SDA FRACTAL

1. SDA FRACTAL Diversificação no espaço alfa

2. Um mundo de um só fator? • Crises se tornaram freqüentes: alta volatilidade • Em períodos de crise correlações tendem a um: difícil diversificar no espaço beta • Um só fator com diferentes nomes (a economia, liquidez, aversão ao risco)

3. Como reduzir risco? • Dois métodos complementares: • Hedge de riscos extremos (cisnes negros) • Essencialmente consiste em um programa de compras de opções de venda • Custo alto • Difícil avaliação dos resultados, que só são positivos em anos de crise • Diversificação no espaço alfa - SDA FRACTAL • Minimiza exposição no espaço beta • Retorno esperado positivo

4. O espaço alfa • Alfa mede a capacidade de obter retornos acima de um índice • Alfa pode ser originado de forma discricionária ou sistemática • Fontes principais: • Market timing • Seleção de ativos

5. Fundo Fractal • Geração de alfa principalmente através de market timing • Umacombinaçãoestratégia/ativo é chamada um “modelo”. • Cadamodelo é otimizadodinamicamenteparamaximizarumamedida de performance (Sharpe Ratio ououtra) • Numa segunda etapa o portfólio de modelos é otimizado também dinamicamente para maximizar o índice de Sharpe

6. Modelos • Estratégias: • Sazonalidade • Patternrecognition • Contrarian • Trend-following • Ativos: • Futuros de Ibovespa • Ações com alta liquidez e histórico longo

7. Otimização de portfólio • Cada modelo é considerado um “ativo” • Maximização do índice de Sharpe • “Shrinkage” para evitar soluções extremas • “Reotimização” freqüente

8. Backtesting Tradicional • Backtesting é a parte mais importante do processo • Métodos tradicionais dividem os dados em dois períodos, “dentro” e “fora” da amostra • Parâmetros são otimizados “dentro da amostra” • O modelo é testado “fora da amostra” • Uma forma simples de “cross-validation”

9. Backtesting Fractal • Princípios: • Estrutura fractal: backtesting deve ser similar a trading em tempo real • Minimizar o impacto de “data snooping” • Métodos proprietários de “cross-validation”

10. Controle de Risco • Princípios: • Otimização de portfólio reduz o peso de modelos com performance recente fraca • Limites de risco para cada ativo, para pares, e para o portfólio • VaR e “Stress Testing” tradicionais: carteira analisada pelo sistema AMS

11. Regras de Movimentação • Aplicação • Aplicação Mínima: R$ 5.000 • Movimentação Mínima: R$ 5.000 • Saldo Mínimo: R$ 5.000 • Cota: D0 • Resgate • Carência de 16 dias • Para resgates antes do prazo paga-se multa de 3,5% do valor do resgate, revertida ao Fundo. • Cota de D+15. Pagamento em D+16.

12. Equipe de Gestão • Dr. Fernando Saldanha • PhD em Economia pelo Massachusetts InstituteofTechnology, Fernando Saldanha tem mais de 30 anos de experiência em economia internacional e serviços financeiros. Dr. Saldanha lecionou economia na Universidade do Arizona, na Universidade Paris XII, e na PUC-RJ, aonde se formou em Economia.Antes de se tornar sócio da SDA, Dr. Saldanha trabalhou com o Rock CreekGroup para desenvolver um fundo de replicação de índices de fundos de hedge, e foi Estrategista de Câmbio da Tudor InvestmentCorporation, um fundo de hedge baseado em Greenwich, Connecticut. Foi também Especialista em Mercados Emergentes e Gestor de Portfólio no Grupo de Renda Fixa Global na Lord, Abbett & Co., uma gestora baseada em Nova Jersey.Dr. Saldanha trabalhou 10 anos no Banco Mundial em Washington, DC. Como "Senior Financial Officer" do Departamento de Tesouraria Financeira e do Departamento de Investimentos ele participou da administração do portfólio de derivativos e foi responsável pela administração de portfólios de renda fixa.

13. Equipe de Gestão • Felipe Araújo • Graduado em Economia pela UFRJ com experiência na utilização e desenvolvimento de modelos econométricos para o BNDES, IPEA e Petrobras, Felipe Araújo desenvolve sob a direção do Dr. Fernando Saldanha, a área dos fundos quantitativos. Seu foco está no desenvolvimento de modelos matemáticos e na programação de sistemas aplicados ao mercado.