Clube do Livro: James Owen Weatherall, "A Física de Wall Street: Uma Breve História de Prevendo o Imprevisível"

James Owen Weatherall-The Physics of Wall Street - interview - Goldstein on Gelt - June 2013

Os críticos geralmente culpam os modelos financeiros defeituosos pela crise financeira iniciada em 2008. Como resultado, o público difamara os criadores dos modelos. Em A Física de Wall Street: Uma Breve História da Prevenção do Imprevisível Universidade da Califórnia, Irvine Professor James Owen Weatherall explora como os físicos mudaram para sempre as finanças. Investmentmatome falou com Weatherall sobre A Física de Wall Street, seus pensamentos sobre a formulação de políticas e o futuro da modelagem financeira.

Você pensou na ideia deste livro em 2008. Embora este livro não seja sobre a crise financeira, conte-me sobre como escrever este livro durante um período tumultuado de finanças.

Você está certo de que este não é um livro sobre a crise financeira de 2007-08, mas a crise estava certamente em segundo plano, e isso fazia parte da minha motivação para escrever o livro. No outono de 2008, quando comecei a pensar sobre isso, estava terminando minha tese de doutorado em física. Como muitas pessoas na época, eu acompanhava de perto a notícia do colapso do Lehman Brothers e do resgate do governo da AIG. Fiquei impressionado em particular pelo que parecia ser um tema consistente na cobertura da crise pela imprensa. Mais e mais eu li que de alguma forma "quants" tinha desempenhado algum papel. "Quant", aprendi, é curto para "comerciante quantitativo" ou "analistas quantitativos". São pessoas que usam modelos matemáticos bastante sofisticados para entender Wall Street. Muitos deles têm formação em áreas como física, matemática ou ciência da computação, e os modelos que eles usam têm suas raízes nesses campos. E, foi sugerido, esses modelos tinham falhado em 2008.

Houve muito moralizante e eu-disse-lhe então na época. Os críticos sugeriram que era loucura pensar que matemática ou física poderiam ajudar a entender uma empresa humana complexa como os mercados financeiros. Mas eu pensei que deveria haver mais na história do que apenas isso. De onde vieram esses modelos? O que eles pretendiam fazer e por que um

ninguém espera que eles funcionaram? Foi realmente a crise que me levou a mergulhar na tentativa de entender a história sobre a qual eu falo no livro.

Muitas pessoas pensam que quants foram responsáveis pela crise financeira. Qual o papel dos modelos financeiros nas finanças?

Parece-me que os modelos financeiros são essenciais para as finanças modernas. Os modelos financeiros são mais ou menos necessários para os bancos e investidores comercializarem produtos financeiros conhecidos como derivativos, incluindo itens como opções e futuros. E os derivativos - embora sejam criticados o tempo todo - são, na verdade, uma grande parte de como funciona nossa economia. Os derivativos ajudam as empresas a se protegerem contra a incerteza, permitindo que usem seu capital de forma mais eficaz. Então, os modelos são apenas um fato da vida financeira nos dias de hoje.

A verdadeira questão diz respeito a como devemos pensar sobre esses modelos para usá-los da maneira mais confiável possível. Aqui, penso eu, a história faz uma grande diferença. Muitos profissionais de investimento que conhecem os modelos financeiros aprenderam sobre eles em um livro de finanças, onde eles são frequentemente apresentados como conjuntos de equações que informam como o preço de alguns instrumentos depende de vários fatores, como volatilidade ou data de vencimento. O que é suprimido nesses tratamentos é o fato de que suposições muito fortes sobre as condições do mercado geralmente desempenham um papel importante na derivação dessas equações. Modelos financeiros são aproximações de um mundo muito complicado. E essas aproximações podem ser úteis, se as usarmos cuidadosamente; mas se não os usarmos com cuidado, ou se não prestarmos muita atenção às suposições subjacentes aos nossos modelos, então poderemos ter problemas. Uma coisa que podemos aprender com a história da modelagem financeira é exatamente o que as pessoas que criaram esses modelos estavam fazendo.

Esse tipo de erro sobre as suposições desempenhou um grande papel em 2008. Basicamente, o modelo que muitos investidores, bancos e até agências de classificação de crédito usavam para precificar produtos financeiros conhecidos como CDOs fazia parecer que esses produtos valiam muito mais que eles acabaram valendo a pena. Quando a incompatibilidade foi notada, muito dinheiro desapareceu durante a noite, deixando alguns grandes jogadores insolventes. (Essa é a história muito curta do colapso do Bear Sterns, do Lehman Brothers e do braço de produtos financeiros da AIG.) Depois, muitas pessoas apontaram o modelo que subestimava esses produtos - e até mesmo os quants que tinham projetado o modelo. Mas parece-me que o que realmente deu errado, aqui, é que as principais instituições continuaram a usar um certo modelo muito tempo depois que as suposições por trás dele se tornaram muito ruins. Não deveria ser uma surpresa que o modelo não funcionasse muito bem. Acho que a melhor e mais caridosa interpretação desse fracasso em mudar os modelos é que muitas das pessoas que usam modelos todos os dias não pensam muito sobre as suposições que esses modelos fazem.

Os críticos dos modelos financeiros geralmente argumentam que os seres humanos agem irracionalmente e que os modelos financeiros são, portanto, defeituosos. O que você acha?

Eu acho que esse tipo de crítica é míope.Por um lado, embora seja verdade que uma grande classe de modelos em finanças e economia se baseia no pressuposto de que os seres humanos agem racionalmente, não é como se alguém tivesse que assumir isso para usar modelos matemáticos, e muitos modelos não faça essa suposição. Mas, na verdade, a questão mais importante diz respeito a se podemos entender quando os investidores deixam de ser racionais e de que maneira. Isso é algo que tem sido muito estudado recentemente em um campo conhecido como economia comportamental. Pesquisadores neste campo querem entender como realmente tomamos decisões, e descobriram muitas maneiras sistemáticas pelas quais não conseguimos agir racionalmente. Às vezes, os críticos da modelagem matemática em finanças citam a economia comportamental como uma razão para pensar que a matemática e a física são inúteis para entender os mercados, mas acho que isso faz as coisas de trás para frente. Realmente, a economia comportamental mostrou como as suposições subjacentes a alguns modelos falharão consistentemente - e, portanto, devemos evitar o uso desses modelos. Mas também apontou o caminho para a construção de modelos mais eficazes que melhor explicassem o que agora entendemos sobre a tomada de decisões reais por parte dos investidores.

Muitos reguladores financeiros não entendem as ferramentas e instrumentos que supervisionam. Como devemos lidar com esse problema?

Os reguladores financeiros, como aqueles que trabalham na Comissão de Valores Mobiliários e na Comissão de Negociação de Commodities e Futuros, tendem a ser treinados como advogados, não como economistas ou matemáticos. Isso significa que muitas vezes eles são pouco adequados para entender tanto os produtos comercializados em alguns mercados quanto as estratégias que muitos bancos e fundos de hedge usam para negociá-los. E isso leva a problemas. Os reguladores costumam dar vários passos por trás da inovação financeira de ponta e, portanto, não conseguem responder adequadamente aos riscos sistêmicos emergentes.

Alguns grupos, incluindo a SEC, fizeram alguns esforços recentes para combater isso, contratando mais gente, e outros, como o Federal Reserve, sempre empregaram economistas, além de advogados. Então talvez nós já estamos nos movendo na direção certa. Mas, em certo sentido, os problemas são mais profundos do que se há reguladores que entendem como funciona a modelagem de derivativos. Do mesmo modo, os reguladores do mercado são manchetes e elogios por ações de fiscalização, não por elaboração de políticas. Por essa razão, grupos como a SEC gastam muito mais de seus recursos em insider trading, fraude e vários tipos de negligência do que em entender como os mercados estão evoluindo e tentando definir políticas que minimizem novos riscos.

Um exemplo que torna isso muito claro é o chamado Flash Crash de maio de 2010. Naquele dia, os mercados caíram cerca de 1.000 pontos em um minuto, apenas para se recuperar com a mesma rapidez. A SEC demorou quase cinco meses para descobrir o que havia acontecido, principalmente porque eles nem sequer tinham acesso ao tipo de dados de mercado refinados que muitos traders baseiam suas decisões. A SEC introduziu posteriormente um novo sistema de computador, chamado Midas, para rastrear esses dados em tempo real. Mas os investidores acompanharam esses dados por mais de uma década, e foi somente após o acidente que a SEC começou a fazê-lo também. Parece-me que precisamos reconceber o papel dos reguladores, para que eles fiquem em frente aos mais recentes desenvolvimentos em Wall Street, em vez de entrarem apenas depois das crises para descobrir o que deu errado.

Como mais físicos podem ser incorporados na pesquisa econômica e na formulação de políticas?

Primeiro, devo dizer que há muitos físicos e matemáticos que já estão trabalhando em pesquisa econômica. Eu falo apenas de uma pequena fração dessas pessoas no livro, e aquelas sobre as quais eu falo estão principalmente preocupadas com finanças. Isso é um pouco enganador: há todo um campo de estudo conhecido como "econofísico", consistindo de físicos aplicando idéias da física a uma ampla gama de problemas econômicos. Muitas dessas pessoas teriam muito a contribuir para as discussões sobre política econômica. Mas agora, eles não têm assento na mesa. Portanto, o primeiro passo é que os reguladores e os economistas mais tradicionais - que muitas vezes ignoram as abordagens heterodoxas, inclusive as de outros campos - reconheçam que há muitos pesquisadores que têm insights importantes a oferecer e, mais importante, novas maneiras de abordar problemas.

Por que você não está trabalhando em Wall Street?

Por que eu deveria? Eu tenho o meu emprego dos sonhos!

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