
Capítulo 20 de 21 · Alocação de ativos e indicadores: Sharpe, Treynor, M², Sortino, VaR e tracking error · 24 min
“Meu fundo multimercado caiu 3% num mês ruim e o gestor disse que ‘estava dentro do VaR’. O que isso quer dizer, e como sei se ele é bom de verdade?”
Na C-PRO I, alocação de ativos vai além da estratégica e da tática: entram pesos constantes, alocação dinâmica, garantida e integrada, e as regras de rebalanceamento, com buy and hold, constant mix e CPPI. Do lado do risco, a prova cobra os índices de Sharpe, Treynor, Modigliani (M²) e Sortino, o VaR paramétrico, stress test, stop loss, back testing, tracking error e erro quadrático médio. Este capítulo traz cada um com conta refeita e a interpretação que a pessoa investidora entende.
Programa ANBIMA:4.44.4.14.4.24.4.34.4.44.4.54.4.64.4.74.4.84.4.94.4.104.54.5.14.5.24.5.2.14.5.2.24.5.2.34.5.2.44.5.34.5.44.5.54.5.64.5.74.5.84.64.6.14.6.24.6.34.6.3.14.6.3.24.6.3.3
🗺️ Resumo visual · 5 minutos
Alocação e indicadores numa tela: rebalancear, comparar fundos e medir o risco
Rebalanceamento: quem compra e quem vende na queda
| Estratégia | Na queda | Melhor cenário |
|---|---|---|
| Buy and hold | não faz nada | tendência de alta |
| Constant mix | compra ações | mercado lateral |
| CPPI | vende ações | tendência forte |
Buy and hold
- Na queda
- não faz nada
- Melhor cenário
- tendência de alta
Constant mix
- Na queda
- compra ações
- Melhor cenário
- mercado lateral
CPPI
- Na queda
- vende ações
- Melhor cenário
- tendência forte
CPPI: exposição em risco = multiplicador × (valor da carteira − piso).
Indicadores de desempenho
| Índice | Conta | Leitura |
|---|---|---|
| Sharpe | (Rc − Rf) ÷ σc | excesso por unidade de risco total |
| Treynor | (Rc − Rf) ÷ βc | excesso por unidade de beta |
| M² | Rf + Sharpe × σ do mercado | ordena como o Sharpe, em pontos percentuais |
| Sortino | (Rc − MAR) ÷ desvio das perdas | só as perdas abaixo do mínimo contam |
Sharpe
- Conta
- (Rc − Rf) ÷ σc
- Leitura
- excesso por unidade de risco total
Treynor
- Conta
- (Rc − Rf) ÷ βc
- Leitura
- excesso por unidade de beta
M²
- Conta
- Rf + Sharpe × σ do mercado
- Leitura
- ordena como o Sharpe, em pontos percentuais
Sortino
- Conta
- (Rc − MAR) ÷ desvio das perdas
- Leitura
- só as perdas abaixo do mínimo contam
VaR paramétrico
VaR = valor × σ × z × √t
z = 1,645 a 95% e 2,33 a 99%. Não é a perda máxima.
Tracking error × EQM
TE = desvio-padrão da diferença para o benchmark. O erro quadrático médio inclui também a diferença média (o viés).
Back testing × stress test
Back testing confere o VaR com as perdas que aconteceram. Stress test mede o estrago em cenários extremos, fora do “normal”.
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