Uma ferramenta desenvolvida por uma equipe formada por quatro alunos do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos (SP), e por um estudante da Universidade de Campinas (Unicamp), a solução foi a vencedora do primeiro hackathon promovido pela Bloomberg no Brasil.
Eles desenvolveram uma ferramenta para acompanhar a evolução de um tipo especial de fundo de investimento negociado em bolsa, facilitando o monitoramento do impacto de uma série de fatores macroeconômicos, como preço do petróleo, câmbio, juros e inflação.
Reconhecida como líder global em notícias e informações financeiras e de negócios, a Bloomberg promoveu a competição Top of Quants com o objetivo de aproximar os estudantes do mercado e das ferramentas utilizadas pelas empresas que atuam na área.
Para criar a ferramenta vencedora da competição, os estudantes aprenderam a usar a plataforma de desenvolvimento BQuant, que foi criada pela Bloomberg e emprega a linguagem Python.
“Utilizando conhecimentos de ciência de dados e de bibliotecas Python, geramos uma série de insights para visualizar padrões e previsões do mercado financeiro”, explica Luca Bottino, que cursa Ciências de Computação no ICMC.
Além de Luca, a equipe chamada Numbers Doing Trade (NDT), contou com a participação de mais três alunos do Instituto: Enzo Bustamante e Vinícius Baca, que estudam Sistemas de Informação; e Enrico Robazza, que cursa Engenharia de Computação, curso oferecido em parceria com a Escola de Engenharia de São Carlos (Eesc). O quinto membro do time é Érico Faustino, que faz mestrado na área de computação na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
Ferramenta campeã
A solução criada pelo grupo de estudantes tem como foco ajudar analistas de investimento a monitorarem um tipo especial de fundo conhecido como Exchange Traded Fund (ETF). Tal como outros fundos de investimento, um ETF é composto por uma série de ativos financeiros e administrado por uma gestora especializada, que comercializa cotas de participação a grupos de investidores.
A diferença é que, no caso de um ETF, é preciso seguir como referência algum índice da bolsa de valores, como o Ibovespa, por exemplo. Para estar atrelado a esse índice de referência, o ETF deve ser composto por ativos que possibilitem “copiar” os resultados do indicador. No caso de um ETF atrelado ao Ibovespa, precisa ser constituído pelas mesmas ações que compõem o índice e nas mesmas proporções.
“Desenvolvemos o EDM ETF Drive Monitor, uma ferramenta que analisa a correlação entre a cotação de vários ETFs com uma série de dados macroeconômicos como cotação do real, inflação, preço do petróleo, pesquisa geral do comércio, etc”, revela Luca. “Como um ETF é composto por várias ações de um mesmo tema ou setor, é mais fortemente influenciado pelo movimento geral de mercado do que pelo desempenho de ações individuais. Nossa ferramenta também permite analisar informações como volume, volatilidade, composição de um ETF, histórico de preço, comparação com um benchmark e com outros ETFs”, adiciona o estudante.
A solução possibilita, ainda, que um gestor faça uma simulação de uma carteira de investimento com uma lista de ETFs, pois a ferramenta permite construir um portfólio otimizado de fundos, de maneira a obter o maior retorno pelo menor risco.
Próximos passos
Estimulados pela conquista, os quatro estudantes do ICMC que fizeram parte da equipe que venceu o desafio (Luca, Enrico, Enzo e Vinícius) pretendem formar um grupo de estudos no Instituto. A ideia é reunir mais alunos para discutirem como solucionar problemas do mercado financeiro por meio de conhecimentos da área de programação e de ciência de dados.
O grupo já tem até nome: Caaso Quant. Os estudantes da USP podem se inscrever para participar da iniciativa no site. Para acessar o formulário, é preciso estar logado em uma conta institucional da Universidade. “Nosso objetivo é aproximar os alunos da USP do mercado financeiro”, finaliza Luca.
