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Sugestão de artigos que devem ser lidos no site do Clube:

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- Fez errado … ? Então pague o preço !!
- O Controle do Fluxo de Caixa e suas barreiras
- Você está no vermelho ? O que tem feito para mudar isto ?
- Formando o seu colchão de segurança



Além disso, indico duas séries especiais:

- Iniciando seus Investimentos: a série
- O que o Zé faz para ganhar dinheiro na Bolsa de Valores ? (Índice)


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sioux
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MensagemEnviada: Qua Out 17, 2007 6:39 pm    Assunto: Responder com Citação

em dá para dizer que 2006 foi um ano de sorte para Simons. Em 2005, ele já tinha embolsado 1,5 bilhão de dólares.

Um matemático no topo
Na lista dos barões dos fundos de hedge, James Simons é o número 1. Em 2006, ele foi o que teve a melhor remuneração anual, quase o dobro da de Soros (em dólares)

1º James Simons 1,7 bilhão
2º Kenneth Griffin 1,4 bilhão
3º Edward Lampert 1,3 bilhão
4º George Soros 950 milhões
5º Steven Cohen 900 milhões
6º Bruce Kovner 715 milhões
7º Paul Tudor Jones II 690 milhões
8º Timothy Barakett 675 milhões
Fonte: Alpha Magazine

Simons atua num segmento específico do mercado, os fundos de hedge, considerados há muito a elite do sistema financeiro pelo arrojo e pela capacidade de fazer, simultaneamente, operações em moedas, ações, commodities e títulos. Ao longo da última década, esses gestores se firmaram, de forma indiscutível, como elite também em termos de remuneração. Além de Simons, outros dois controladores de fundos de hedge ganharam mais de 1 bilhão de dólares no ano passado, segundo aponta um levantamento publicado recentemente pela revista americana Alpha. Juntos, os 25 profissionais que mais faturaram no segmento de fundos de hedge acumularam 14 bilhões de dólares em 2006, número três vezes maior que o registrado em 2003 e de magnitude comparável ao PIB do Uruguai.

Nesse mundo de titãs, Simons roubou de Soros o primeiro posto e hoje é visto como uma espécie de semideus por seus pares. A rentabilidade anual de seu fundo mais conhecido, o Medallion, agora aberto apenas para o próprio Simons e seus funcionários, é de 39% há 16 anos, um recorde absoluto em Wall Street. O Renaissance Institutional Equities Fund, fundo criado em 2005 e ainda aberto a investidores, rendeu 20% no ano passado. Uma das explicações para tal sucesso é o fato de Simons ser um matemático fora do comum. Sua especialidade são softwares baseados em algoritmos que fazem análises da trajetória de ativos, como ações e moedas, em busca de oportunidades -- os chamados fundos quantitativos, nos quais pelo menos parte da operação financeira é comandada não por gestores, mas pelos computadores. Os bem-sucedidos programas de Simons são um segredo comparável ao da fórmula da Coca-Cola. Quem trabalha na Renaissance fica conhecendo apenas parte deles. "Simons é um gênio da matemática", diz Armínio Fraga, ex-presidente do Banco Central que teve uma passagem de sucesso pela empresa de George Soros em Nova York. No material usado para apresentar os fundos de Simons a novos clientes, afirma-se que todas as informações que possam afetar, ainda que minimamente, os preços dos ativos são consideradas pelo software. Há, é possível, uma boa dose de exagero nessa afirmação, mas o poder de fogo dos computadores à disposição de Simons serve de indicador da complexidade dos programas que geram os fundos. A capacidade de processamento de dados da Renaissance equivale à da Sun Microsystems, uma das maiores companhias de computação do mundo e criadora de tecnologias como o Java.

Simons é um ponto fora da curva também pelo time que formou. Entre seus 270 funcionários, há um exército de 80 doutores de áreas tão distintas como astronomia e lingüística. Em Nova York, sua fama é de ser um chefe preocupado com o bem-estar de seus funcionários e em manter um bom ambiente de trabalho. Isso e os bônus milionários explicam a baixíssima rotatividade da Renaissance. "Simons sempre mostrou interesse em ajudar quem está perto dele", diz David Ebin, diretor do departamento de matemática da Universidade Stony Brook e amigo de Simons há mais de 35 anos. "Além de tudo, tem um ótimo senso de humor." Apesar do clima aparentemente agradável e da remuneração, que fazem da Renaissance uma espécie de oásis no estressado mundo das finanças, a maioria dos analistas nem perde tempo em tentar cavar uma vaga na empresa. "O negócio dele é contratar Ph.Ds. de fora do mercado financeiro", diz o carioca Raul Guimarães, sócio do fundo de hedge Seagul Capital e há 15 anos em Wall Street. "Não dá nem para almejar trabalhar com Simons."

O sucesso da Renaissance, a sexta maior empresa do segmento no mundo, e os ganhos de Simons têm relação direta com o incrível crescimento dos fundos de hedge nos últimos anos. Em 2000, o patrimônio total dos fundos era de 490 bilhões de dólares, segundo estimativa da Hedge Fund Research, uma empresa de pesquisa de Chicago. Hoje, o número é de 1,6 trilhão, inflado pela procura de grandes fundos de pensão interessados em atraentes promessas de retorno. Essa crescente importância do segmento tem causado a ira de gente influente -- caso, por exemplo, do ministro da Fazenda alemão, Peer Steinbruck. Segundo críticos como ele, o sistema financeiro mundial corre o perigo de entrar em colapso se o pânico se instalar por algum motivo no mercado financeiro e os especuladores embarricados nos fundos de hedge saírem vendendo seus ativos desenfreadamente. Steinbruck tentou, sem sucesso, convencer outros ministros econômicos na mais recente reunião do G8, o bloco dos países mais poderosos do mundo, a encampar a tese de algum tipo de controle externo. Outro flanco dos fundos de hedge explorado pelos críticos são os lucros bilionários sem que haja necessariamente a contrapartida em termos de retorno para o investidor. Para muita gente, os gestores ganham dinheiro fácil. Normalmente, um fundo cobra 2% de taxa de administração e 20% de taxa de performance, o que garante um bom retorno mesmo em caso de insucesso das aplicações. O fundo Bridgewater Associates, dos Estados Unidos, por exemplo, entregou a seus clientes um rendimento anual de sofríveis 4% no ano passado, mas ainda assim Raymond Dalio, seu fundador, levou 350 milhões de dólares para casa.

Com um histórico vencedor, Simons não pode ser acusado de frustrar a expectativa dos aplicadores. Seu sucesso como gestor é mais um capítulo de uma trajetória marcada pela busca da perfeição. Depois de acabar seu doutorado em matemática na Universidade da Califórnia, nos anos 60, Simons, filho de um empresário do setor calçadista, trabalhou para o Departamento de Defesa na época da Guerra do Vietnã no setor que tentava desvendar os códigos secretos usados pelo inimigo. Nos anos seguintes, seguiu carreira acadêmica e deu aulas nos prestigiosos MIT, Universidade Harvard e Universidade Stony Brook. O sucesso com seus investimentos pessoais fez com que abandonasse a academia no final dos anos 70 e apostasse no mercado financeiro. Como outros expoentes do segmento de fundos de hedge, Simons tem se destacado como doador de causas nobres. Há um ano, anunciou que daria 25 milhões de dólares para a criação de um centro de matemática e física na Universidade Stony Brook. "A vantagem dele é que conhece como a academia funciona. Por isso, além de doar dinheiro, ele opina sobre a forma como será investido", diz Ebin, diretor do departamento de matemática da Stony Brook. Mesmo após todos esses anos longe das salas de aula, Simons ainda não perdeu o ar de professor universitário. Adora conversar sobre ciência e em nada lembra o figurino engomado dos grandes executivos. Para os investidores, esses detalhes são irrelevantes. O que importa são os resultados -- e, nesse quesito, Simons, por quase duas décadas, tem sido rigorosamente impecável.
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MensagemEnviada: Qui Out 18, 2007 5:36 pm    Assunto: Responder com Citação

Caros forenses, se interessam em acompanhar os resultados de desenvolvimento de um expert ?

Quem assim o desejar entre em contato via PM ou msn
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MensagemEnviada: Qui Out 18, 2007 10:22 pm    Assunto: Responder com Citação

Desculpem pelo post anterior, acredito que a melhor opção sejam posts com relatorios mensais...assim tentarei postar durante 12 meses 12 relatorios com a evolução ou não... dos resultados ... o objetivo serão 14% ao mes. Com todas as operações automatizadas .
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MensagemEnviada: Sex Out 19, 2007 10:57 am    Assunto: Responder com Citação

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Editado pela última vez por sioux em Seg Abr 28, 2008 9:50 am, num total de 1 vez
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MensagemEnviada: Sex Out 19, 2007 11:47 am    Assunto: Responder com Citação

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Editado pela última vez por sioux em Seg Abr 28, 2008 9:51 am, num total de 1 vez
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MensagemEnviada: Sex Out 26, 2007 5:26 pm    Assunto: Responder com Citação

Você entregaria seu investimento
a este gestor?
Corretoras lançam aplicações administradas por cérebros eletrônicos segundo a teoria do caos


Por alexandre teixeira

A descrição do projeto está mais próxima da ficção científica do que das finanças: clubes de investimento geridos segundo técnicas de inteligência artificial e teoria do caos. Duas corretoras paulistas, a Gradual e a SLW, abriram quase simultaneamente grupos que terão suas aplicações em ações administradas por um cérebro eletrônico desenvolvido por uma empresa de tecnologia financeira chamada Phynance. A proposta é radical: gestão de ativos totalmente livre de interferência humana. Ou seja, as decisões de compra e venda de papéis não dependerão de análises da conjuntura e das empresas nem da interpretação de gráficos com as trajetórias das ações. Apenas da antecipação, feita por uma máquina, dos movimentos do mercado. No caso da Gradual, o papel do gestor limitou-se à escolha inicial de 10 ações com alto nível de liqüidez e boas perspectivas de longo prazo. A partir daí, as ordens de compra e venda são dadas pelo computador. Soa um tanto amalucado, mas os primeiros resultados são animadores. No teste que fez entre 15 de janeiro e 15 de março, o gestor Marcelo Sugueno obteve ganho de 21,7% para sua carteira, contra 4,44% do Ibovespa.

Conhecido como estratégia quantitativa, esse método de gestão é bem conhecido nos mercados mais desenvolvidos. Cerca de US$ 500 bilhões são administrados por essa espécie de piloto automático nos Estados Unidos e na Europa. As primeiras tentativas de se usar a teoria do caos na previsão de movimentos dos mercados foram feitas em 1994 no Instituto de Santa Fé, no Novo México. Os estudantes de graduação em física J. Doyne Farmer e Norman Packard (celebrizados no livro Profetas de Wall Street) transformaram a teoria em prática quando fundaram a Prediction Company e passaram a vender previsões mercadológicas e recomendações de compra e venda de ações. Com um modelo matemático famoso por “adivinhar” onde a bolinha de uma roleta vai parar assim que ela começa a girar, Farmer e Packard mostraram ser possível prever o comportamento das ações em uma bolsa de valores assim que o pregão é aberto. As ferramentas desenvolvidas desde então não funcionam bem para previsões de longo prazo. Mas são muito boas para horizontes de um dia ou dois – universo onde operam os chamados day traders.

O pai do primeiro modelo brasileiro comercialmente viável para esta finalidade é o professor Fabio Bretas, um físico com 10 anos de experiência no mercado financeiro (a maior parte deles passados no BankBoston). Para ele, o trabalho dos analistas e gestores que escolhem as ações para montar uma carteira continua sendo indispensável. Mas a inteligência artificial é imbatível quando o que conta é a rapidez para detectar movimentos em mercados complexos e identificar possibilidades de ganho. “O problema no passado era falta de informação. Hoje, é o excesso”, diz Bretas. “Nos Estados Unidos, você já tem robozinhos comprando e vendendo ações praticamente por conta própria.”

Pelo sistema da Phynance, todos os dias, cerca de 10 minutos antes do encerramento do pregão da Bovespa, as corretoras clientes recebem uma mensagem com as recomendações de compra de ações para iniciar a jornada seguinte. Sugueno, da Gradual, limita-se a adequar a carteira do clube de investimento “quântico” da corretora – que até a segunda-feira 10 tinha sete participantes – às novas coordenadas. Mas Roberto Caliani, da SLW, não resiste à tentação de temperar as indicações do cérebro eletrônico com um pouco de inteligência natural. “Às vezes eu não me agüento”, justifica, meio constrangido. “Ainda tenho o cacoete de operador.”
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MensagemEnviada: Sex Out 26, 2007 5:29 pm    Assunto: Responder com Citação

O primeiro bilhão a gente nunca esquece…
07/05/2007 11:56 AM em Vida Americana

simons.jpgO mundo já sabe que, a partir de agora, quem vai mandar no mundo são os chamados hedge funds, fundos de investimentos que ganham dinheiro (mas muito dinheiro) quando o mercado sobe, desce, fica à deriva ou simplesmente permanece inalterado. Para eles, perder não é uma alternativa.
Como um tsunami dos negócios, e com um patrimônio que somado chega a estonteantes US$ 2 trilhões, ou quatro vezes o PIB oficial brasileiro, eles estão comprando tudo que vêem pela frente, de montadoras de automóveis a cadeias de supermercados, de petrolíferas a empresas aéreas.
O que pouca gente sabe é quanto de dinheiro que os administradores destes fundos, que são fechados aos simples mortais, pouco regulados pelas autoridades e geralmente com endereços nas Ilhas Cayman ou nas Bahamas, ganham ao final de cada ano.
A publicação especializada Alpha Magazine encarregou-se na semana passada de revelar os números: James Simons, do Renaissance Technologies, um fundo de US$ 12 bilhões fechado a novos investidores há 14 anos, ganhou exatos US$ 1,7 bilhão em 2006.
Não precisa ser gênio para deduzir que Simons, um recluso e misterioso septuagenário muito popular no meio acadêmio por ser um criptoanalista, físico, matemático e filantropista, ganha cerca de 12 mil dólares por hora trabalhada, quando o salário mínimo por aqui não passa de cinco dólares.
De acordo com o Institutional Investor, James ganhou um pouco menos em 2005, apenas US$ 1,5 bilhão e, pior ainda, só US$ 670 milhões em 2004. Somados, ano a ano, estes proventos fazem dele o 64° homem mais rico dos Estados Unidos, na mensuração da Forbes.
Ele faz a alegria dos seus investidores com retornos acima de 35% ao ano, desde 1989, colocando os competidores, inclusive o lendário George Soros, no chinelo. James cobra as taxas regulares do mercado para administrar o fundo (em torno de 5%) , mas cobra taxa de sucesso de 44%, o que manda seu salário para níveis estratosférios.
Fumando, com um olhar de quem não precisa agradar ninguém (já perdeu dois filhos e tem ainda um autista diagnosticado aos seis anos), James deu sua primeira entrevista em uma década ao canal à cabo CNBC, e pareceu não muito preocupado em mostrar as intricadas fórmulas matemáticas que, com a ajuda de computadores e mais de 60 especialistas em adivinhar o futuro, usa para se enriquecer com os mercados futuros, swaps e derivativos em posições altamente alavancadas.
- O que eu tenho é muita sorte, resumiu ele.
James Simons não está sozinho nexta explosão salarial dos administradores dos fundos de hedge. Segundo o Alpha Magazine, existem outros como Ken Griffin (38 anos), da Cidadel Investments, com US$ 1,4 bilhão, Edward Lambert (você ainda vai ouvir muito este nome), da ESL Investiment, que ganhou US$ 1,3 bilhão, boa parte dos quais transformando a Sears, da qual é também chairman, numa decadente loja de departamentos que, contraditoriamente, é uma fonte inesgotável de lucros.
Há também o polêmico George Soros, ex-patrão da Armínio Fraga e inimigo número um do presidente George W. Bush (é um dos grandes financiadores do Partido Democrata), que ganhou US$ 950 milhões, Steven Cohen, da SAC Capital, como US$ 900 milhões, e outros menos importantes, como Carl Icahn, com US$ 600 milhões, que volta e meia aparece nas reuniões de diretoria das grandes empresas exigindo melhor administração e mais lucros, invariavelmente à custa de demissões.
Todos os administradores, mesmo os mais pobrezinhos, defendem as lucrativas taxas de performance porque, desta forma, ficam “alinhados com os interesses dos investidores”. No entanto, estas taxas, que fazem dos fundos de hedge aquilo que o capitalismo tem de mais selvagem, são criticadas por gente como Warren Buffet, o segundo homem mais rico do mundo, que as considera um empurrão para os altos riscos, em detrimento de uma estratégia de longo prazo.
Mas o que fazem estes administradores com tanto dinheiro no bolso? Segundo revelou recentemente o The Wall Street Journal, o patrimônio médio pessoal dos gestores é de US$ 61 milhões. A maioria é formada por homens com menos dos 55 anos (é um mercado onde mulher quase não entra). Preferencialmente, gastam boa parte do dinheiro em obras de arte, seguidas de iates, jóias, hotéis e resortes, relógios, roupas, spas, produtos eletrônicos, amigos e, por que não, vinhos da melhor qualidade.
Afinal, como se diz, a vida é muito curta para se tomar vinho ruim.
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MensagemEnviada: Sáb Out 27, 2007 6:24 pm    Assunto: Responder com Citação

A Face Oculta do Caos

No final da década de 70, o departamento deparou-se com uma míni-revolução, um levante entre os estudantes graduados. O que estes queriam aprender ninguém podia ensinar - uma disciplina recém-criada e mal definida chamada caos. Dez anos depois, o caos tornou-se um dos campos da ciência que mais rápido cresce, oferecendo uma nova maneira de encontrar ordem que aparentemente não têm ordem alguma. Médicos descobrem uma ordem surpreendente na fatal desordem capaz de vencer o coração humano, um tremor espasmódico que é a causa primeira de uma morte súbita e inexplicável. Economistas estão desencavando velhas cotações de bolsas de valores para tentar um novo tipo de análise. Percepções que começaram com Física e Matemática puras remeteram diretamente ao mundo natural - as formas das nuvens, o comportamento dos relâmpagos, o entrelaçamento microscópico dos vasos sanguíneos, a aglomeração galáctica de estrelas. Cientistas estão encontrando padrões universais no comportamento do tempo, no comportamento dos carros congestionando vias expressas, no comportamento do petróleo fluindo nos oleodutos subterrâneos. A nova ciência começou a modificar a maneira pela qual executivos tomam decisões sobre seguros, a maneira pela qual astrônomos olham o sistema solar, a maneira pela qual teóricos políticos falam das tensões que levam a conflitos armados.

Novas idéias podem ser difíceis de ser concebidas e a inexperiente ciência do caos colidiu com algumas tradições firmemente enraizadas - por exemplo, a crença de que sistemas simples devem produzir comportamento simples e ordenados. Quando um punhado de estudantes da Santa Cruz se enredou nos primeiros fios enovelados da nova ciência, perceberam-se totalmente sozinhos. Fora dali, em diversos laboratórios e departamentos de Física, alguns cientistas apaixonadamente iconoclastas estavam criando uma nova disciplina. Um meteorologista, Eduardo Lorenz, tinha descoberto um formato misterioso, mais tarde denominado estranho atrator, que iluminava a caótica imprevisibilidade do tempo que faz na terra.

Um matemático, Benoit Mandelbrot, havia descoberto uma família de padrões que se tornou o fundamento da Geometria fractal. Um físico, Mitchell Feigenbaum, descobria ligações insuspeitadas entre famílias inteiras dos sistemas caóticos, desenvolvendo uma teoria que relacionaria fluidos turbulentos a circuitos eletrônicos flutuantes aos ritmos da própria vida. Todos eles estavam reexaminando muitos sistemas físicos aparentemente fortuitos ou caóticos, descobrindo novas maneiras de formular equações para descrevê-los e daí usando computadores para criar padrões visuais a partir das equações - padrões que não eram óbvios de nenhum outro modo.

Os estudantes, que apenas se iniciavam nessas descobertas instigantes, não sabiam como proceder. A educação de um físico depende do sistema de orientadores e orientados. Um bom orientador ajuda seu aluno a escolher problemas administráveis e fecundos. Se o relacionamento der certo, a influência do professor ajudará o estudante a conseguir emprego. Mas em 1977 não havia orientadores na área do caos. Não havia aulas de caos, nem manuais sobre caos, nem sequer uma publicação dedicada ao caos. Os estudantes tinham de inventar eles próprios o campo de estudos - e, ao fazê-lo, eles conseguiram desenvolver o assunto para todo o mundo.

Em Santa Cruz, o caos começou com um estudante barbudo, natural de Boston e formado pela Universidade de Harvard, chamado Robert Stetson Shaw, que em 1977 estava para completar 31 anos. Isso fazia dele praticamente o mais velho da turma. Sua carreira em Harvard havia sido interrompida diversas vezes, primeiro pelo serviço militar, depois pela decisão de viver numa comunidade e ainda por outras experiências improvisadas. Shaw era quieto, tímido, mas de forte presença. Ele estava a poucos meses de completar sua tese de doutorado em supercondutividade, então um assunto respeitável, embora de certa forma estagnado.

Ninguém estava particularmente preocupado com o fato de ele perder seu tempo lá embaixo no prédio de Física brincando com um computador analógico. Na evolução dos computadores, os analógicos representavam um beco sem saída. Computadores digitais, construídos a partir de circuitos que podiam ser ligados ou desligados, zero ou um, sim ou não, davam respostas precisas às perguntas feitas pelos programadores. Computadores analógicos, por sua própria concepção, eram muito vagos.

Em sua estrutura não havia interruptores do tipo sim-não, mas circuitos eletrônicos como resistências e condensadores, facilmente reconhecidos por qualquer pessoa que tivesse lidado com rádios, antes que a miniaturização de aparelhos eletrônicos solid-state impedisse que amadores desmontassem tais equipamentos. O computador analógico de Santa Cruz era uma coisa pesada e empoeirada, com um painel de madeira na fachada.

Um astrofísico, William Burke, elaborou três equações rabiscadas eque foram colocadas num computador. As equações pareciam simples. Ela expressava um método despojado para calcular um processo conhecido em meteorologia, os movimentos ascendentes e descendentes do ar ou da água, chamado convecção. Após poucas horas de processamento e conecções de fios ajustados aos botões do computador viu-se aparecer na tela um padrão peculiar, cambiante e infinitamente complicado.

A tela em questão proporcionava uma maneira de criar diagramas abstratos de comportamento dinâmico de longo prazo de qualquer sistema físico uma bolinha de gude imóvel no fundo de um buraco, um relógio de pêndulo balançando monotonamente ou o tumulto imprevisível do tempo na Terra. Para a bolinha de gude em repouso, o diagrama seria simplesmente um ponto. Para um sistema periodicamente cíclico como o relógio de pêndulo, o diagrama teria a forma de uma lançada. Para o sistema enganadoramente simples das três equações da convecção, o diagrama era algo completamente diferente. Esse sistema de fluidos ascendentes e descendentes comportava-se caoticamente como a própria atmosfera, um sistema muito mais complicado, embora relacionado a ele. Um sistema caótico nunca se repete de uma maneira periódica e o diagrama estudade nunca girava em torno de si do mesmo modo.

Em vez disso, tinha uma forma intricada e recorrente, uma espécie de dupla espiral, enrolando-se primeiro numa direção, depois em outra. Edward Lorenz, do MIT (Massachusetts Institute of Technology), havia descoberto esse tipo de padrão em 1963. Lorenz reconheceu sua importância quando tentava fazer previsões do tempo no computador. Mas a natureza caótica do atrator significa que previsões de longo prazo seriam impossíveis.

Ao mesmo tempo, o estranho atrator revelava padrões inesperados. Era sinônimo de desordem e imprevisibilidade mas, ainda assim, significava um novo tipo de ordem no tumulto.

Dois cientistas franceses, David Roelle e Floris Takens, mais tarde dariam a esses padrões seu nome provocativo: estranhos atratores.

*

- David Ruelle, Bélgica, França,1971

Ralph Abraham, professor de Matemática. "Tudo o que tem a fazer é colocar suas mãos nesses botões e, de repente, estará explorando esse novo mundo no qual você é um dos primeiros viajantes e nem vai querer subir para tomar um pouco de ar", diz Abraham. Doyne Farmer, natural do Novo México, alto, magro, cabelos cor de areia, tornou-se o porta -voz mais articulado do grupo que veio a se autodenominar Coletivo dos Sistemas Dinâmicos (outros, às vezes, chamavam-no Os Conspiradores do Caos).

Um jovem cientista James Crutchfield, pequeno e atarracado, um estilista do windsurf e, o que era mais importante para o coletivo, um mestre nato em computação. Norman Packard, amigo de infância de Farmer, criado na mesma cidade de Silver City, no Novo México, chegara a Santa Cruz naquele outono, bem quando Farmer começava um ano de licença, disposto a dedicar toda sua energia ao plano de aplicar as leis do movimento ao jogo da roleta.

O empreendimento da roleta era tão sério quanto forçado. Durante mais de uma década Farmer e Packard, junto com um grupo mutável de colegas físicos e alguns curiosos adotaram-no. Eles calcularam inclinações e trajetórias, escreveram e reescreveram programas, adaptaram computadores especiais nos sapatos e fizeram nervosas incursões a cassinos.

Esses experimentos utilizavam alguns equipamentos eletrônicos utilizados em física de baixas temperaturas. Tracejadores de gráficos, conversores e filtros eletrônicos integrados a pequenos computadores digitais.

Esses cinetistas experimentavam suas investigações brincando com engenhocas eletrônicas, que a qualquer hora poderiam ser encontrados reorganizando circuitos, arrancando fios remendados, discutindo sobre consciência ou evolução, ajustando o painel de um osciloscópio, ou apenas observando um brilhante ponto verde traçar uma curva de luz, sua órbita vibrando e agitada como algo vivo.

Essa nova geração de cientistas jamais poderiam ter alcançado suas descobertas dentro da educação tradicional na dinâmica dos sistemas físicos. Essa educação tradicional nunca revelara o potencial de tal complexidade porque se concentrava em sistemas lineares. Um sistema linear obedece às leis da proporção quanto mais depressa se vai, mais longe se chega. A linearidade torna os cálculos fáceis ou, ao menos, manejáveis. Infelizmente, a maioria dos sistemas do mundo real não é linear.

Eles contêm uma certa torção, como a fricção, que não varia puramente como uma função de outras variáveis. A não-linearidade exigia cálculos mais difíceis. Poucos consideraram a não-linearidade uma força criativa; mas foi a não-linearidade que criou os padrões misteriosamente belos dos estranhos atratores. Eles precisavam fazer perguntas que pudessem ser respondidas e que valessem a pena ser respondidas. Eles buscaram meios de interligar teoria e pesquisa aí, pensavam, estava o vazio a ser preenchido.

Logo perceberam que muitos tipos de questões poderiam ser levantados sobre os possíveis comportamentos de sistemas físicos simples e os estranhos atratores que eles produziam. Quais as suas formas características? O que a Geometria revelava sobre a física dos sistemas físicos correlatos? Um físico sempre quer calcular medidas. O que havia para ser medido nessas fantasmagóricas imagens em movimento? Quais as qualidades especiais que tornavam os estranhos atratores tão encantadores? A imprevisibilidade era uma delas mas onde encontrar os calibres para medir tal qualidade? Perguntavam-se: onde fica o mais próximo estranho atrator? Estaria no pára-choque barulhento do carro? Na bandeira tremulando a esmo na brisa? Numa folha que flutuava?

Não tardou para o astrofísico Burke ficasse perfeitamente convencido de que o velocímetro de seu carro oscilava do modo não-linear típico do estranho atrator. Um cientista chamado Robert Stetson Shaw, ocupando-se de um projeto experimental que iria mantê-lo entretido por anos, adotou um sistema dinâmico tão caseiro quanto algum físico pudesse imaginar: uma torneira pingando. Como gerador de organização, uma torneira pingando oferece pouco para se trabalhar. Mas, para um investigador iniciante do caos, a torneira pingando provou ter certas vantagens. Todo mundo tem dela uma imagem mental. O fluxo de dados é o mais unidimensional possível: uma batida ritmada de pontos isolados mensuráveis no tempo. Nenhuma dessas qualidades poderia ser encontrada em sistemas como por exemplo - o sistema imunológico humano -, ou o perturbador efeito da interação de feixes que prejudicava inexplicavelmente o desempenho de partículas em colisão do Acelerador Linear de Stanford.

Na torneira pingando, tudo que existe é a solitária linha de dados. E não é nem uma variação contínua de velocidade ou temperatura apenas uma lista dos tempos de gotejamento. Os pingos podem ser regulares. Ou, como qualquer um descobre ao ajustar uma torneira, podem tornar-se irregulares e aparentemente imprevisíveis. Solicitado a organizar um ataque a um sistema como esse, um físico tradicional começaria por montar um modelo físico o mais completo possível. Os processos que norteiam a formação e a ruptura das gotas são compreensíveis, ainda que não sejam tão simples como possam parecer. Uma variável importante é o ritmo do fluxo. (Este deve ser lento, comparado à maioria dos sistemas hidrodinâmicos. Normalmente, Shaw observava o ritmo de uma a dez gotas por segundo.) Outras variáveis incluem a viscosidade do fluxo e a tensão de superfície.

Uma gota de água pendendo de uma torneira, à espera do momento de se romper, assume uma forma tridimensional complicada e apenas o cálculo dessa forma era, como diz Shaw, "o estado de arte em matéria de cálculo por computador". Uma gota enchendo-se de água é como um pequeno saco elástico de tensão superficial, oscilando para lá e para cá, aumentando a massa e expandindo as paredes até a ruptura.

Um físico que tentasse construir um modelo completo do problema da gota, formulando um conjunto de equações para depois tentar resolvê-las, acabaria no mato sem cachorro. Uma alternativa seria esquecer a Física e observar apenas os dados, como se estivessem saindo de uma caixa-preta. Dada uma lista de números representando intervalos entre as gotas, será que um especialista em dinâmica caótica encontraria algo útil para dizer? Na verdade, como foi comprovado mais tarde, podem-se conceber métodos para organizar esses dados dentro da Física e esses métodos se mostraram decisivos no que diz respeito à aplicação do caos a problemas do mundo real. Shaw começou a meio caminho entre esses dois extremos, fazendo uma espécie de caricatura de um modelo físico completo. Ele fez um resumo rudimentar da Física das gotas, imaginando um peso que pendesse de uma mola. O peso aumenta constantemente. A mola estica e o peso desce cada vez mais. A certa altura, uma porção do peso se rompe. A quantidade que se desprendesse, Shaw supôs arbitrariamente, dependeria apenas da velocidade da queda do peso descendente quando atingisse o ponto de ruptura.

Então, naturalmente, o peso restante voltaria para a posição anterior, como fazem as molas, com oscilações que estudantes aprendem a delinear usando equações normais. A característica interessante do modelo - a única característica interessante - era a torção não-linear que possibilita o comportamento caótico. O tempo preciso de uma gota dependia do ritmo do fluxo, é claro, mas dependia também de como a elasticidade desse saco de tensão superficial interagia com o peso que aumentava constantemente. Se uma gota iniciasse sua vida já em queda, ela se romperia mais cedo. Se acaso se formasse quando sua superfície inferior estivesse subindo, poderia encher-se com um pouco mais de água antes de romper-se.

Será que o modelo de Shaw geraria tanta complexidade como uma torneira de verdade? E essa complexidade seria da mesma espécie? Shaw instalou-se em um laboratório no prédio de Física, com uma grande tina de plástico de água sobre a cabeça. Quando uma gota caía, interrompia um feixe de luz e na sala ao lado um microcomputador marcava o tempo. Enquanto isso, Shaw fazia suas equações e operava o computador analógico, produzindo uma torrente de dados imaginários, muito parecidos às gotas da torneira real. Mas, para ir além, Shaw necessitava de um modo de colher dados puros de qualquer experiência e trabalhar com equações e estranhos atratores que pudessem revelar padrões ocultos.

Com um sistema mais complicado,uma variável poderia ser graficamente relacionada a outra, correlacionando mudanças na temperatura ou na velocidade com o passar do tempo. Mas a torneira pingando proporcionava apenas uma série de tempos. Shaw tentou, então, uma técnica desenvolvida pelo grupo de Santa Cruz, que foi talvez sua contribuição prática mais esperta e duradoura ao progresso do caos - um método de reconstruir um estranho atrator invisível que poderia ser aplicado a qualquer série de dados. Para os dados da torneira pingando, Shaw construiu um gráfico no qual o eixo horizontal representava um intervalo de tempo entre duas gotas e o eixo vertical representava o intervalo de tempo entre as duas seguintes.

Se entre a gota número um e a gota número dois decorressem 150 milésimos de segundo, e depois 150 milésimos de segundo decorressem entre a gota número dois e a gota número três, ele marcava um ponto na posição 150-150. Era tudo que havia a fazer. Se o gotejamento fosse regular, o gráfico seria apropriadamente inerte. Cada ponto cairia no mesmo lugar. O gráfico seria um simples ponto. Ou quase - na verdade, a primeira diferença entre a torneira pingando no computador e a torneira real era que esta estava sujeita a distúrbios, ou "ruído", sendo extremamente sensível. Shaw acabou fazendo a maior parte de seu trabalho à noite, quando o tráfego de pessoas no corredor era mínimo. O barulho significava que, em vez do simples ponto previsto pela teoria, ele veria uma mancha ligeiramente indistinta.

A medida que o fluxo aumentasse, o sistema passaria por uma mudança repentina nas suas características. Então as gotas cairiam em pares repetidos.Um intervalo poderia ser de 150 milésimos de segundo e o próximo, de 80. Assim, o gráfico mostraria duas manchas indistintas, uma centrada em 150-80 e outra em 80-150 e assim por diante. O verdadeiro teste ocorreu no momento em que o padrão se tornou caótico, quando o ritmo do fluxo foi novamente modificado. Se fosse mesmo fortuito, haveria pontos dispersos por todo o gráfico. Mas, se um estranho atrator estivesse oculto nos dados, poderia se revelar como um padrão vago mas perceptível.

Muitas vezes acontecia serem necessárias três dimensões para se ver a estrutura; mas isso não era problema. Em vez de assinalar cada intervalo em relação ao próximo, os cientistas assinalavam cada intervalo em relação a cada um dos dois subseqüentes. Era um truque, um artifício. Normalmente, um gráfico tridimensional requer o conhecimento de três variáveis independentes em um sistema. O truque possibilitava três variáveis pelo preço de uma. Refletiu a crença desses cientistas de que a ordem está tão profundamente contida na aparente desordem que encontraria um modo de se expressar, mesmo a pesquisadores que não soubessem quais variáveis físicas medir.

No caso da torneira de Shaw, as imagens ilustram o fato. Em três dimensões, sobretudo, os padrões apareciam como rastros de fumaça saindo de um avião, desses que escrevem no céu, descontrolado. Shaw poderia combinar sinais gráficos dos dados experimentais com os dados produzidos pelo modelo computadorizado, sendo a principal diferença o fato de os dados reais aparecerem sempre mais indistintos, manchados pelo ruído. Mas a estrutura era inconfundível. A medida que os meses passavam, a transição de rebeldes para físicos era lenta. De vez em quando, sentados em um café ou trabalhando em seu laboratório, um ou outro estudante tinha de conter o espanto que sua fantasia científica ainda não tinha eliminado. "Meu Deus, ainda estamos fazendo isso e ainda faz sentido", dizia Crutchfield. "Ainda estamos aqui: Até onde isso irá?"

A maioria dos professores de Física viu-se numa posição difícil. "Não tínhamos orientador, ninguém para nos dizer o que fazer", diz Shaw. "Durante anos ficamos numa situação à parte e isso persiste até hoje. Nunca tivemos recursos financeiros em Santa Cruz. Cada um de nós trabalhou períodos consideráveis sem receber nada e o tempo todo era uma operação de fundo de quintal, sem orientação intelectual ou de qualquer outro tipo." Cada membro do coletivo era chamado de lado de tempos em tempos para conversas francas. Eles eram advertidos de que, mesmo se de alguma forma fosse encontrada uma maneira de justificar um doutorado, ninguém seria capaz de ajudar os estudantes a conseguir um emprego em um campo inexistente.

Isso podia ser uma moda passageira, diziam os professores, e depois como é que vocês vão ficar? Na verdade, fora do abrigo de sequóias nas colinas de Santa Cruz, o caos estava criando seu próprio estabelecimento científico e o Coletivo dos Sistemas Dinâmicos deveria se juntar a ele. O ponto de inflexão foi uma aparição surpresa em um encontro sobre Física de matéria condensada realizado em Laguna Beach em 1978. O coletivo não fora convidado, mas apareceu assim mesmo, amontoando-se na caminhonete Ford 1959 de Shaw, apelidada por eles "Sonho Cremoso". Por via das dúvidas, o grupo levou equipamentos, incluindo um enorme monitor de TV e um videoteipe. Quando um orador convidado cancelou sua presença à última hora, Shaw avançou e tomou seu lugar.

A ocasião foi perfeita. O caos já ostentava a fama de ser mencionado a meia voz, mas poucos dos físicos presentes à conferência sabiam do que se tratava. Shaw começou então explicando os diferentes tipos de atratores, dos comuns aos estranhos; a princípio, os estados inertes (quando tudo fica imóvel); depois, ciclos periódicos (quando tudo oscila); e, por fim, estranhos atratores caóticos (o restante). Ele demonstrou sua teoria com gráficos computadorizados em videoteipe. ("Os meios audiovisuais nos deram uma vantagem", diz Shaw. "Podíamos hipnotizá-los com flashes de luz.") Ele ilustrou o atrator de Lorenz e a torneira que pinga. A palestra foi um triunfo popular e vários professores de Santa Cruz estavam no auditório, vendo o caos pela primeira vez através dos olhos de seus colegas.

Mas o coletivo não podia durar para sempre. Quanto mais se aproximava do mundo real da ciência, mais perto da separação se encontrava. Seus membros começaram a pensar no futuro individual e passaram a colaborar com físicos e matemáticos estabelecidos em outros lugares. Tendo aprendido a procurar estranhos atratores em bandeiras tremulantes e em velocímetros defeituosos, os cientistas fizeram questão de detectar os sintomas do caos em toda a Física atual. Peculiaridades outrora desprezadas como ruído - flutuações surpreendentes, regularidades misturadas a irregularidades - eram explicadas agora nos termos da nova ciência. Tais efeitos pipocaram de repente em escritos a respeito de tudo, desde lasers até circuitos eletrônicos.

Quando o coletivo se dissolveu - seus membros se dirigindo às mais importantes instituições de Física, do Laboratório Nacional de Los Álamos ao Instituto de Estudos Avançados de Princeton e à Universidade da Califórnia em Berkeley -, alguns professores de Santa Cruz também já haviam aderido ao caos. Eles estavam se associando a um movimento: químicos, ecologistas, economistas, climatologistas tentam atualmente reconstruir estranhos atratores a partir de dados brutos, assim como Shaw fizera em seus estudos com a torneira gotejante.

Especialistas em finanças usam as técnicas desenvolvidas pelo grupo de Santa Cruz para analisar décadas de cotações diárias de bolsas de valores,buscando padrões que acreditam existir ali. Muitos fisiólogos acreditam agora que o caos proporciona um modo de prever - e talvez de tratar - ritmos irregulares no processo que governa a vida, desde a respiração até os batimentos cardíacos e até a função do cérebro. No MIT, médicos comparam eletrocardiogramas humanos com dados de um modelo de computador de contrações cardíacas caóticas, numa tentativa de prever com bastante antecedência quando o órgão sofrerá um espasmo fatal.

Ecologistas usam a Matemática do caos para descobrir como, na ausência de mudanças ambientais fortuitas, populações de espécies podem crescer ou diminuir desordenadamente por conta própria. Packard estuda a tendência de processos caóticos de criar padrões complexos em fenômenos como flocos de neve, cuja forma delicada incorpora uma mistura de estabilidade e instabilidade que só agora começa a ser compreendida. Ele e Farmer utilizam a Física dos sistemas dinâmicos para estudar o sistema imunológico humano, com seus bilhões de componentes e sua capacidade de aprender, memorizar e reconhecer padrões. Para esses cientistas e seus colegas, o caos tornou-se um conjunto de instrumentos capaz de elucidar fatos aparentemente casuais.

Mas é também uma série de atitudes em relação à complexidade uma nova maneira de ver. Eles sentem que estão revertendo uma tendência científica de analisar sistemas em termos de suas partes constituintes quarks, cromossomos ou nêutrons. "A tendência científica, particularmente em Física, tem sido pelo reducionismo, uma constante fragmentação das coisas em minúsculos pedacinhos", diz Farmer. "O que as pessoas estão finalmente percebendo é que esse processo é um beco sem saída. Os cientistas estão muito mais interessados na idéia de que o todo pode ser maior que a soma da partes."
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MensagemEnviada: Sáb Out 27, 2007 6:31 pm    Assunto: Responder com Citação

O software que sabe investir

Nos fundos quantitativos, os computadores determinam as estratégias de investimento

Por Juliana Garçon

EXAME No mundo da ficção científica, computadores já tentaram substituir os tripulantes de naves espaciais aniquilando-os, como no filme 2001: Uma Odisséia no Espaço. No nicho do mercado financeiro dos chamados fundos quantitativos, as máquinas não precisaram matar ninguém para controlar a situação. Munidos de softwares que não apenas fazem análises da trajetória de ações e moedas mas também levam em conta dados de setores da economia e resultados de empresas, os computadores fazem previsões e, em alguns casos, disparam ordens de compra e venda automaticamente. No Brasil, a participação dos fundos quantitativos ainda é modesta. Há apenas 11 no país, quatro deles lançados em 2006, e juntos movimentam o correspondente a 0,05% do mercado de fundos. Mas a previsão é que tais números aumentem significativamente neste ano.

Esse modelo de fundo surgiu nos Estados Unidos, em 1995, mas a explosão em escala mundial aconteceu nos últimos três anos. Seu exemplar mais famoso é o Superfund, da austríaca Quadriga, que de 1996 a 2006 ganhou mais de 500% em dólar -- ante alta de 100% da bolsa de Nova York. Os quantitativos são divididos em dois grupos. Os puros, mais raros, são os que obedecem cegamente às ordens do computador -- o gestor só toma decisões em caso de crise de mercado ou mudança estrutural. No misto, a indicação do computador é avaliada por um profissional antes da tomada efetiva de decisão. Estima-se que cerca de 25% dos hedge funds internacionais operem com algum tipo de modelo quantitativo. Por aqui, pelo menos até agora, o desempenho dos fundos quantitativos não tem sido brilhante. Dos 11 existentes no país, sete perderam para o CDI e para o Ibovespa, da criação até dezembro do ano passado. No entanto, isso não acabou com o entusiasmo de quem confia nos softwares baseados em algorítmicos. A gestora Phynance Asset Management anunciou que em maio vai iniciar a comercialização de seus dois fundos, o multimercado Orion Quant, criado em parceria com o WestLB, e o Signos, único quantitativo no Brasil a operar só com ações. A idéia é radicalizar a opção pelos complexos cálculos matemáticos das máquinas. "A interferência humana é um risco", diz o físico Fábio Bretas, consultor da gestora. A opinião, claro, é controversa. Para Ricardo Rochman, professor do Centro de Estudos em Finanças (GVCEF) da Fundação Getulio Vargas (FGV), os softwares são muito úteis, mas o olhar humano é insubstituível. Segundo ele, nem mesmo os fundos internacionais que operam com ordens automáticas de computador deixam de contar com uma série de mecanismos de controle de risco.

Os fundos quantitativos nasceram da cabeça de Doyne Farmer e Norman Packard, dois físicos americanos que resolveram criar modelos nos anos 80 para ganhar dinheiro nos cassinos de Las Vegas. Com a ajuda de fórmulas matemáticas, baseadas em parte na Teoria do Caos, tentavam prever os resultados das roletas. Ganharam mais que perderam e foram banidos dos cassinos. Depois dessa experiência, resolveram criar um fundo de investimentos para o mercado de ações com proposta similar. Farmer e Packard venderam a empresa nos anos 90 por algumas centenas de milhões de dólares (o valor total não foi divulgado). Pelo menos para eles, os fundos quantitativos foram uma excelente maneira de enriquecer.
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MensagemEnviada: Sáb Out 27, 2007 6:37 pm    Assunto: Responder com Citação

Número de robôs que lucram investindo no
mercado financeiro cresce e mostra que a
economia pende cada vez mais para o virtual




Finanças
Uma cena em extinção

Número de robôs que lucram investindo no
mercado financeiro cresce e mostra que a
economia pende cada vez mais para o virtual


Ana Paula Baltazar

Beto Barata/AE

Se o desafio pode ser expresso em termos matemáticos, ninguém melhor do que um computador para resolvê-lo. É por isso que, sem descargas de adrenalina nem riscos de infarto, cérebros eletrônicos estão substituindo o homem em decisões de investimento nos principais centros financeiros do planeta. Esses robôs já administram 1,5 trilhão de dólares – o equivalente a 7% do volume mundial gerido por fundos de investimento. Ininterruptamente, analisam o mercado e compram e vendem ações, moedas e commodities. Um estudo feito com base em setenta fundos americanos geridos por esses sistemas, chamados de quantitativos, demonstrou que os analistas virtuais por vezes apresentam melhor desempenho do que os rivais de carne e osso. De 2001 a 2004, o volume de recursos administrados por máquinas cresceu 21%, enquanto os geridos de forma convencional, 9%. A Lipper, empresa internacional de pesquisa financeira, indica que surgiram nos Estados Unidos 81 novos fundos robóticos em 2006. Eram 21 em 2005 e somente três em 2001.

Ninguém deve sair correndo de casa para colocar dinheiro sob o comando dessas máquinas, mas elas começam a representar um contraponto estridente ao mundo analógico dos investimentos. Esses novos fundos têm outra singularidade: não são administrados por economistas, mas, normalmente, por físicos, matemáticos e engenheiros. Os robôs investidores usam conceitos e técnicas computacionais baseados na teoria do caos. Tal doutrina defende a idéia de que sempre é possível encontrar ordem, mesmo em fenômenos tidos como caóticos. Um exemplo: antes de soltar um lápis no ar, não há como saber exatamente o que vai acontecer com ele ao tocar o chão. Mas, assim que é solto, as primeiras informações sobre seu movimento permitem prever o restante da trajetória de queda. Os fundos quantitativos processam as variações no mercado financeiro, que correspondem ao início da descida do lápis, e estimam o que vem depois.


No Brasil, os fundos quantitativos engatinham, mas, ainda assim, o volume de recursos gerenciados por computadores dobrou em 2006, atingindo 0,8% dos 800 bilhões de reais que a indústria de fundos movimenta no país. Uma dessas empresas, a Phynance, é administrada pelo astrofísico Fabio Bretas. Há dez anos, ele começou a experimentar os altos e baixos da bolsa e decidiu aplicar seus conhecimentos científicos para destrinchar essas flutuações. Com uma equipe de doze pessoas, com apenas dois economistas e seis físicos ou especialistas em computação, desenvolveu um modelo matemático que dá aos computadores condições de acompanhar o comportamento das trinta ações com maior liquidez da Bovespa. As máquinas processam perto de 1 milhão de dados por semana e examinam padrões estatísticos. "Os computadores decidem sem nenhuma influência das emoções", diz Bretas. "Dessa forma, eliminamos da decisão fatores como a paixão ou o ódio, comuns em pessoas que ganharam ou perderam dinheiro com determinado papel."

O sonho dos fundos quantitativos é imitar a trajetória bem-sucedida de dois físicos americanos que estudaram na Universidade da Califórnia, em Santa Cruz. Na década de 1970, a dupla desenvolveu um minicomputador embutido no sapato para vencer as roletas dos cassinos de Las Vegas. Eles lucraram 10 000 dólares. Em 1991, Doyne Farmer (veja entrevista) e Norman Packard fundaram a Prediction Company, aplicando seus conhecimentos sobre sistemas complexos e teoria do caos para fazer previsões em torno dos preços de ações. O sucesso foi tão grande que, em 2000, eles venderam 25% da empresa ao banco suíço UBS por 300 milhões de dólares. Em novembro do ano passado, concluíram a venda do restante da companhia, mas silenciaram sobre o valor final do negócio.


s críticos de modelos como os da Prediction argumentam que eles se baseiam em dados históricos e, portanto, não estão preparados para lidar com eventos inesperados. Além disso, não conseguem levar em conta fatores humanos, como o lançamento de um produto por uma empresa ou uma mudança administrativa que pode ter impacto nos resultados de uma companhia. "Eles apenas monitoram certas condições do mercado e compram ou vendem reagindo a elas. Já uma pessoa é capaz de ler jornais, conversar com outras pessoas e refletir sobre o que está acontecendo. Por isso, há coisas que os modelos que construímos só serão capazes de fazer quando as máquinas começarem a pensar", disse Farmer a VEJA.

Hoje, esses sistemas têm algo de humano, por exemplo, no comportamento de manada que podem apresentar diante de uma crise sistêmica ou de um ataque especulativo. Como as regras que estão por trás dos computadores apresentam muitas semelhanças, as máquinas podem tomar as mesmas decisões sobre compra e venda de ativos em uma determinada situação. E isso cria um movimento, que pode apontar para o buraco, semelhante ao de uma manada. Com o tempo, acredita Farmer, uma espécie de seleção natural pelo lucro tenderá a favorecer os robôs que se comportam de maneira diferente.

A inteligência artificial também tem sido incorporada em larga escala por bancos e operadores de cartões. Eles usam redes neurais, por exemplo, para reforçar a segurança de seus sistemas de computadores. Essas redes tentam simular em máquinas o funcionamento do cérebro humano em atividades de aprendizado, associação de idéias e abstração. Elas são capazes de identificar o comportamento dos clientes e avaliar se uma operação específica de saque ou de compra por cartão pode ser fraudulenta. Caso se detecte uma atividade fora dos padrões, a operação não é autorizada.

O processo de virtualização do dinheiro, movido pela indústria financeira, começou com os caixas eletrônicos, na década de 1970, passou pelos sistemas de internet banking e, atualmente, pode ser observado no crescimento do mercado de cartões. Enquanto o número total de cheques trocados no Brasil caiu 35% nos últimos oito anos, o uso de cartões de crédito cresceu mais de 150% desde 2000. Nas transações realizadas pelos consumidores, que excluem as pessoas jurídicas, o cartão superou o cheque como meio de pagamento em 2004 e sua participação vem crescendo. Neste ano, a estimativa é que os cartões sejam usados em 20% dos pagamentos feitos pelas famílias brasileiras, em comparação com 13% realizados com cheques. Segundo projeção da consultoria Boanerges & Cia., em 2015 a participação dos cartões deve crescer para 32% e a dos cheques cairá para 8%.
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MensagemEnviada: Sáb Out 27, 2007 6:39 pm    Assunto: Responder com Citação

As máquinas vão pensar


uando os estudos sobre a teoria do caos apenas engatinhavam na Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, na década de 1970, os físicos Doyne Farmer e Norman Packard decidiram usar cálculos para vencer as roletas de Las Vegas. Os anos de estudo e as incursões aos cassinos renderam 10 000 dólares à dupla, mas eles perceberam que podiam usar suas teorias para apostar mais alto. Em 1991, fundaram a Prediction Company, especializada no desenvolvimento de modelos computacionais para a gestão de recursos no mercado financeiro. O sucesso da empresa chamou a atenção da União de Bancos Suíços (UBS), que, no ano passado, adquiriu o controle da empresa. Packard atua hoje na área de biotecnologia. Farmer é professor do Instituto Santa Fé, no Novo México, e concedeu a seguinte entrevista a Ana Paula Baltazar.

Veja – Os modelos para previsão de movimentos do mercado financeiro se mostraram eficientes em alguns aspectos. Mas onde podem falhar?
Farmer – Esses modelos são primitivos. Essencialmente, respondem a estímulos, de modo muito mais parecido com o cérebro de uma barata do que com o de um ser humano. Eles não apresentam um modelo cognitivo do mundo. Apenas monitoram certas condições do mercado e compram ou vendem em resposta a essas variações. Em contrapartida, uma pessoa pode ler jornais, conversar com outras e pensar sobre o que está acontecendo. Portanto, existem coisas que uma pessoa é capaz de fazer que os modelos do tipo que construímos só poderão fazer quando as máquinas começarem a pensar.

Veja – Como esses modelos devem evoluir?
Farmer – Esses tipos de modelo ficarão cada vez mais precisos e se estenderão a outros domínios. Com o tempo, eles começarão a processar informações de texto e a modelar o comportamento dos agentes financeiros. Enfim, um dia as máquinas começarão a analisar o cenário usando modelos cognitivos complexos. Vão superar totalmente os operadores humanos.

Veja – Quando isso deve acontecer?
Farmer – Nos próximos vinte anos, o poder de hardware dos computadores será multiplicado por 1 000. Com isso e com o lento aperfeiçoamento do software, eles poderão executar tarefas cada vez mais complexas até que terminem pensando, mesmo que façam isso por métodos completamente diferentes do nosso. Não consigo dizer quando isso acontecerá, mas ficaria surpreso se levasse mais do que 100 anos. O grande desafio é entender como fazer com que os computadores se programem sozinhos, estabeleçam objetivos espontaneamente e construam modelos abstratos sobre o mundo. Esses são problemas difíceis, mas não há razão para acreditar que não tenham solução. Afinal, nós fazemos isso. Nossos cérebros são apenas máquinas, com lentas unidades biológicas de processamento e grande quantidade de processamento paralelo. Ainda não entendemos a arquitetura que nos permite pensar, mas isso também é uma questão de tempo.

Veja – Então, os robôs investidores vão dominar os mercados financeiros no futuro?
Farmer – Eu acredito que sim. Hoje é verdade que, na maioria dos casos, a decisão de comprar e vender é tomada por um ser humano e que a máquina apenas gerencia a tática e o momento de execução da ordem. No entanto, sistemas como os da Prediction Company, em que todas as decisões são tomadas por máquinas, estão se tornando cada vez mais comuns.
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MensagemEnviada: Sáb Abr 19, 2008 1:36 pm    Assunto: Responder com Citação

bom dia Amigos , primeiro venho pedir ajuda com o mt4 é que eu mudei do marketiva para uma outra operadora e gostaria de saber coisas que ainda ñ sei no mt4 tipo a quantidade de pares que compramos na outra operadora colocava quantidades sem pontos tipo 1600 era uma quantidade que eu sabia quanto estava comprando de pares agora o mt4 é asim 1.0 2.0 vai até 8.0 ñ sei quanto estou comprando de um par se puderem me ajudar agradeço e tambem no marketiva tem um coisa de que eu gosto muito que é quantos pips subiu determinado par na quele dia e modifica de 6 em 6 horas no mt4 ñ achei essa opção ! desde já grato pela atenção.
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MensagemEnviada: Ter Abr 22, 2008 12:16 pm    Assunto: Responder com Citação

Bom, você perguntou duas coisas, a segunda eu não entendi, a primeira eu entendi em parte.

Para comprar (ou vender) no MT4, você faz isso por lotes. Um lote equivale a 100.000 unidades monetárias daquele par. Daí se sua alavancagem é de 1:100, você precisa de 1.000 unidades monetárias para comprar um lote inteiro, pois 1.000 u.m. x 100 de alavancagem dá 100.000. Desse modo você pode comprar lotes fracionados (se sua corretora permitir), por exemplo 0,5 lote, 0,02 lote e assim por diante de acordo com a margem disponível na sua conta. Exemplo: você quer comprar EUR/USD a 1,4655, então um lote desse par vale 146.550, ou seja, para comprar um lote desse par com uma alavancagem de 1:100 você precisa ter de margem disponível 1.465,50. Entendeu?

O máximo de lotes não é 8 e sim quanto a sua corretora permite, já vi negociações de 34 lotes. No MT4 vai até 8 na lista de opções, mas você pode digitar quantos quiser manualmente.

[]'s
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MensagemEnviada: Ter Abr 22, 2008 9:29 pm    Assunto: Responder com Citação

Branquim escreveu:
Bom, você perguntou duas coisas, a segunda eu não entendi, a primeira eu entendi em parte.

Para comprar (ou vender) no MT4, você faz isso por lotes. Um lote equivale a 100.000 unidades monetárias daquele par. Daí se sua alavancagem é de 1:100, você precisa de 1.000 unidades monetárias para comprar um lote inteiro, pois 1.000 u.m. x 100 de alavancagem dá 100.000. Desse modo você pode comprar lotes fracionados (se sua corretora permitir), por exemplo 0,5 lote, 0,02 lote e assim por diante de acordo com a margem disponível na sua conta. Exemplo: você quer comprar EUR/USD a 1,4655, então um lote desse par vale 146.550, ou seja, para comprar um lote desse par com uma alavancagem de 1:100 você precisa ter de margem disponível 1.465,50. Entendeu?

O máximo de lotes não é 8 e sim quanto a sua corretora permite, já vi negociações de 34 lotes. No MT4 vai até 8 na lista de opções, mas você pode digitar quantos quiser manualmente.

[]'s



obrigado por sua explicação mas na segunda pergunta quiz dizer que tem em amostra onde fica os preços dos pares um contador de pips que indica quantos pips os pares subiram no dia algo dessa forma eur/usd 157.98 157.95 (+0.30) que indica que desde 6 da manha subiu 30 pips entendeu ? no mt4 tem essa opção? obrigado por responder e boa sorte em seus investimentos !
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MensagemEnviada: Qua Abr 23, 2008 6:29 pm    Assunto: Responder com Citação

No MT4 não tem isso, mas tem como você fazer via indicador personalizado na janela do gráfico, mas daí você precisa aprender a programar em MQL4.

[]'s
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