Resenha: Flash Boys, de Michael Lewis

No início do século XIX o barão de Rotschield construiu o melhor sistema de comunicação. Usando cavalos, a rede de comunicação de Rotschield era melhor que a do governo inglês. Quando Napoleão perdeu a batalha de Waterloo, a primeira pessoa que ficou sabendo da notícia em Londres foi Natan Rotschield. E os outros investidores sabiam que Natan conhecia o resultado da batalha. Caso a vitória fosse da Inglaterra, os anos seguintes seriam bons; se a França fosse a vitoriosa, o futuro seria dificil para a economia inglesa. Estes investidores esperaram para ver o que Natan faria. No início da manhã após receber a notícia, quando o mercado abriu, Natan começou vendendo as ações. Os outros investidores acreditaram que a Inglaterra tinha perdido a batalha e começaram também a vender suas ações. Mas Rotschield tinha parado de vender assim que percebeu que os outros investidores acreditaram na derrota inglesa. Depois que o mercado caiu o suficiente, Natan entrou comprando na baixa e ganhou muito dinheiro.

A história de Natan Rotschield, narrada no livro Information Economics, de Birchler e Bütler, mostra como ter acesso à informação antes dos outros é importante. Nos dias atuais, com os modernos meios de comunicação, uma notícia leva segundos para chegar a seus destinatário. Este tempo transcorrido entre o início do processo de comunicação e o seu término recebe a denominação de latência. No século XIX a latência poderia ser de dias. Nos dias atuais, medimos a latência por segundos. Na verdade, nos mercados financeiros, abaixo dos segundos.

Os operadores de alta frequência utilizam a latência a seu favor, contando com milissegundos de vantagem sobre os outros investidores. Esta latência pode ser resultante de uma linha de rede de comunicação mais eficiente, como Lewis descreve no início do livro, sobre a construção de uma rede ligando a sede de bolsa de Nova Iorque à bolsa de mercadorias de Chicago. Esta construção economizou milissegundos no tempo de transmissão de uma ordem de compra e venda entre as duas bolsas. Diversas empresas se interessaram por este canal de acesso mais eficiente e pagaram milhões de dólares pelo uso. Um pouco antes, as bolsas de valores dos Estados Unidos perceberam que poderiam ganhar dinheiro vendendo latência para alguns investidores. Passaram então a atrasar em alguns milissegundos o tempo de uma ordem de um investidor, enquanto os operadores de alta frequência aproveitavam da informação para especular e ganhar dinheiro. Este atraso proposital é uma prática típica do mercado e permitiu que os bancos de investimentos, os operadores de alta frequência e as bolsas de valores lucrassem a custa do investidor comum.

O livro de Lewis mostra este processo e a criação de um bolsa de valores, a IEX, onde não seria incentivado aproveitar a latência. Escrito em 2014, Lewis denuncia a injustiça do mercado acionário, que tira dos tolos para dar para os espertos. Ganhar milissegundos nas transações é uma das formas de transferir a riqueza entre investidores; criar regras complicadas é outra, o que inclui formas de investimento que um investidor comum não saberia traduzir e perceber que está perdendo dinheiro.

Vale a pena? Desde que foi lançado, Flash Boys causou polêmicas, por atacar fortemente os operadores de alta frequência, assim como as bolsas de valores e alguns bancos de investimento. Lewis, o mesmo autor de Moneyball e The Big Short, escolhe apoiar os criadores da IEX, uma pequena bolsa de valores. Mesmo com esta tomada de posição, o livro é muito interessante para um investidor comum e para alguém que se interessa por finanças. Escrito numa linguagem simples e contando casos interessantes, o livro é de leitura agradável, embora um pouco repetitivo no seu final.

Rir é o melhor remédio

Do Instagram de Contabilidade Financeira, adaptado de uma propaganda sobre o filme A Chegada

Links

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Bolha de preço das ações nos EUA e no mundo

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Fortune: Cinco escândalos da PwC piores que o Oscar

Cullinan: humilhação pública após erro grosseiro

Fontes (serifadas ou não) no Excel 

Efeito na Odebrecht

O infográfico abaixo mostra o efeito das denúncias nos contratos da empresa Odebrecht (Efeito Lava Jato ameaça contratos de quase US$16 bi da Odebrecht no exterior, Renée Pereira, Estado de S Paulo, 27 de fevereiro, B1):

Picaretagem no ensino de Finanças

O mundo das finanças acadêmicas (financial economics, economia financeira em português) é permeado de teorias malucas que não tem nenhuma conexão com a realidade. Inclusive os criadores dessas teorias ganharam prêmios "Nobel" e criaram uma legião de professores e alunos doutrinados por esses métodos. No artigo abaixo, o professor Pablo Fernández (mestre e doutor em Finanças em Harvard, ele diz que tbm foi doutrinado por lá) diz que a teoria de finanças ensinada nas universidades e escolas de negócio pelo mundo a fora não têm nenhuma conexão com o mundo real. As conlusões e previsões desses modelos não tem nenhuma validade. Por exemplo, o CAPM. É um dos artigos mais interessantes sobre economia financeira, pois mostra quão inútil são todos esses modelos.


Resumo:

This document tries to answer to a frequent question of students and clients: are Finance and Financial Economics the same thing? My answer is NO: I think that they are very different, although the terms are very often confused and many Finance professor positions in many Business Schools have been filled with Financial Economists.

Two ways, among others, to see the differences: a) attend a class on “Finance for managers” taught by a sensible Finance professor and attend another taught by a “Financial Economist”; b) read a book on “Finance for managers” and another on “Financial Economics”.

Financial Economics is a subject developed by economists whose main purpose is to elaborate “models” based on unrealistic assumptions. The conclusions and predictions of the “models” have very little to do with the real world: companies, financial markets, investors, managers… the most emblematic example is the CAPM.

The most used word in the Nobel Prize lectures of Fama, Shiller, Hansen and Sharpe was “model” (513 times).

This document contains facts and some opinions held by the author. I welcome comments (disagreements, errors, anecdotes…) that will help the readers and me to better differentiate between Finance and Financial Economics.

Fernandez, Pablo, Finance and Financial Economics: A Debate About Common Sense and Illogical Models (February 25, 2017).  Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2906887

Rir é o melhor remédio

Gates, Musk e Hawking estão errados

Para o autor do texto, as máquinas não vão eliminar tantos trabalhos como várias pessoas imaginam.

Quincy Larson quotes Bill Gates, Elon Musk and Stephen Hawking as he warns


There’s a rising chorus of concern about how quickly robots are taking away human jobs.

He also cites an Oxford U. study


In 2013, policy makers largely ignored two Oxford economists who suggested that 45% of all US jobs could be automated away within the next 20 years. But today that sounds all but inevitable.

Gates, Musk and Hawking are the smartest humans in the world and I have cited them early and often in my innovation blogs and books. But, no disrespect, but none of them is a full time market watcher. We should take much more detailed studies from Oxford, Gartner (my former employer), McKinsey and other market watchers a bit more seriously.

Unless their studies are flawed.

In researching my recent book, Silicon Collar I found many flaws. Here are a couple in the Oxford study from my book


Nobody appears to have mapped the Oxford report to actual employment trends in the job categories they analyzed. The professors had calculated a high 0.79 “susceptibility to computerisation factor” (with 1.0 being the highest) to heavy truck and tractor-trailer drivers. This, when the U.S. trucking industry says driver shortages could reach as high as 175,000 positions by 2024 (even if the industry adopts autonomous trucks, regulations will likely require a driver as a backup). The professors had assigned an even higher factor of 0.84 to cartographers and photogrammetrists (who deduce measurements from images), which the BLS projects as one of the fastest growing occupations over the next decade. They had assigned a yet higher 0.94 factor to accountants and auditors, whereas hiring at U.S. public accounting firms jumped to reach record levels in 2013–2014.


Similarly, few appear to have asked the Oxford professors whether it is all doom and gloom. What about new jobs from the automation and new digital businesses? J.P. Gownder, an analyst at the research firm Forrester, is one of the few to have analyzed the Oxford work, and he estimated that “new automation will cause a net loss of only 9.1 million U.S. jobs by 2025.” His numbers are well under the roughly 70 million jobs that Frey and Osbourne believe to be in danger of vaporization.

Many of the jobs the Oxford study analyzed require combinations of finger dexterity, crawling capability, visual acumen, social grace, or cognitive and many other human skills. Of course, you can point to individual technologies that can match humans on each skill but show me a systems integrator which has put such a “Frankensoft” machine together for each of the 800 occupations the Bureau of Labor Statistics tracks? And when they do, how long before it matures? (before you answer, check what version of OS you are on after decades of evolution of the PC) And what will it cost to be competitive with a human?

In 2014, Gartner predicted “one in three jobs will be converted to software, robots and smart machines by 2025…New digital businesses require less labor; machines will make sense of data faster than humans can. By 2018, digital business will require 50% fewer business process workers.”

The fact is that Gartner issues hundreds of similar predictions each year and rarely audits them for future accuracy. It usually assigns a probability to them, as an indicator of its confidence in such a prediction, and this statement did not indicate any such hedge.

[...]

You can go back every few decades all the way back to the Luddites and you find similar panic attacks. The Luddites, of course, had the ultimate panic attack. They were bands of English workers in the 1810s who destroyed newly introduced machinery, especially in cotton and woolen mills, fearing their jobs would be lost.

Studying the history of automation allows you to calmly assess what I call in this article “circuit breakers” that slow down societal adoption of automation

Agriculture has gradually been automated for centuries and we are still not done as we enter a phase of “precision agriculture” where GPS, drones and other technology allow for highly customized farm care. Ditto with manufacturing where we are moving to a new stage of robotics, wearables, 3D printing and other technology which is allowing cities like Greenville, SC to be reborn from a textile mill town to one which makes BMW SUVs for the world.

UPC scanners which started showing up in grocery stores in the 1970s have decades later not killed checkout clerk jobs. ATM machines and mobile banking have still not killed teller jobs (you may be shocked to hear we still have 90,000 bank branches with human employees in the US, and many times that around the world) Email and e-commerce may have reduced the demand for the delivery of letters, but they have not killed off the U.S. Postal Service. In fact, e-commerce has created an entirely new category of postal jobs related to delivering items ordered online. The robots at the mail marketing company Valpak and those at the distribution centers of Amazon and other companies help keep more than 600,000 postal employees busy.

[...]

Fonte: aqui