faro falhar num nome específico e caro. Serve para quem aceita que uma estratégia se julga por dezenas de decisões, e não pela ação de que você mais gosta.
Não serve para quem quer uma lista de nomes para comprar amanhã. Também não serve para quem precisa de retorno rápido: a posologia é contada em anos.
A pergunta que o livro responde tem duas metades igualmente difíceis: como separar a ação barata da ação que só parece barata, e como impedir que você mesmo estrague o processo depois de montá-lo. A resposta começa por uma inversão — antes de comprar, elimine.
As cinco ideias que transformam o valor de Graham numa máquina de triagem: cortar fraude, falência e deterioração antes de olhar o preço.
Leia o livro inteiro com uma conta: os 6 capítulos no leitor do app, continuando de onde você parou.
Leia o livro inteiro com uma contaGuia de estudo com texto próprio do Quantor sobre o livro; não substitui a leitura do original. A capa é uma criação nossa, não a da editora.