INSIGHTS

Memorando para:         Clientes Oaktree

De:                                    Howard Marks

Ref:                                  A Ilusão de Conhecimento

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Venho expressando meu desprezo pelas previsões há quase tanto tempo quanto escrevo meus memorandos, começando com O valor das previsões, ou de onde veio toda essa chuva em fevereiro de 1993. Desde então, ao longo dos anos, expliquei detalhadamente por que não estou interessado em previsões – algumas das minhas citações favoritas ecoam meu desdém nas seções abaixo – mas nunca dediquei um memorando para explicar por que fazer previsões macro úteis é uma tarefa tão difícil. Então aqui está.

 

Motivos para reflexão

 

Há dois tipos de pessoas que fazem previsões : aqueles que não sabem e aqueles que não sabem que não sabem.

 

– John Kenneth Galbraith

 

Pouco depois de dar os últimos retoques na minha publicação Permita-me discordar em julho, participei de um almoço com vários investidores experientes, além de algumas pessoas de fora do setor de investimentos. O evento não foi organizado como uma ocasião social, mas sim como uma oportunidade para os presentes trocarem opiniões sobre o ambiente de investimentos.

 

A uma certa altura, o apresentador fez uma série de perguntas: Qual é a sua expectativa em relação à inflação? Haverá uma recessão e, em caso afirmativo, qual será sua gravidade? Como a guerra na Ucrânia terminará? O que você acha que vai acontecer em Taiwan? Qual provavelmente será o impacto das eleições de 2022 e 2024 nos EUA? Eu fiquei ouvindo conforme diversas opiniões foram expressas.

 

Leitores regulares dos meus memorandos podem imaginar o que passou pela minha cabeça: “Ninguém nesta sala é especialista em relações exteriores ou política. Nenhum dos presentes tem um conhecimento específico desses tópicos, e certamente não mais do que uma pessoa com inteligência média que leu as notícias desta manhã”. Nenhum dos pensamentos expressos, mesmo em questões econômicas, parecia muito mais persuasivo do que os outros, e eu estava absolutamente convencido de que nenhum deles era capaz de melhorar os resultados de investimentos. E esse é o ponto.

 

Foi esse almoço que me fez pensar em escrever mais um memorando sobre a futilidade das previsões macro. Logo depois, algumas contribuições adicionais chegaram – um livro, um artigo na Bloomberg Opinion e um artigo de jornal – todos corroborando a minha tese (ou talvez jogando com o meu “viés de confirmação” – ou seja, a tendência de adotar e interpretar novas informações de uma maneira que confirme as visões preexistentes de alguém). Juntos, o almoço e esses itens inspiraram o tema deste memorando: as razões pelas quais as previsões raramente são úteis.

 

Para produzir algo útil – seja no setor de manufatura, na academia, ou mesmo nas artes – você deve ter um processo confiável capaz de converter as entradas necessárias no resultado desejado. Em resumo, o problema é que não acho que possa haver um processo capaz de transformar consistentemente o grande número de variáveis associadas às economias e aos mercados financeiros (as entradas) em uma macro previsão útil (o resultado).

 

A máquina

 

O maior inimigo do conhecimento não é a ignorância, é a ilusão do conhecimento.

 

– Daniel J. Boorstin

 

Na minha primeira década trabalhando no First National City Bank, uma palavra estava em voga, que eu não ouvia há muito tempo: econometria. Esta é a prática de procurar relações nos dados econômicos que podem levar a previsões válidas. Ou, para simplificar, eu diria que a econometria está preocupada com a construção de um modelo matemático de uma economia. Os econometristas foram muito ouvidos na década de 1970, mas não acredito que sejam mais. Entendo que isso significa que seus modelos não funcionaram.

 

Os previsores não têm escolha a não ser basear seus julgamentos em modelos, sejam eles complexos ou informais, matemáticos ou intuitivos. Os modelos, por definição, consistem em premissas: “Se A acontecer, então B acontecerá”. Em outras palavras, relações e respostas. No entanto, para que possamos utilizar o resultado de um modelo voluntariamente, temos que acreditar este modelo é confiável. Quando penso em modelar uma economia, minha primeira reação é refletir sobre o nível de complexidade extraordinário dessa tarefa.

 

Por exemplo, os EUA têm uma população de cerca de 330 milhões de habitantes. Todos, exceto os mais jovens e talvez os mais velhos, são participantes da economia. Portanto, existem centenas de milhões de consumidores, além de milhões de trabalhadores, produtores e intermediários (muitas pessoas se enquadram em mais de uma categoria). Para prever a trajetória da economia, é preciso prever o comportamento dessas pessoas – se não para todos os participantes, pelo menos para os agregados de grupo.

 

Uma simulação real da economia dos EUA teria que levar em conta bilhões de interações ou nós, incluindo interações com fornecedores, clientes e outros participantes do mercado em todo o mundo. É possível fazer isso? É possível, por exemplo, prever como os consumidores se comportarão (a) se receberem um dólar adicional de renda (qual será a “propensão marginal a consumir”?); (b) se os preços da energia subirem, pressionando outras categorias do orçamento doméstico; (c) se o preço de um bem aumentar em relação a outros (haverá um “efeito substituição”?); ou (d) se a arena geopolítica for agitada por eventos a continentes de distância?

 

Claramente, esse nível de complexidade exige o uso frequente de premissas simplificadoras. Por exemplo, tornaria a modelagem mais fácil supor que os consumidores não comprariam B no lugar de A se B não fosse melhor ou mais barato (ou ambos). E ajudaria supor que os produtores não precificariam X abaixo de Y se não custasse menos produzir X do que Y. No entanto, e se os consumidores forem atraídos pelo prestígio de B apesar (ou mesmo em função) do seu preço mais alto? E se X foi desenvolvido por um empresário que está disposto a perder dinheiro por alguns anos para ganhar participação de mercado? É possível um modelo antecipar a decisão do consumidor de pagar e a decisão do empresário de ganhar menos (ou até perder) dinheiro?

 

Além disso, um modelo terá que prever como cada grupo de participantes da economia se comportará em diversos ambientes. Mas os caprichos são múltiplos. Por exemplo, os consumidores podem se comportar de uma maneira em um determinado momento e de uma maneira diferente em outro momento similar. Considerando o grande número de variáveis envolvidas, parece impossível que dois momentos “similares” ocorram exatamente da mesma maneira e, assim, testemunhemos o mesmo comportamento por parte dos participantes da economia. Entre outros aspectos, o comportamento dos participantes será influenciado pela sua psicologia (ou devo dizer suas emoções?), e sua psicologia pode ser afetada por acontecimentos qualitativos e não econômicos. Como eles podem ser modelados?

 

Como um modelo de economia pode ser abrangente o suficiente para cobrir aspectos que não foram vistos antes, ou não foram vistos nos tempos modernos (ou seja, em circunstâncias comparáveis)? Este é mais um exemplo da razão pela qual um modelo simplesmente não pode replicar algo tão complexo quanto uma economia.

 

Um excelente exemplo disso certamente é a pandemia de Covid-19. Isso fez com que grande parte da economia mundial fosse fechada, virou o comportamento do consumidor de cabeça para baixo e inspirou uma gastança maciça dos governos. Que aspecto de um modelo pré-existente permitiria antecipar o impacto da pandemia? Sim, tivemos uma pandemia em 1918, mas as circunstâncias eram tão diferentes (não havia iPhones, chamadas pelo Zoom, etc. ad infinitum) que tornaram os eventos econômicos durante esse período de pouca ou nenhuma relevância para 2020.

 

Além da questão da complexidade e da dificuldade de capturar as flutuações psicológicas e os processos dinâmicos, pense nas limitações que se impõem na tentativa de prever algo que não se pode esperar que permaneça inalterado. Pouco depois de começar a escrever este memorando, recebi minha edição semanal regular do sempre brilhante boletim informativo de Morgan Housel. Um dos artigos descreveu uma série de observações de outras arenas que têm relevância para o nosso mundo da economia e dos investimentos. Aqui estão dois, tirados da área da estatística, que considero pertinentes para a discussão de modelos e previsões econômicas (“Little Ways the World Works”, Morgan Housel, Collaborative Fund, 20 de julho de 2022):

 

Estacionaridade: Uma premissa de que o passado é um guia estatístico para o futuro, baseado na ideia de que as grandes forças que afetam um sistema não mudam com o tempo. Se você quiser saber a altura para construir um dique, observe os últimos 100 anos de dados de enchentes e suponha que os próximos 100 anos serão os mesmos. A estacionaridade é um conceito maravilhoso, baseado na ciência, que funciona até o momento em que para de funcionar. Ela é um dos principais definidores do que importa na economia e na política. [Mas no nosso mundo] “Coisas que nunca aconteceram antes acontecem o tempo todo”, afirma Scott Sagan, professor de Stanford.

 

Regra de Cromwell: Nunca diga que algo não pode ocorrer… Se algo tem uma chance em um bilhão de ser verdade, e você interage com bilhões de coisas durante sua vida, você tem quase certeza de testemunhar algumas surpresas impactantes, e deve sempre deixar aberta a possibilidade do impensável se tornar realidade.

 

A estacionaridade pode ser razoavelmente assumida no reino das ciências físicas. Por exemplo, graças à lei da gravitação universal, sob determinadas condições atmosféricas, podemos supor que a velocidade com que um objeto cai, sempre vai se acelerar na mesma taxa. Sempre foi, e sempre será. Mas poucos processos podem ser considerados estacionários no nosso mundo, especialmente devido ao papel desempenhado pela psicologia, emoção e o comportamento humano, e sua propensão a variar ao longo do tempo.

 

Vamos considerar, por exemplo, a relação entre desemprego e inflação. Aproximadamente nos últimos 60 anos, os economistas confiaram na curva de Phillips, que sustenta que a inflação salarial aumentará à medida que a taxa de desemprego diminuir, porque quando há menos trabalhadores ociosos disponíveis, os funcionários ganham poder de barganha e podem negociar salários mais altos com sucesso. Também se acreditou por décadas que uma taxa de desemprego em torno de 5,5% indicava “pleno emprego”. Porém, o desemprego caiu abaixo de 5,5% em março de 2015 (e atingiu um mínimo de 50 anos de 3,5% em setembro de 2019), mas não houve aumento significativo da inflação (nos salários ou de outra forma) até 2021. Dessa forma, a curva de Phillips descreveu uma relação importante que foi utilizada em modelos econômicos por décadas, mas, aparentemente, não se aplicou em grande parte da última década.

 

A regra de Cromwell também é relevante. Ao contrário das ciências físicas, nos mercados e economias há muito pouco que absolutamente tem que acontecer ou definitivamente não pode ocorrer. Dessa forma, no meu livro Dominando o ciclo de mercado, listei sete termos que os investidores devem eliminar dos seus vocabulários: “nunca”, “sempre”, “para sempre”, “não pode”, “não vai”, “vai” e “tem que”. Porém, se é verdade que essas palavras devem ser descartadas, então também devemos eliminar a ideia de que se pode construir um modelo que possa prever o futuro macro com segurança. Em outras palavras, muito pouco é imutável no nosso mundo.

 

A imprevisibilidade do comportamento é um dos meus temas favoritos. O notável físico Richard Feynman afirmou uma vez: “Imagine como a física seria muito mais difícil se os elétrons tivessem sentimentos”. As regras da física são confiáveis precisamente porque os elétrons sempre fazem o que deveriam fazer. Eles nunca se esquecem de se apresentar. Eles nunca se rebelam. Eles nunca entram em greve. Eles nunca inovam. Eles nunca se comportam de uma maneira contrária. No entanto, nenhum desses elementos é verdadeiro para os participantes de uma economia e, por essa razão, seu comportamento é imprevisível. E se o comportamento dos participantes é imprevisível, como modelar o funcionamento de uma economia?

 

O que estamos falando aqui é sobre o futuro, e simplesmente não há como enfrentar o futuro sem a exigência de adotar premissas. Pequenos erros nas premissas sobre o ambiente econômico e pequenas mudanças no comportamento dos participantes podem tornar as diferenças muito problemáticas. Como o matemático e meteorologista Edward Lorenz sugeriu: “O bater de asas de uma borboleta no Brasil pode desencadear um tornado no Texas”. (O historiador Niall Ferguson faz referência a essa observação no artigo que discuto abaixo.)

 

Pensando em tudo isso, podemos considerar um modelo de economia confiável? Um modelo pode replicar a realidade? Ele pode descrever os milhões de participantes e suas interações? Os processos que ele tenta modelar são confiáveis? Os processos podem ser reduzidos à matemática? A matemática pode capturar as nuances qualitativas das pessoas e o seu comportamento? Um modelo pode antecipar mudanças nas preferências do consumidor, mudanças no comportamento das empresas e reações dos participantes à inovação? Em outras palavras, podemos confiar no seu resultado?

 

Claramente, as relações econômicas não são fixas e as economias não são regidas por diagramas esquemáticos (que os modelos tentam simular). Portanto, para mim, o resumo é que o resultado de um modelo pode apontar na direção certa na maior parte do tempo, quando as premissas não são violadas. Mas ele nem sempre pode ser preciso, especialmente em momentos críticos, como pontos de inflexão… e é aí que as previsões precisas seriam mais valiosas.

 

As entradas

 

Nenhuma quantidade de sofisticação vai aliviar o fato de que todo o seu conhecimento refere-se ao passado e todas as suas decisões envolvem o futuro.

 

– Ian H. Wilson (ex-executivo da GE)

 

Tendo considerado a incrível complexidade de uma economia e a necessidade de adotar premissas simplificadoras que diminuem a precisão de qualquer modelo econômico, vamos agora refletir sobre as entradas que um modelo exige – as matérias-primas a partir das quais as previsões são fabricadas. As entradas estimadas serão válidas? Podemos saber o suficiente sobre elas para que a previsão resultante seja relevante? Ou simplesmente seremos lembrados da verdade suprema sobre os modelos: “Entra lixo, sai lixo”? Claramente, nenhuma previsão pode ser melhor do que as entradas em que ela se baseia.

 

Aqui está o que Niall Ferguson escreveu na Bloomberg Opinion em 17 de julho:

 

Considere por um instante o que estamos implicitamente perguntando quando fazemos a pergunta: A inflação atingiu seu pico? Não estamos apenas perguntando sobre a oferta e demanda de 94.000 commodities, manufaturas e serviços diferentes. Também estamos perguntando sobre a trajetória futura das taxas de juros definida pelo Fed, que – apesar da tão alardeada política de forward guidance – está longe de ser conhecida. Estamos perguntando por quanto tempo a força do dólar será mantida, já que ele atualmente está segurando o preço das importações dos EUA.

Mas há outros aspectos. Estamos, ao mesmo tempo, perguntando implicitamente quanto tempo a guerra na Ucrânia vai durar, já que a disrupção causada desde fevereiro pela invasão russa exacerbou significativamente a inflação dos preços da energia e dos alimentos. Estamos perguntando se países produtores de petróleo, como a Arábia Saudita, responderão aos apelos dos governos ocidentais para aumentar a oferta de petróleo…

Provavelmente também deveríamos nos perguntar qual será o impacto nos mercados de trabalho ocidentais da mais recente subvariante da Covid, a Ômicron (BA.5). Dados do Reino Unido indicam que a BA.5 é 35% mais transmissível que a sua antecessora BA.2, que por sua vez era mais de 20% mais transmissível que a Ômicron original.

Boa sorte ao adicionar todas essas variáveis ao seu modelo. Na verdade, é tão impossível ter certeza sobre a trajetória futura da inflação quanto sobre a trajetória futura da guerra na Ucrânia e a trajetória futura da pandemia de Covid.

 

Achei o artigo de Ferguson tão relevante para o assunto deste memorando que estou incluindo um link para ele aqui. Ele traz muitos pontos importantes, embora eu discorde em um aspecto. Ferguson afirma acima: “Na verdade, é tão impossível ter certeza sobre o caminho futuro da inflação quanto ter certeza sobre o caminho futuro da guerra na Ucrânia e o caminho futuro da pandemia de Covid”. Acho que prever a inflação com precisão é “mais impossível” (se é que isso existe) do que prever os resultados dos outros dois, já que isso exige estar certo sobre ambos os resultados e mil outras coisas. Como alguém pode acertar todas essas coisas?

 

Aqui está a minha descrição aproximada do processo de previsão extraída da publicação O valor das previsões:

 

Imagino que, para a maioria dos gestores de dinheiro, o processo seja assim: “Eu prevejo que a economia fará A. Se A acontecer, as taxas de juros devem fazer B. Com taxas de juros de B, o mercado de ações deve fazer C. Neste ambiente, o setor com melhor desempenho deve ser o D, e a ação E deve subir mais”. E então a carteira que se espera ter o melhor desempenho nesse cenário é montada.

Mas qual é a probabilidade de E de qualquer maneira? Lembre-se de que E está condicionado a A, B, C e D. Acertar em dois terços das vezes seria uma grande conquista no mundo da previsão. Mas se cada uma das cinco previsões tiver 67% de chance de estar certa, então há uma probabilidade de 13% de que as cinco estejam corretas e que a ação tenha o desempenho esperado.

 

Prever o evento E com base nas premissas relativas a A, B, C e D é o que chamo de previsão de cenário único. Em outras palavras, se o que foi assumido em relação a A, B, C ou D estiver errado, é improvável que o resultado previsto para E se concretize. Todas as previsões subjacentes precisam estar corretas para que E saia como previsto, e isso é altamente improvável. Ninguém pode investir de maneira inteligente sem considerar (a) os outros resultados possíveis para cada elemento, (b) a probabilidade desses cenários alternativos, (c) o que teria que acontecer para que um deles fosse o resultado real e (d) qual seria o impacto em E.

 

O artigo de Ferguson levanta uma questão interessante sobre a modelagem econômica: O que deve ser assumido em relação ao ambiente macro geral sob o qual os participantes econômicos vão atuar? Esta pergunta não indica um ciclo de feedback insolúvel: Para prever o desempenho geral da economia, precisamos fazer premissas sobre, por exemplo, o comportamento do consumidor. Mas para prever o comportamento do consumidor, não precisamos fazer suposições sobre o ambiente econômico geral?

 

Na publicação Ninguém sabe II (de março de 2020), meu primeiro memorando na pandemia, mencionei que, em uma discussão sobre o coronavírus, o epidemiologista de Harvard, Marc Lipsitch, havia dito que há (a) fatos, (b) extrapolações fundamentadas de analogias com outros vírus e (c) opinião ou especulação. Esse é o padrão quando enfrentamos eventos incertos. No caso de previsões econômicas ou de mercado, temos um amplo acervo histórico e muitos eventos passados análogos para extrapolar (nenhum dos quais foi o caso da Covid-19). Porém, mesmo quando essas coisas são usadas como entradas em uma máquina de previsão bem construída, ainda é muito improvável que elas sejam preditivas do futuro. Elas podem ser uma base útil, ou podem ser lixo.

 

Para ilustrar, as pessoas muitas vezes me perguntam qual dos ciclos passados que vivenciei foi mais parecido com este. Minha resposta é que os acontecimentos atuais têm uma semelhança passageira com alguns ciclos passados, mas não há um paralelo absoluto. As diferenças são profundas em todos os casos e superam as semelhanças. E mesmo que pudéssemos encontrar um período anterior idêntico, que nível de confiança deveríamos depositar em um tamanho de amostra igual a um? Eu diria que não muito. Os investidores baseiam-se nas referências históricas (e nas previsões que elas promovem) porque temem que, sem elas, estariam voando às cegas. Mas isso não as torna confiáveis.

 

Influências imprevisíveis

 

As previsões criam a miragem de que o futuro pode ser conhecido.

 

– Peter Bernstein

 

Não podemos considerar a razoabilidade das previsões sem primeiramente decidir se pensamos que nosso mundo envolve ordem ou aleatoriedade. Em resumo, ele é totalmente previsível, totalmente imprevisível ou algo no meio? A resposta para mim é que está no meio, mas imprevisível o suficiente para que a maioria das previsões sejam inúteis. E como o nosso mundo é previsível em alguns momentos e imprevisível em outros, de que servem as previsões se não podemos dizer qual é qual?

 

Aprendi uma nova palavra lendo o artigo de Ferguson: “determinista”. O termo é definido pela Oxford Languages como “determinado causalmente por eventos anteriores ou leis naturais”. O mundo é muito mais simples quando lidamos com coisas que funcionam de acordo com regras… como os elétrons de Feynman. No entanto, claramente, as economias e os mercados não são regidos por leis naturais – graças ao envolvimento das pessoas – e os eventos anteriores podem “preparar o terreno” ou “tendem a se repetir”, mas os eventos raramente ocorrem da mesma maneira duas vezes. Dessa forma, acredito que os processos que constituem o funcionamento das economias e dos mercados não são determinísticos, ou seja, não são previsíveis.

 

Além disso, as entradas claramente não são confiáveis. Muitas estão sujeitas à aleatoriedade, como o clima, terremotos, acidentes e mortes. Outras envolvem questões políticas e geopolíticas – aquelas que conhecemos e outras que ainda não vieram à tona.

 

No seu artigo para a  Bloomberg Opinion , Ferguson mencionou o escritor inglês G. K. Chesterton. Isso me lembrou de incluir uma citação de Chesterton que usei na publicação Risco revisitado novamente (de junho de 2015):

 

O verdadeiro problema com este nosso mundo não é que ele seja um mundo irracional, nem mesmo que seja razoável. O tipo mais comum de problema é que ele é quase razoável, mas não exatamente. A vida não é uma falta de lógica; no entanto, é uma armadilha para os lógicos. Ela parece um pouco mais matemático e regular do que realmente é; sua exatidão é óbvia, mas sua inexatidão está oculta; sua selvageria está à espreita. (Minha ênfase)

 

Voltando ao almoço descrito na página um, o apresentador abriu os trabalhos mais ou menos assim: “Nos últimos anos, vivemos a pandemia da Covid-19, o surpreendente sucesso das ações de resgate do Fed e a invasão da Ucrânia. Este tem sido um ambiente muito desafiador, já que todos esses acontecimentos surgiram do nada”. Imagino que a implicação para ele era que os participantes deveriam deixar de se culpar pela imprecisão de suas previsões para 2020-22 e voltar a trabalhar prevendo eventos futuros e apostando nos seus julgamentos. Mas minha reação foi bem diferente: “A lista de eventos que moldaram o ambiente atual é muito grande. O fato de ninguém ter sido capaz de prever nenhum deles não deveria convencer os presentes de desistir das previsões?”

 

Para outro exemplo, vamos pensar no outono de 2016. Havia dois elementos sobre os quais quase todos tinham certeza: (a) Hillary Clinton seria eleita presidente e (b) se, por algum motivo, Donald Trump fosse eleito, os mercados afundariam. No entanto, Trump venceu e os mercados dispararam. O impacto na economia e nos mercados nos últimos seis anos foi profundo, e estou confiante de que nenhuma previsão que tivesse uma visão convencional das eleições de 2016 tenha acertado o que aconteceu desde então. Novamente, isso não deveria ser suficiente para convencer as pessoas de que (a) não sabemos o que vai acontecer e (b) não sabemos como os mercados reagirão ao que acontece?

 

As previsões agregam valor?

 

Não é o que você não sabe que vai colocá-lo em apuros. É o que você tem certeza, mas que está errado.

 

– Mark Twain

 

Conforme mencionei no meu memorando recente Refletindo sobre o macro, na década de 1970 costumávamos descrever um economista como “um gestor de carteira que nunca marca à mercado”. Em outras palavras, os economistas fazem previsões; os eventos provam que eles estão certos ou errados; passam a fazer novas previsões; mas não acompanham a frequência com que acertam (ou não publicam as estatísticas).

 

Você pode imaginar a contratação de um gestor de recursos (ou ser contratado, se você for um gestor de recursos) sem referência a um histórico? E, no entanto, economistas e estrategistas permanecem no mercado, presumivelmente porque há clientes para suas previsões, apesar de não haver registros publicados.

 

Você é um consumidor de previsões? Há analistas e economistas na equipe onde você trabalha? Ou você assina suas publicações e os convida para briefings, como foi o caso dos meus empregadores anteriores? Em caso afirmativo, você sabe quantas vezes cada um deles acertou? Você encontrou uma maneira de determinar rigorosamente em quais confiar e quais ignorar? Há uma maneira de quantificar suas contribuições para os retornos sobre seus investimentos? Pergunto porque nunca vi ou ouvi falar de nenhuma pesquisa nesse sentido. O mundo parece incrivelmente carente de informações sobre o valor agregado das previsões macro, especialmente levando em conta o grande número de pessoas envolvidas nessa atividade.

 

Apesar da falta de evidências sobre seu valor, as previsões macro continuam. Muitos dos analistas fazem parte de equipes que administram fundos de ações ou fornecem assessoria e previsões para essas equipes. O que sabemos com certeza é que os fundos de ações com gestão ativa vêm perdendo participação de mercado para fundos de índice e outros veículos passivos há décadas, devido ao fraco desempenho da gestão ativa e, consequentemente, os fundos de gestão ativa atualmente representam menos da metade do capital em fundos mútuos de ações dos EUA. A natureza inútil das previsões macro poderia ser parte desse motivo?

 

O único lugar que conheço para buscar quantificação em relação a essa questão é o desempenho dos chamados fundos hedge macro. A Hedge Fund Research (HFR) publica amplos índices de desempenho de fundos hedge, bem como vários subíndices. Abaixo está o desempenho de longo prazo de um índice de fundos hedge amplo, um subíndice de macrofundo e o índice Standard & Poor’s 500.

 

	Índice de Fundos de Hedge HFRI*	Índice Macro HFRI (Total)	Índice S&P 500
Retorno anualizado de 5 anos*	5,2%	5,0%	12,8%
Retorno anualizado de 10 anos*	5,1	2,8	13,8

 

* Desempenho até 31 de julho de 2022. O índice de fundos hedge amplos mostrado é o Fund Weighted Composite Index.

 

O que a tabela acima mostra é que, de acordo com a HFR, o fundo hedge médio teve um desempenho lamentavelmente inferior ao S&P 500 no período em estudo, e o fundo macro médio teve um desempenho consideravelmente pior (especialmente no período de 2012 a 2017). Considerando que os investidores continuam alocando cerca de US$ 4,5 trilhões em capital para fundos hedge, eles devem fornecer algum benefício além dos retornos, mas não é óbvio o que isso poderia ser. Isso parece ser especialmente verdadeiro para os fundos macro.

 

Para sustentar minha opinião sobre previsões, vou citar um exemplo raro de autoavaliação: um artigo de sete páginas que apareceu na seção de opinião de domingo do The New York Times em 24 de julho intitulado “Eu estava errado”. Nele, oito redatores de opinião do Times se abriram sobre previsões incorretas que fizeram e conselhos errados que deram. O mais relevante aqui é Paul Krugman, que escreveu uma confissão intitulada “Eu estava errado sobre a inflação”. Vou extrair alguns trechos:

 

No início de 2021, houve um intenso debate entre os economistas sobre as prováveis consequências do Plano de Resgate Americano… Eu estava no [lado menos preocupado com o impacto na inflação]. Como se viu, certamente, essa foi uma decisão muito ruim…

… a história não nos levaria a esperar tamanha inflação pelo superaquecimento da economia. Então, algo estava errado com o meu modelo… Uma possibilidade é que a história foi enganosa … Além disso, as disrupções associadas à pandemia e suas consequências ainda podem estar desempenhando um papel importante. E, certamente, tanto a invasão da Ucrânia pela Rússia quanto o bloqueio das principais cidades da China adicionaram um nível totalmente novo de disrupção…

De qualquer maneira, toda a experiência foi uma lição de humildade. Ninguém vai acreditar nisso, mas após a crise de 2008, os modelos econômicos padrão tiveram um desempenho muito bom e me senti à vontade para aplicar esses modelos em 2021. Mas, pensando retrospectivamente, deveria ter percebido que diante do novo mundo criado pela Covid-19, esse tipo de extrapolação não era uma aposta segura. (Minha ênfase)

 

Saúdo Krugman por esse incrível ataque de franqueza (embora deva dizer que não me lembro de muitas previsões de mercado de 2009-10 que fossem otimistas o suficiente para capturar a realidade da década seguinte). A explicação de Krugman para seu erro é boa até certo ponto, mas não vejo nenhuma menção a se abster de modelar, extrapolar ou prever no futuro.

 

A humildade pode até estar se infiltrando em um dos maiores produtores mundiais de previsões econômicas, o Federal Reserve dos EUA, lar de mais de 400 economistas Ph.Ds. Aqui está o que o economista Gary Shilling escreveu na Bloomberg Opinion em 22 de agosto:

 

O programa de forward guidance do Federal Reserve foi um desastre, tanto que prejudicou a credibilidade do banco central. O presidente Jerome Powell parece concordar que fornecer estimativas de onde o Fed enxerga as taxas de juros, o crescimento econômico e a inflação em diferentes pontos no futuro deveria ser descartado…

O problema básico com o forward guidance é que ele depende de dados os quais o Fed tem um histórico péssimo de conseguir prever. Ele foi consistentemente otimista demais sobre uma recuperação econômica após a Grande Recessão de 2007-2009. Em setembro de 2014, os formuladores de políticas previam um crescimento real do produto interno bruto de 3,40% em 2015, mas foram forçados a reduzir constantemente suas expectativas para 2,10% em setembro de 2015.

A taxa “Fed funds” não é uma taxa de juros determinada pelo mercado, mas definida e controlada pelo Fed, e ninguém questiona o banco central. No entanto, os membros do FOMC foram terríveis em prever o que eles próprios fariam… Em 2015, sua projeção média da taxa “Fed funds” de 2016 era de 0,90% e 3,30% em 2019. Os números reais foram de 0,38% e 2,38%…

Para ter certeza, muitos eventos atuais hoje causaram incerteza nos mercados, mas o Fed se mantém forte e resoluto com o seu forward guidance. Lembre-se de que no início deste ano o banco central acreditava que a inflação causada pelos atritos da reabertura da economia após a pandemia e as disrupções na cadeia de suprimentos era temporária. Apenas tardiamente ele mudou de opinião, aumentou as taxas e sinalizou que altas mais substanciais estão por vir. As previsões falhas do Fed resultaram em um forward guidance ruim e aumento da volatilidade do mercado financeiro. (Minha ênfase)

 

Por fim sobre este assunto, onde estão as pessoas que ficaram famosas (e ricas) lucrando com visões macro? Eu certamente não conheço todos os participantes do mundo dos investimentos, mas entre as pessoas que conheço ou tenho conhecimento, existem apenas alguns “macro investidores” muito bem-sucedidos. Quando o número de instâncias de algo é muito pequeno, isso é uma indicação, como minha mãe costumava dizer, que elas são “as exceções que confirmam a regra”. A regra neste caso é que as previsões macro raramente levam a um desempenho excepcional. Para mim, a excepcionalidade das histórias de sucesso comprova a verdade geral dessa afirmação.

 

Necessidade dos praticantes de prever

 

As previsões geralmente nos dizem mais sobre o previsor do que sobre o futuro.

 

– Warren Buffett

 

Quantas pessoas conseguem fazer previsões macro que são valiosas na maioria das vezes? Não muitos, eu acho. E quantos gestores de investimentos, economistas e analistas tentam? Milhares, no mínimo. Isso levanta uma questão interessante: por quê? Se as previsões macro não contribuem para o sucesso do investimento ao  longo do tempo, por que tantos membros do setor de gestão de investimentos acreditam nas previsões e as perseguem? Acho que as razões provavelmente se concentram nestes elementos:

• Isso faz parte do trabalho.
• Os investidores sempre fizeram isso.
• Todos que conheço fazem isso, especialmente meus concorrentes.
• Eu sempre fiz isso – não posso desistir agora.
• Se eu não fizer isso, não vou conseguir atrair clientes.
• Já que investir consiste em posicionar o capital para se beneficiar de eventos futuros, como alguém pode esperar fazer um bom trabalho sem ter uma visão de quais serão esses eventos? Precisamos de previsões, mesmo que sejam imperfeitas.

 

Este verão, por sugestão do meu filho Andrew, li um livro extremamente interessante: Mistakes Were Made (but Not by Me): Why We Justify Foolish Beliefs, Bad Decisions, and Hurtful Acts, escrito pelos psicólogos Carol Tavris e Elliot Aronson. Seu tema é a autojustificação. Os autores explicam que a “dissonância cognitiva” surge quando as pessoas são confrontadas com novas evidências que questionam suas posições preexistentes e que, quando isso acontece, mecanismos inconscientes permitem que elas justifiquem e defendam essas posições. Aqui estão algumas citações selecionadas:

 

Se você mantém um conjunto de crenças que norteiam sua prática e descobre que algumas delas estão incorretas, deve admitir que estava errado e mudar sua abordagem ou rejeitar as novas evidências.

A maioria das pessoas, quando confrontadas diretamente com a evidência de que estão erradas, não muda seu ponto de vista ou plano de ação, mas o justifica ainda mais tenazmente.

Uma vez que estamos comprometidos com uma crença e justificamos sua sabedoria, mudar nossas mentes é literalmente um trabalho árduo. É muito mais fácil encaixar esta nova evidência em uma estrutura existente e fazer a justificativa mental para mantê-la lá do que mudar a estrutura.

 

Os mecanismos que as pessoas geralmente utilizam ao responder a evidências que colocam suas crenças em dúvida incluem estes (parafraseando as palavras dos autores):

 

• • relutância em levar em conta informações dissonantes;
  • lembrar-se seletivamente de partes de suas vidas, concentrando-se naquelas partes que sustentam seus próprios pontos de vista; e
  • atuar sob vieses cognitivos que garantem que as pessoas vejam o que querem ver e busquem a confirmação do que já acreditam.

Tenho poucas dúvidas de que esses são alguns dos fatores que causam e permitem que as pessoas continuem fazendo e consumindo previsões. Que forma específica eles podem assumir neste caso?

 

• • pensar nas previsões macro como parte indispensável do investimento;
  • lembrar agradavelmente as previsões corretas, especialmente aquelas que foram ousadas e não consensuais;
  • superestimar a frequência com que as previsões estavam certas;
  • esquecer ou minimizar as que estavam erradas;
  • não manter registros sobre a precisão das previsões ou não calcular uma média de acertos;
  • focar no “pote de ouro” que recompensará as previsões corretas no futuro;
  • dizer “todo mundo faz isso”; e
  • talvez o mais importante, culpar as previsões malsucedidas por terem sido surpreendidas por ocorrências aleatórias ou eventos exógenos. (Mas, como eu disse anteriormente, esse é o ponto: Por que fazer previsões se elas podem se tornar imprecisas tão facilmente?)

 

A maioria das pessoas – mesmo pessoas honestas e com boas intenções – assume posições ou ações que representam seus próprios interesses, às vezes à custa dos outros ou da verdade objetiva. Elas não sabem que estão fazendo isso; acham que é a coisa certa; e têm milhares de justificativas. Como Charlie Munger costuma dizer, citando Demóstenes: “Não há nada mais fácil que o autoengano, pois o homem geralmente acredita no que deseja”.

 

Não considero os previsores vigaristas ou charlatães. A maioria é de pessoas inteligentes e educadas que pensam que estão fazendo algo útil. Mas o interesse próprio faz com que eles ajam de uma determinada maneira, e a autojustificativa permite que permaneçam firmes diante de evidências em contrário. Como Morgan Housel mencionou em um boletim recente:

 

A incapacidade de prever o passado não tem impacto no nosso desejo de prever o futuro. A certeza é tão valiosa que nunca desistiremos de buscá-la, e a maioria das pessoas não conseguiria sair da cama de manhã se fossem honestas sobre como o futuro é incerto. (“Big Beliefs”, Collaborative Fund, 24 de agosto de 2022)

 

No meu aniversário, há vários anos, meu cofundador da Oaktree, Richard Masson, me deu um de seus presentes peculiares típicos. Neste caso, ele consistia em algumas cópias encadernadas do The New York Times. Estou esperando uma oportunidade para escrever sobre minha manchete favorita da edição de 30 de outubro de 1929, que se seguiu a dois dias em que o Dow Jones Industrial Average caiu um total de 23%. Ela dizia: “Banqueiros otimistas”. (Menos de três anos depois, o Dow estava cerca de 85% abaixo.) A maioria dos banqueiros – e a maioria dos gestores de fundos – parecem ser congenitamente otimistas sobre o futuro. Entre outras coisas, isso é do seu interesse, pois os ajuda a fazer mais negócios. Porém, seu otimismo certamente molda suas previsões e seu comportamento resultante.

 

Podem ou não podem?

 

Eu nunca penso no futuro. Ele não tarda a chegar.

 

– Albert Einstein

 

Considere os seguintes aspectos da previsão macro:

• • o número de premissas/entradas que são necessárias,
  • o número de processos/relações que devem ser incorporados,
  • a inerente dependência e instabilidade desses processos, e
  • o papel da aleatoriedade e a probabilidade de surpresas.

 

A conclusão para mim é que as previsões não podem estar certas com frequência suficiente para serem úteis. Já descrevi isso muitas vezes, mas apenas para completar, vou reafirmar minha visão da utilidade (ou melhor, da futilidade) das previsões macro:

 

• • A maioria das previsões consiste na extrapolação do desempenho passado.
  • Como os acontecimentos macro geralmente não divergem das tendências anteriores, a extrapolação geralmente é bem-sucedida.
  • Assim, a maioria das previsões estão corretas. No entanto, como a extrapolação geralmente é antecipada pelos preços de mercado, aqueles que seguem as expectativas baseadas na extrapolação não desfrutam de lucros incomuns quando ela se mantém.
  • De vez em quando, o comportamento da economia se desvia significativamente dos padrões passados. Como esse desvio é uma surpresa para a maioria dos investidores, sua ocorrência movimenta os mercados, o que significa que uma previsão correta do desvio seria muito lucrativa.
  • No entanto, uma vez que a economia não diverge do desempenho passado com muita frequência, as previsões corretas de desvio raramente são feitas e a maioria das previsões de desvio acabam sendo incorretas.
  • Assim, temos (a) previsões de extrapolação, a maioria correta mas não lucrativa, e (b) previsões de desvio potencialmente lucrativas, que raramente são corretas e, portanto, geralmente não lucrativas.
  • C.Q.D.: A maioria das previsões não melhora retornos.

 

No almoço descrito no início deste memorando, as pessoas foram questionadas sobre o que esperavam em termos, por exemplo, da política do Fed e como isso influenciava suas decisões de investimento. Uma pessoa respondeu algo como: “Acho que o Fed continuará muito preocupado com a inflação e, portanto, aumentará as taxas significativamente, provocando uma recessão. Portanto, estou no modo ‘risk-off’”. Outro disse: “Prevejo uma moderação da inflação no quarto trimestre, permitindo que o Fed se torne dovish em janeiro. Isso permitirá que eles reduzam as taxas de juros e estimulem a economia. Estou muito otimista com 2023”.

 

Ouvimos declarações como essas o tempo todo. Entretanto, devemos reconhecer que essas pessoas estão aplicando modelos de um fator: A pessoa está baseando sua previsão em uma única variável. Falando sobre simplificar premissas: Esses previsores estão implicitamente mantendo tudo constante, exceto a política do Fed. Eles estão jogando damas quando precisam jogar xadrez 3D. Deixando de lado a impossibilidade de prever o comportamento do Fed, a reação da inflação a esse comportamento e a reação dos mercados à inflação, e todas as outras coisas que importam? Se mil coisas desempenham um papel na determinação da direção futura da economia e dos mercados, o que dizer das outras 999? E o impacto das negociações salariais, das eleições de meio de mandato, da guerra na Ucrânia e do preço do petróleo?

 

A verdade é que os humanos podem manter apenas algumas coisas nas suas mentes em um determinado momento. É difícil levar em conta um grande número de considerações e, especialmente, entender como um grande número de coisas irá interagir (a correlação é sempre a grande questão).

 

Mesmo que você consiga de alguma forma obter uma previsão econômica correta, isso é apenas metade da batalha. Você ainda precisa antecipar como essa atividade econômica se traduzirá em um resultado de mercado. Isso exige uma previsão totalmente diferente, envolvendo também inúmeras variáveis, muitas das quais pertencem à psicologia e, portanto, são praticamente incognoscíveis. De acordo com seu aluno Warren Buffett, Ben Graham disse: “A curto prazo o mercado é uma máquina de votação, mas, a longo prazo, o mercado é uma balança”. Como as escolhas de curto prazo dos investidores podem ser previstas? Alguns analistas econômicos concluíram corretamente que as ações do Fed e do Tesouro anunciadas em março de 2020 resgatariam a economia dos EUA e desencadeariam uma recuperação econômica. Mas não conheço ninguém que previu o tórrido “bull market” que decolou bem antes da recuperação começar.

 

Como já descrevi antes, em 2016 Buffett compartilhou comigo sua visão sobre as previsões macro. “Para que uma informação seja desejável, ela deve atender a dois critérios: Ela precisa ser importante, e tem que ser cognoscível.”

 

• • Certamente a perspectiva macro é importante. Atualmente, os investidores aparentemente se apegam às palavras de todos os analistas, eventos macro e às manobras por parte do Fed. Ao contrário dos meus primeiros dias neste negócio, parece que macro é tudo e os acontecimentos corporativos contam relativamente pouco.
  • Mas concordo plenamente com Buffett que o futuro macro não é cognoscível, ou pelo menos quase ninguém pode saber mais sobre ele do que a massa de investidores, que é o que importa na tentativa de obter uma vantagem de conhecimento e tomar decisões de investimento superiores.

 

Claramente, o nome de Buffett está no topo da lista de investidores que tiveram sucesso evitando previsões macro e, em vez disso, concentrando-se em aprender mais do que outros sobre “o micro”: empresas, setores e títulos.

 

*            *            *

 

Em um memorando de 2001, intitulado What’s It All About, Alpha? , apresentei o conceito da escola do “eu sei” e da escola do “não sei” e, em 2004, elaborei isso detalhadamente em Us and Them. Para fechar o memorando atual, vou inserir um pouco do que escrevi neste último sobre as duas escolas:

 

A maioria dos investidores que conheci ao longo dos anos pertencia à escola do “eu sei”. Isso foi particularmente verdadeiro em 1968-78, quando analisei ações, e mesmo em 1978-95, quando mudei para investimentos não convencionais, mas ainda trabalhava em empresas de gestão de ativos centradas em ações.

 

É fácil identificar membros da escola do “eu sei”:

 

• • Eles acham que o conhecimento da direção futura das economias, taxas de juros, mercados e ações amplamente cobertas é essencial para o sucesso dos investimentos.
  • Eles são confiantes de que isso pode ser alcançado.
  • Eles sabem que conseguem fazer isso.
  • Eles estão cientes de que muitas outras pessoas também estão tentando fazer isso, mas imaginam que (a) todos podem ser bem-sucedidos ao mesmo tempo, ou (b) apenas alguns podem ser, mas estão entre eles.
  • Eles se sentem confortáveis em investir com base nas suas opiniões sobre o futuro.
  • Eles também ficam felizes em compartilhar seus pontos de vista com terceiros, mesmo que previsões corretas devam ser tão preciosas que ninguém as daria gratuitamente.
  • Eles raramente olham para trás para avaliar rigorosamente seu histórico como previsores.

 

“Confiante” é a palavra-chave para descrever os membros desta escola. Por outro lado, para a escola do “não sei”, a palavra – principalmente quando se trata do macrofuturo – é “resguardado”. Seus adeptos geralmente acreditam que você não pode conhecer o futuro; você não precisa conhecer o futuro; e o objetivo adequado é fazer o melhor trabalho possível de investir na ausência desse conhecimento.

Como membro da escola do “Eu sei”, você pode opinar sobre o futuro (e talvez fazer as pessoas tomarem notas). Você pode ser procurado por suas opiniões e considerado um convidado desejável para jantares… especialmente quando o mercado de ações está subindo.

Junte-se à escola do “não sei” e os resultados são mais variados. Você logo se cansará de dizer “não sei” tanto para amigos quanto para estranhos. Após algum tempo, até parentes vão parar de perguntar para onde você acha que o mercado está indo. Você nunca poderá aproveitar aquele momento de 1 em 1.000 quando sua previsão se tornar realidade e o Wall Street Journal publicar sua imagem. Por outro lado, você será poupado de todas aquelas vezes em que as previsões erram o alvo, bem como das perdas que podem resultar do investimento com base no conhecimento superestimado do futuro. Mas como você acha que é ter potenciais clientes perguntando sobre suas perspectivas de investimento e ter que dizer: “Não faço ideia”?

Para mim, a base sobre qual escola é melhor vem do falecido comportamentalista de Stanford, Amos Tversky: “É assustador pensar que você pode não saber alguma coisa, mas ainda mais assustador é pensar que, de maneira geral, o mundo é regido por pessoas que acreditam que sabem exatamente o que está acontecendo”. 

 

Certamente é uma prática padrão no negócio de gestão de investimentos fazer previsões macro, compartilhá-las quando solicitadas e apostar o dinheiro dos clientes nelas. Também parece convencional que os gestores de ativos confiem nas previsões, especialmente nas suas próprias. Não fazer isso introduziria uma enorme dissonância, conforme descrito acima. Mas essa crença é justificada pelos fatos? Estou ansioso para ouvir o que você pensa.

 

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Há alguns anos, um economista muito respeitado do sell-side de quem me tornei amigo durante meus primeiros dias no Citibank me ligou com uma mensagem importante: “Você mudou minha vida”, disse ele. “Eu parei de fazer previsões. Em vez disso, apenas digo às pessoas o que está acontecendo hoje e o que vejo como possíveis implicações para o futuro. A vida é muito melhor”. Posso ajudá-lo a alcançar o mesmo estado de felicidade?

 

8 de setembro de 2022

 

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