Uma análise abrangente do fator low volatility (parte 1)

Origem, evidências e hipóteses por trás da anomalia de baixa volatilidade

Vamos explorar sobre o fator low vol. Como será um assunto muito extenso, será dividido em partes. Esta primeira parte irá abordar sobre a descoberta da anomalia de low vol e os principais estudos que o sustentam. Boa leitura!

Introdução: descoberta da anomalia low volatility

A anomalia da baixa volatilidade desafia um dos pilares da teoria financeira tradicional: a relação positiva esperada entre risco e retorno. De acordo com o CAPM, ativos mais arriscados (com maior volatilidade) deveriam oferecer retornos esperados mais altos para compensar os investidores pelo risco adicional. No entanto, evidências empíricas de quase um século contradizem essa premissa.

A primeira documentação dessa anomalia veio de Haugen e Heins (1975), em estudo cobrindo o período de 1926-1969. Surpreendentemente, eles descobriram que ações de baixa volatilidade consistentemente superaram ações de alta volatilidade, apesar do risco menor (HAUGEN; HEINS, 1975). Essa descoberta preliminar, publicada posteriormente no Journal of Financial and Quantitative Analysis, rendeu a Robert Haugen o apelido de “pai do investimento em baixa volatilidade".

Anos depois, Haugen e Baker (1991) reforçaram a evidência da anomalia ao mostrar que carteiras de mínima variância tiveram desempenho superior a carteiras tradicionais ponderadas por capitalização entre 1972-1989, entregando retornos iguais ou maiores com risco significativamente menor (HAUGEN; BAKER, 1991). Essas constatações iniciais colocaram em xeque a eficiência dos portfólios de índice tradicionais e prepararam o terreno para estratégias focadas em baixa volatilidade.

Explicações teóricas e comportamentais para a anomalia

Diversas hipóteses foram propostas para explicar por que a anomalia de low volatility persiste. As explicações se dividem em fatores institucionais e de limites à arbitragem e viéses comportamentais dos investidores.

Restrições institucionais e limites à arbitragem

Uma contribuição crucial veio de Baker, Bradley e Wurgler (2011), no artigo “Benchmarks as Limits to Arbitrage: Understanding the Low-Volatility Anomaly”. Eles mostraram que $1 investido em 1968 em ações de menor volatilidade teria crescido para impressionantes $59,55 em 2008, enquanto $1 em ações de maior volatilidade teria caído para apenas $0,58 no mesmo período (BAKER; BRADLEY; WURGLER, 2011).

A explicação oferecida envolve restrições impostas a investidores institucionais: gestores de fundos atrelados a benchmarks possuem mandatos restritivos que os desencorajam de se desviarem muito do índice de referência. Como ações de baixo beta/volatilidade tendem a ter pesos baixos no índice, alocar mais capital nelas implica assumir um tracking error elevado ou usar alavancagem para atingir o beta de mercado – práticas que muitos gestores não podem ou não querem adotar. Esse viés de benchmark atua como um limite à arbitragem, impedindo que investidores profissionais corrijam a precificação anômala das ações de baixa volatilidade (BAKER; BRADLEY; WURGLER, 2011).

Expandindo essa ideia, Frazzini e Pedersen (2014) propuseram o fator Betting Against Beta (BAB) para capturar a anomalia. No artigo Betting Against Beta publicado no Journal of Financial Economics, eles constroem um portfólio long-short que aposta contra ações de beta alto (comprando low beta, vendendo high beta). O fator BAB exibiu um Sharpe ratio de 0,75 entre 1926-2009 nos EUA – aproximadamente o dobro do Sharpe do clássico fator valor (FRAZZINI; PEDERSEN, 2014). O modelo deles demonstra que investidores sujeitos a restrições de alavancagem supervalorizam ações de alto beta (na tentativa de aumentar retornos sem poder tomar empréstimos), empurrando seus preços para cima e retornos futuros para baixo.

Assim, a relação negativa entre beta e retorno ajustado (alfa) decorre de restrições de alavancagem que variam entre investidores e ao longo do tempo (FRAZZINI; PEDERSEN, 2014). Evidências dessa mesma dinâmica foram encontradas em 20 mercados internacionais de ações, além de classes de ativos como títulos do Tesouro, crédito corporativo e futuros, sugerindo tratar-se de um fenômeno global e multissetorial.

Viéses comportamentais dos investidores

Além dos fatores institucionais, viéses comportamentais ajudam a explicar a persistência da anomalia low volatility. Três viéses em particular são frequentemente citados:

• Preferência por “ações loteria”: Muitos investidores individuais exibem preferência por ativos de retorno potencial explosivo, ainda que altamente improváveis, similar ao apelo de bilhetes de loteria. Pesquisas de Bali, Cakici e Whitelaw (2011) e Kumar (2009) documentam que investidores tendem a supervalorizar ações com alta assimetria positiva nos retornos (payoffs tipo loteria), que geralmente são ações de alta volatilidade e baixo preço (BALI; CAKICI; WHITELAW, 2011; KUMAR, 2009). Essa demanda especulativa sustentada por “sonhar alto” mantém os preços dessas ações voláteis elevados e seus retornos médios futuros deprimidos, contribuindo para o desempenho relativamente melhor das ações estáveis.

• Excesso de confiança e negociação ativa: Investidores e traders frequentemente superestimam sua capacidade de extrair ganhos do mercado. Esse excesso de confiança leva a negociações mais ativas e preferência por ativos onde suas supostas habilidades fariam diferença – tipicamente ações mais voláteis (que teoricamente oferecem mais oportunidades de timing e grandes movimentos). O resultado é uma pressão de compra adicional em ações voláteis “da moda”, inflando seus valuations e reduzindo retornos subsequentes, enquanto ações estáveis ficam relativamente negligenciadas e baratas.

• Viés de representatividade: Esse viés faz investidores generalizarem a partir de alguns casos de sucesso chamativos. No contexto de low vol, investidores lembram de histórias famosas de empresas voláteis que deram certo (por exemplo, startups de tecnologia que viraram gigantes) e, portanto, associam erroneamente alta volatilidade a potencial de alto retorno. Eles passam a crer que as grandes oportunidades de investimento normalmente estão em ações arriscadas, desprezando empresas estáveis e entediantes. Esse foco nos exemplos de sucesso voláteis ignora a distribuição assimétrica de resultados (muito mais ações voláteis fracassam do que vingam). Consequentemente, a demanda pelas “queridinhas arriscadas” leva a retornos médios inferiores dessas ações, sustentando o prêmio de baixa volatilidade.

Em conjunto, esses viéses comportamentais criam ineficiências de mercado persistentes. Ações de baixa volatilidade ficam sistematicamente subprecificadas (oferecendo retornos acima do esperado para o risco), enquanto ações de alta volatilidade ficam sobreprecificadas (retornos abaixo do justificado).

Importante notar que, em um mercado totalmente racional e sem fricções, qualquer desalinhamento risco-retorno seria arbitrado. Contudo, como discutido, restrições práticas e viéses impedem a arbitragem plena, permitindo que a anomalia persista por décadas.

O quebra-cabeça da volatilidade idiossincrática

Um achado relacionado é o quebra-cabeça (puzzle) da volatilidade idiossincrática (isto é, a volatilidade de uma ação não explicada por fatores de mercado).

Ang, Hodrick, Xing e Zhang (2006) descobriram que ações com volatilidade idiossincrática mais alta tiveram retornos futuros anormalmente baixos, bem abaixo do previsto pelo CAPM ou outros fatores (ANG et al., 2006). Ao ordenar ações norte-americanas de 1963-2000 em decis por volatilidade idiossincrática, eles observaram que o decil de ações menos voláteis superou o decil de mais voláteis em mais de 1% ao mês em média, um spread de retorno impressionante, inverso ao esperado (ANG et al., 2006). Este resultado, inicialmente chocante, foi posteriormente confirmado em mercados internacionais: Ang e colegas ampliaram a análise para 23 países desenvolvidos e novamente encontraram a mesma relação negativa entre risco idiossincrático e retorno (ANG et al., 2009).

O fato de ações com maior volatilidade específica (não diversificável) pagarem retornos inferiores ficou conhecido como um paradoxo, desafiando a noção de que investidores exigem prêmio por riscos não sistemáticos. Até hoje, a explicação definitiva para esse quebra-cabeça permanece debatida, mas certamente se relaciona aos comportamentos mencionados (busca por ações “loteria”) e possivelmente a efeitos de liquidez e limites à arbitragem nas ações muito voláteis.

Evidências empíricas de desempenho superior

A robustez do fator low volatility tem amplo suporte empírico, tanto em análises históricas de longo prazo quanto em diferentes mercados e classes de ativos.

Desempenho de longo prazo nos EUA

Nos mercados norte-americanos, estratégias de baixa volatilidade demonstram desempenho superior consistente ao longo de décadas. Um estudo da S&P Dow Jones Indices (2020) compilou quase 50 anos de histórico do S&P 500 Low Volatility Index (de 1972 a 2019). Nesse período, o índice de baixa volatilidade obteve retorno anualizado de 12,14%, comparado a 10,43% do S&P 500 tradicional. Além do retorno maior, a volatilidade anual do low vol index foi bem menor (12,36% vs 16,72%), resultando em um Índice de Sharpe muito superior (0,98 vs 0,62) ao do mercado amplo (S&P DOW JONES INDICES, 2020). Ou seja, investidores teriam obtido mais retorno por unidade de risco com a estratégia de baixa volatilidade.

Outro dado impressionante vem de uma pesquisa da gestora Robeco (2016), que estendeu a análise ainda mais no passado. Simulando um portfólio de ações de baixa volatilidade desde 1929, eles mostraram que $100 investidos nessa estratégia teriam crescido para cerca de $400.000 até 2014, comparados a apenas aproximadamente $20.000 para um portfólio de ações de alta volatilidade no mesmo horizonte (ROBECO, 2016). Em outras palavras, no longo prazo as ações menos voláteis produziram uma riqueza final cerca de 20 vezes maior que as mais voláteis – uma diferença extraordinária. Esses resultados de longo prazo reforçam que o efeito não é um artefato de um período específico, mas sim um padrão persistente através de gerações de dados.

Evidências além do mercado americano

O efeito low volatility não se restringe ao mercado americano. Blitz e van Vliet (2007) documentaram o chamado volatility effect em âmbito global. No artigo “The Volatility Effect: Lower Risk Without Lower Return”, eles formaram portfólios globais de baixa e alta volatilidade no período 1986-2006. O portfolio de ações globais menos voláteis apresentou um alfa anual aproximadamente 12% superior ao portfólio das mais voláteis, após ajustes de risco (BLITZ; VAN VLIET, 2007). Importante, o efeito se manifestou independentemente nas principais regiões (EUA, Europa e Japão), e não pôde ser explicado pelos clássicos fatores de valor (value), tamanho (size) ou momentum, indicando tratar-se de um fator distinto.

Em mercados emergentes, onde as hipóteses de eficiência costumam ser ainda mais testadas, resultados semelhantes foram encontrados. Walkshäusl (2014), por exemplo, examinou estratégias de baixa volatilidade nos mercados emergentes e descobriu alfas significativas tanto no CAPM quanto em modelos multifatoriais, sugerindo que o prêmio por baixa volatilidade também é pronunciado nesses países (WALKSHÄUSL, 2014).

Outro estudo abrangente, de Blitz, Pang e van Vliet (2013), analisou 28 países emergentes ao longo de 21 anos. Novamente, ações de menor volatilidade superaram as mais arriscadas de forma consistente: o spread de retorno médio do portfólio low-minus-high vol foi cerca de 0,90% ao mês (ou ~11% ao ano) com estatística-t = 2,99, indicando alta significância estatística (BLITZ; PANG; VAN VLIET, 2013). Esses achados confirmam que a anomalia é pervasiva globalmente, não sendo um artefato isolado do mercado americano ou de economias desenvolvidas.

Pesquisas recentes (2020-2025)

Nos últimos anos, novos estudos exploraram a resiliência do fator low volatility frente a eventos extremos e integraram técnicas modernas ao tema:

• Desempenho durante a pandemia de COVID-19: A crise iniciada em 2020 forneceu um teste de estresse natural para estratégias de baixa volatilidade. Os resultados foram mistos. Durante o crash histórico de março 2020, ações low vol se saíram relativamente bem, caindo menos que o mercado geral, o que é consistente com o comportamento defensivo esperado (BARROSO; DETZEL; MAIO, 2025). No entanto, a recuperação subsequente foi liderada por ações de alto beta (particularmente do setor de tecnologia) e acompanhada por pacotes de estímulos sem precedentes. Nesse rali acentuado, as estratégias low vol ficaram para trás, apresentando beta baixo e até alfa negativo no período de retomada (BARROSO; DETZEL; MAIO, 2025). Esse padrão evidenciou uma limitação: a proteção oferecida em quedas fortes pode vir ao custo de baixo desempenho em recuperações rápidas.

• Aplicações de Machine Learning em previsão de volatilidade: O advento de técnicas de inteligência artificial trouxe novas ferramentas para investidores low vol. Conrad, Kleen e Lönn (2025) mostraram que modelos de aprendizado de máquina (como redes neurais LSTM) podem prever volatilidade futura com maior acurácia do que modelos econométricos tradicionais (CONRAD; KLEEN; LÖNN, 2025). Ao melhorar as previsões de volatilidade, essas técnicas podem refinar a seleção de portfólio low vol. De forma semelhante, Christensen, Siggaard e Veliyev (2022) encontraram ganhos notáveis de performance preditiva usando algoritmos de machine learning: os modelos previram a volatilidade com um erro médio de ~44,1%, contra ~43,8% de volatilidade efetivamente realizada – um nível de precisão e R² duas vezes maior que o obtido por modelos convencionais (CHRISTENSEN; SIGGAARD; VELIYEV, 2022). Em suma, a incorporação de ML tem potencial para incrementar os retornos ajustados ao risco de estratégias low vol através de previsões mais eficientes e oportunas.

• Integração de fatores ESG: Pesquisas recentes sugerem uma interessante convergência entre investimento sustentável e baixa volatilidade. Empresas com práticas ESG sólidas (ambientais, sociais e de governança) tendem a ter menor volatilidade de mercado. Um estudo intitulado “Sustainable Investments in Volatile Times” (2024) mostrou forte correlação negativa entre ratings ESG e volatilidade das ações (NASEER et al., 2024). Empresas com alta pontuação ESG apresentaram não apenas volatilidade menor, mas também foram menos impactadas por choques negativos de mercado (NASEER et al., 2024). Essa sinergia sugere que investidores podem combinar critérios ESG com estratégias low vol para construir portfólios defensivos e sustentáveis simultaneamente. No entanto, vale notar que a relação ESG-volatilidade pode refletir características como qualidade da gestão e transparência, fatores que por si só reduzem risco.

O próximo artigo da série vai tratar da implementação prática de low volatility: métodos de construção (ranking por volatilidade/beta vs. otimização de variância mínima), mostrando que a otimização captura melhor correlações e tende a superar o ranking. Além disso, será discutida sobre frequência de rebalanceamento, custos de transação, controle de giro e uso de bandas/limites, recomendando rebalanceamentos semestrais ou anuais. Também será examinada a questão da concentração setorial (Utilities, Staples, Healthcare), propondo limites por setor/ativo e número efetivo mínimo de posições. Por fim, apresentará críticas, sobretudo a de Novy-Marx (2014), de que o alfa low vol se explica por exposições a value e lucratividade, podendo ser replicado evitando small growth pouco lucrativas.

Até mais!

Referências

ANG, Andrew; HODRICK, Robert; XING, Yuhang; ZHANG, Xiaoyan. The cross-section of volatility and expected returns. The Journal of Finance, v.61, n.1, p.259-299, 2006.

ANG, Andrew; HODRICK, Robert; XING, Yuhang; ZHANG, Xiaoyan. High idiosyncratic volatility and low returns: International and further U.S. evidence. Journal of Financial Economics, v.91, n.1, p.1-23, 2009.

BAKER, Malcolm; BRADLEY, Brendan; WURGLER, Jeffrey. Benchmarks as limits to arbitrage: Understanding the low-volatility anomaly. Financial Analysts Journal, v.67, n.1, p.40-54, 2011.

BALI, Turan G.; CAKICI, Nusret; WHITELAW, Robert F. Maxing out: Stocks as lotteries and the cross-section of expected returns. Journal of Financial Economics, v.99, n.3, p.427-446, 2011.

BLITZ, David; VAN VLIET, Pim. The volatility effect: Lower risk without lower return. Journal of Portfolio Management, v.34, n.1, p.102-113, 2007.

BLITZ, David; PANG, Jun; VAN VLIET, Pim. The volatility effect in emerging markets. Emerging Markets Review, v.16, p.31-45, 2013.

CHRISTENSEN, Kim; SIGGAARD, Mathias V.; VELIYEV, Bezirgen. A machine learning approach to volatility forecasting. Journal of Financial Econometrics, v.20, n.2, p.381-404, 2022.

CLARKE, Roger; DE SILVA, Harindra; THORLEY, Steven. Minimum-variance portfolios in the U.S. equity market. The Journal of Portfolio Management, v.33, n.1, p.10-24, 2006.

CONRAD, Christian; KLEEN, Onno; LÖNN, Rasmus. Volatility forecasting for low-volatility investing. SSRN Working Paper, 2025.

FRAZZINI, Andrea; PEDERSEN, Lasse H. Betting against beta. Journal of Financial Economics, v.111, n.1, p.1-25, 2014.

HAUGEN, Robert A.; BAKER, Nardin L. The efficient market inefficiency of capitalization-weighted stock portfolios. The Journal of Portfolio Management, v.17, n.3, p.35-40, 1991.

HAUGEN, Robert A.; HEINS, A. James. On the evidence supporting the existence of risk premiums in the capital market. Journal of Financial and Quantitative Analysis, v.10, n.5, p.775-784, 1975.

KUMAR, Alok. Who gambles in the stock market? The Journal of Finance, v.64, n.4, p.1889-1933, 2009.

NASEER, Mirza M.; GUO, Yongsheng; BAGH, Tanveer; WANG, Danxia. Sustainable investments in volatile times: Nexus of climate change risk, ESG practices, and market volatility. International Review of Financial Analysis, v.95, Part B, 101981, 2024.

NOVY-MARX, Robert. Understanding defensive equity. NBER Working Paper No. 20591, 2014.

VAN DER LINDEN, Wouter; SOEBHAG, Rajesh; VAN VLIET, Pim. Combining low-volatility and momentum investment strategies. SSRN Working Paper, 2024.

VANGUARD. Finding the optimal rebalancing frequency. Vanguard Research Note, 2020.

WALKSHÄUSL, Christian. The high returns to low-volatility stocks are actually a premium on high-quality firms. Applied Financial Economics, v.24, n.20, p.1377-1394, 2014.