A Arctan Research é uma firma independente de pesquisa quantitativa focada no desenvolvimento de estratégias sistemáticas de ações baseadas em seleção de fatores condicional ao regime e metodologias avançadas de gestão de risco.
Ações de qualidade não superam o mercado incondicionalmente — e o sinal de qualidade tampouco. O prêmio de qualidade é dependente do regime: em mercados calmos, os investidores premiam empresas lucrativas beneficiadas por ciclos normais e disponibilidade de crédito; em períodos de crise, buscam proteção em balanços mais sólidos; à medida que a crise arrefece, empresas desvalorizadas são recompradas.
A Arctan foi construída para identificar qual regime está ativo e adaptar tanto suas escolhas de carteira quanto sua exposição geral em conformidade — sabendo quando aumentar e quando reduzir o risco.
O aprendizado de máquina em finanças enfrenta três problemas estruturais que não podem ser eliminados — apenas gerenciados por meio de escolhas de design calibradas e guiadas por expertise de domínio.
Variáveis curadas. Um conjunto amplo e dependente do regime de fatores determina os preços dos ativos. Pré-processamos intensamente sinais financeiros e econômicos com décadas de experiência empírica, dando ao aprendizado de máquina um espaço restrito e interpretável para aprender.
Condicionalidade de regime. A história econômica oferece uma única linha do tempo — sem experimentos, sem repetições. Particionamos essa linha do tempo em regimes, aplicamos ponderação de variáveis e construção de carteira dependentes do regime, e usamos exposição variável para cortar o risco abruptamente nas fronteiras de regime mais perigosas.
Monitoramento contínuo. As relações entre variáveis derivam e se rompem. Executamos uma bateria de testes estatísticos de qualidade do sinal a cada rebalanceamento, para detectar degradação e acionar reestimação ou redução de risco antes que os danos se acumulem.
Ex-Diretor do Banco Central do Brasil e Estrategista-Chefe de Investimentos da gestora de patrimônio WHG, responsável pela alocação global de ativos e análise quantitativa para clientes. Anteriormente ocupou posições de Diretor Executivo no UBS e Nomura, liderando pesquisa e estratégias de mercados emergentes e renda fixa. Iniciou a carreira como trader de renda fixa e câmbio em mercados emergentes em diversos bancos, incluindo o Bank of America. Hoje também é Professor Adjunto de economia internacional na Georgetown University.
Combina profundo entendimento macroeconômico com metodologia de pesquisa quantitativa para desenvolver estratégias sistemáticas de ações baseadas em seleção de fatores condicional ao regime e gestão avançada de risco.
