Como toda tecnologia ou processo disruptivo que surge no horizonte, os robô-advisors não passam incólumes a uma saraivada de críticas fervorosas. Ao mesmo tempo, exageros são exaltados em larga escala, causando frisson até em profissionais acostumados ao estado da arte em tecnologia. Nem tanto ao céu, nem tanto à terra – esta nova abordagem tem potencial para alterar o panorama da gestão de investimentos, mas ainda terá que comer muito feijão para um dia se equiparar a um serviço completo de consultoria.
Embora seja vista como uma revolução na forma como lidamos com os investimentos, a verdade é que se trata de algo que de certa forma já existia, só que com outro foco. Essencialmente, robô-advisors são algoritmos que, baseados em critérios matemáticos, indicam e/ou enviam ordens de compra e venda de ativos para uma determinada carteira de investimentos. O conceito de algorithmic trading (algotraders para os íntimos), há décadas explorado por hedge-funds, se baseia também em séries de decisões computadorizadas para a compra e venda de todo tipo de ativo, de ações a moedas. Embora existam particularidades neste tipo de abordagem – algotraders operam normalmente no curto prazo, utilizando modelagem matemática bastante sofisticada – o fato é que a ideia de utilizar um software para tomar a decisão de um ser humano quanto a investimentos já existe há um bom tempo.
A inovação, portanto, não está na forma, mas no público direcionado. Pela primeira vez, o varejo bancário pode contar com alternativas ao tradicional gerente de conta – mais que isto, pode se impor como senhor de suas próprias decisões, dado que o nível atual de automatização do processo de investimentos atende bem as necessidades básicas de alocação. Serve também para proporcionar mais tranquilidade em eventuais reinvestimentos de dividendos e eventual rebalanceamento da carteira de ativos. Como são baseados em algoritmos pré-definidos, passam ao largo de qualquer tipo de envolvimento emocional na tomada de decisão, pois baseiam-se exclusivamente em parâmetros matemáticos quantitativos.
Duas vantagens indiscutíveis são o baixo custo e o valor mínimo de capital para alocação inicial na contratação do serviço de robô-advisor. Contudo, o trade-off é claro – não existe almoço grátis. Os atuais robô-advisors operam baseados na premissa de mercado eficiente, onde nenhum investidor consegue superar o mercado, dado o mesmo nível de risco. Não considera possíveis estratégias que possam aumentar o retorno, sem necessariamente agregar muito risco à carteira. A teoria do mercado eficiente preconiza a diversificação como forma de eliminação do risco diversificável (não sistemático), mas não elimina o risco decorrente de crises macro-econômicas ou problemas conjunturais que afetem o mercado como um todo. Finalmente, quando carteiras são formadas com muitos títulos onde há assimetria de risco (ex: ativos de renda fixa), o modelo matemático pode perder um pouco o sentido. O rebalanceamento também fica bastante limitado, dado que para se evitar incorrer em custos maiores de transações, opera-se o rebalanceamento, via de regra, apenas para novos aportes, o que significa dizer que a carteira pode passar longos períodos completamente desbalanceada em face de alterações nos valores de mercado dos ativos.
Um outro ponto que suscita maiores análises reside nos tributos incidentes sobre os ganhos. No Brasil a tributação sobre investimentos tem muitas particularidades e não permite a compensação de prejuízos entre os mercados de títulos de renda fixa, fundos de investimentos e ações, o que torna inviável um processo automatizado de otimização fiscal (conhecido nos EUA por “tax harvesting”). Mesmo para o caso de busca da melhor posição a ser resgatada numa determinada categoria de ativos – otimizando o custo fiscal – fica bastante comprometida, em face da limitação de sistemas e processos no agente de custódia e/ou no administrador.
Embora existam críticas pesadas quanto à incapacidade de se promover um toque humano na relação, este é um ponto discutível, seja porque as gerações novas (Y e Z) estão amplamente acostumadas e esperam este tipo de automação, seja porque mesmo dentro da geração X muitos também enxergam com bons olhos este tipo de abordagem. No entanto, as idiossincrasias de cada ser humano, sobretudo quando envolve desejos e ponderações de alternativas subjetivas de investimento, são mais bem interpretadas por outro cérebro humano. Por mais que um algoritmo possa analisar quantitativamente a melhor alocação numa matriz risco e retorno, ou consiga projetar um bom planejamento financeiro, as premissas e parâmetros fundamentais serão ainda por um bom tempo definidas por um consultor de carne e osso.
Finalmente, há que se considerar a falta de histórico, principalmente em períodos de estresse como as crises de 2008 e 2001, para se aferir a resiliência destes modelos. Avaliar puramente a partir de anos quando o mercado de modo geral obteve bons retornos dá espaço a críticas legítimas quanto à sua real eficiência, visto que a maioria das carteiras de ativos obteria retornos positivos mesmo sem grande inteligência em suas alocações.
