Tomada de Decisão com Base em Moving
Average Convergence-Divergence:
Uma Análise sobre Volatilidade

Decision Making Based on Moving Average
Convergence-Divergence: A Volatility Analysis

Valdinei Simas

https://orcid.org/0000-0001-5095-8696

Egresso do MBA em Administração Financeira
e Controladoria. Universidade do Vale do Itajaí (Univali)
– Brasil. [email-masked]

Raul Beal Partyka

https://orcid.org/0000-0001-7941-2152

Doutorando
na Escola de Administração de Empresas da Fundação Getulio
Vargas (FGV EAESP) – Brasil. [email-masked]

Jeferson Lana

https://orcid.org/0000-0002-9787-1114

Doutor
em Administração de Empresas pela Fundação Getulio
Vargas (FGV EAESP) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

Este estudo contempla o movimento crescente de
investidores saindo da renda fixa e iniciando no mercado de renda variável,
muitos dos quais utilizam técnicas simples como o Moving Average Convergence-Divergence (MACD) e por vezes
escolhem ativos com pouca volatilidade, pois empiricamente entende que são mais
“seguros”. O objetivo do estudo é estimar a relação entre a intensidade da
volatilidade de um ativo e a eficiência do instrumento MACD. Para atingir o
objetivo, foi realizada análise descritiva - com coleta documental, e análise
quantitativa - por meio da Análise de Variância (ANOVA). Buscou-se empresas que
compõem determinado índice da bolsa de valores, dividindo-as em dois grupos: as
20% mais voláteis e as 20% menos voláteis. Foram realizadas simulações de
compras e vendas para identificar os retornos obtidos. É possível identificar
que o grupo dos ativos mais voláteis obteve resultados – lucro - exponencialmente
melhores do que o outro, realizando assim a contribuição teórica e empírica das
regras técnicas de negociação, especialmente via análise gráfica e utilização
do instrumento MACD, sobretudo, comprovando que a relação tem capacidade
preditiva no Brasil. Os resultados do estudo apoiam o emprego das técnicas, as
quais promovem retornos excedentes de forma prática para os investidores.
Evidências foram alcançadas da existência da relação entre a intensidade da
volatilidade e a eficiência do MACD. O estudo implica na demonstração da
estratégia de investimento de utilização da volatilidade como moderador da
eficiência da análise gráfica.

Palavras-chave: MACD; volatilidade; análise técnica; tomada de
decisão.

ABSTRACT

This
study analyses the growing movement of investors leaving fixed income and moving
to the variable income market, many of them use simple techniques such as
Moving Average Convergence-Divergence (MACD) and sometimes choose assets with
little volatility because, empirically, they see  them as “safer”. The purpose of the study is
to estimate the relationship between the level of an asset's volatility and the
efficiency of the MACD instrument. To achieve the objective, a descriptive
analysis was performed - with a documentary collection, and quantitative
analysis - through Analysis of Variance (ANOVA). We searched for companies that
make up a given stock exchange index, dividing them into two groups: the 20%
more volatile and the 20% less volatile. Simulations of purchases and sales
were carried out to identify the returns obtained. It is possible to identify
that the group of the most volatile assets obtained results - profit - exponentially
better than the other, thus achieving the theoretical and empirical contribution
of the technical rules of trading, especially via graphical analysis and use of
the MACD instrument. Above all, it proved that the relationship has predictive
capacity in Brazil. The results of the study support the use of techniques,
which promote surplus returns in a practical way for investors. Evidence was
found of the existence of a relationship between the intensity of volatility
and the efficiency of the MACD. The study implies demonstrating the investment
strategy of using volatility as a moderator of the efficiency of graphical
analysis.

Keywords: MACD; volatility;
technical analysis; decision making.

Recebido
em 10/05/2021.  Aprovado em 25/05/2021.
Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da ABNT.

https://doi.org/10.22279/navus.2021.v11.p01-13.1608

1
INTRODUÇÃO

O mercado brasileiro
de pequenos investidores culturalmente, em sua maioria, realiza suas aplicações
em investimentos de renda fixa, em suma, na poupança (MARTIN; SBICCA, 2021).
Porém, com a queda da taxa básica de juros (SELIC) e a entrada de novos players no mercado financeiro, como fintech’s, corretoras de títulos e valores
mobiliários – CTVM, e distribuidoras de títulos e valores mobiliários - DTVM,
tem aguçado esses pequenos investidores a buscarem maiores retornos e
investirem em outros mercados, como por exemplo, o mercado de renda variável,
mais especificamente, ações (PARTYKA; LANA; GAMA, 2020).

As fintech’s
promovem avanços no setor financeiro, não só com tecnologia, mas também com
novas estratégias do negócio (WONGLIMPIYARAT, 2017). Os bancos sempre estiveram
expressivamente avançados em tecnologia, porém, a inovação está na maneira como
entregam, divulgam e oferecem seus serviços, seja um banco ou outra empresa do
mercado financeiro, uma fintech
precisa ser simples e eficiente (DHAR; STEIN, 2017). Neste contexto, podemos
entender fintech’s
como empresas que atuam promovendo inovações e criando uma percepção aos
usuários do mercado financeiro (PARTYKA; LANA; GAMA, 2020).

As CTVM e DTVM são
instituições integrantes do Sistema Financeiro Nacional – SFN, e tem por
finalidade oportunizar a negociação de títulos e valores mobiliários, gerando
liquidez para estes ativos (SILVA et al.,
2016). A aquisição de ativos no mercado brasileiro de ações obrigatoriamente
deve ser transacionada por uma CTVM/DTVM, sendo a função principal destas
instituições intermediar a compra e venda de ativos entre os investidores e
tomadores (FORTUNA, 2019).

No
que tange os investimentos financeiros, conforme citam Bodie,
Kane e Marcus (2018), existem basicamente dois tipos de análises para este
mercado: a análise técnica, que trata de ferramentas de análises gráficas
contando com diversos indicadores e métodos, sendo uma delas o Moving Average Convergence Divergence (MACD,
do inglês Convergência e Divergência de Médias Móveis); e a análise fundamentalista, que busca uma análise das
demonstrações contábeis da empresa, mercado, cenário econômico/político, entre
outros fatores, portanto, uma análise mais complexa para a maioria dos usuários
deste instrumento. Tanto a análise gráfica quanto a fundamentalista, contribuem
com o investidor no processo de seleção de ativos de investimento.

Estes investidores,
por vezes, não possuem experiência e tempo para realizar análises técnicas (VIDOTTO;
MIGLIATO; ZAMBON, 2009), motivo pelo qual o presente estudo buscará evidenciar
se há, ou não, relação entre o indicador de tendência MACD, com a intensidade de volatilidade do ativo financeiro. Busca-se,
assim, uma forma de aprimorar a análise deste pequeno investidor, que poderá
optar em realizar a referida análise em ativos cuja intensidade de volatilidade
tenha maior percentual de acerto.

Neste sentido,
tem-se a seguinte questão problema: Qual
a relação entre a intensidade de volatilidade de um ativo e a eficiência do
instrumento MACD? Em outras palavras, esta pesquisa visa analisar se a
eficiência de previsibilidade do MACD possui relação com a volatilidade do
ativo estudado. Em caso afirmativo, este artigo tem potencial de contribuir com
aspectos teóricos e empíricos nas dimensões de análise e seleção de ativos de
investimento.

O presente artigo
tem como objetivo geral estimar a relação entre a intensidade da volatilidade
de um ativo e a eficiência do instrumento MACD. Para isto, foram selecionadas
as ações que compõe o índice IBrX 100; traçada a
intensidade de volatilidade das respectivas ações, separando em partes;
identificado os pontos de compra e venda na análise MACD destes ativos em um período específico; verificado o lucro nas
decisões tomadas, bem como a performance acima do índice Bovespa; e por fim,
analisado se há relação entre a eficiência do MACD e a intensidade da
volatilidade.

Explica-se a
presente pesquisa para o uso de pequenos investidores que, empiricamente, estão
buscando instrumentos de análise. Dentre as principais contribuições oferecidas
por este artigo, podem-se citar: i) a demonstração de uma ferramenta de seleção
de ativos para pequenos investidores, ii) a
ponderação do uso de uma ferramenta técnica de seleção de ações a partir da
volatilidade do ativo avaliado, o que pode levar a maior eficiência da
ferramenta no longo prazo; iii) finalmente, uma
contribuição metodológica aos antecedentes teóricos de análise técnica que não
apresentam interação das ferramentas de análise com características individuais
dos ativos.

2 REFERENCIAL TEÓRICO

Neste tópico são apresentadas as características e
evolução do quadro de investidores pessoas físicas na bolsa de valores
brasileira. Além disso, será discorrido sobre o conceito de volatilidade, bem
como em qual indicador de volatilidade a pesquisa será norteada. Por fim, será
realizada uma explanação sobre MACD e relacionado
estudos anteriores que embasam o presente estudo.

A base teórica possui
embasamento no estudo de Wang et al.
(2016), no qual foram realizados estudos sobre o instrumento MACD adaptado como
técnica para análise do ativo petróleo em mercados futuros, onde uma das
hipóteses foi a relação de variação da volatilidade. Foram realizadas pesquisas
nas bases EBSCO e Google Scholar, em maio de 2018, para os termos “Moving Average Convergence-Divergence” AND “volatilidade” AND “ações”
OR “ativos financeiros”, para todos os anos disponíveis de estudos publicados,
e não foram encontrados estudos semelhantes que utilizem esta relação, motivo
pelo qual não foi possível correlacionar outros trabalhos.

2.1 Características e evolução do quadro de investidores pessoas físicas

Empiricamente,
nota-se que o número de investidores pessoas físicas no Brasil em ativos da
bolsa de valores brasileira vêm aumentando organicamente. Faz-se necessário
fundamentar esses dados e, por isso, neste tópico serão apresentados dados
extraídos da Bolsa, Brasil e Balcão (B3). A Tabela 1 classifica a quantidade de
investidores no mercado de ações brasileiro.

Tabela
1 - Quantidade de investidores

CLASSIFICAÇÃO

QUANT.

%

Pessoas Físicas

680.576

96,97%

Homens

525.903

74,93%

Mulheres

154.673

22,04%

Pessoas Jurídicas

21.279

3,03%

TOTAL

701.855

-

Nota.
Contagem dos CPFs/CNPJs de investidores por
Agente de Custódia, em maio de 2018. Fonte: B3 (2021).

Conforme ilustrado
na Tabela 1, em maio de 2018 apresentou-se um número de 680.576 contas
vinculadas a pessoas físicas no Brasil um número baixo em relação à população
total e levando em consideração que pode haver pessoas com mais de uma conta.
Nota-se que existe predominância de investidores homens em relação às mulheres.
A proporção de investidores do sexo masculino, de 2002 até 2018 (maio), não
baixou de 74%. Por outro lado, o de investidoras do sexo feminino, nunca chegou
a 26%. Em uma análise de média para o mesmo período, tem-se que, de cada 100
investidores brasileiros, 77 são do sexo masculino e 23 são do sexo feminino.

Outro fator
interessante a ser analisado é a concentração de seis Estados brasileiros em
número de contas e volumes de operações (Tabela 2), os quais representam 81,68%
em números de contas, e 89,83% em valores. Estes percentuais expressam o quão o
mercado de ações brasileiro ainda pode evoluir, tendo muito espaço para isto.

Tabela 2 - Divisão por Estados

ESTADO

CONTAS

VALOR (R$)

%

HOMENS

MULHERES

TOTAL

HOMENS

MULHERES

TOTAL

SP

219.849

69.808

289.657

64,03

20,80

84,84

47,70%

RJ

78.632

26.814

105.446

25,96

11,94

37,90

21,31%

MG

42.818

11.376

54.194

12,32

1,92

14,24

8,01%

RS

33.329

8.904

42.233

7,96

2,90

10,86

6,11%

SC

20.952

4.698

25.650

3,92

1,21

5,13

2,89%

PR

30.792

7.945

38.737

5,15

1,64

6,79

3,82%

* Nota: Em bilhões
de Reais.

Fonte: B3 (2021).

Corroborando a ideia
apresentada na introdução deste trabalho, a Tabela 2 apresenta os dados que
demonstram a evolução do número de investidores pessoas físicas na bolsa de
valores brasileira, tendo involução apenas nos anos de 2011, 2014 e 2015, nos
demais anos sempre houve um crescimento. Em 2011 a bolsa teve uma queda de 18%
o que em parte pode explicar a involução; já em 2014 e 2015 houve crescente da
taxa básica de juros (SELIC), saindo de 7,75% no final de 2013 para 14,25% em
meados de 2015, o que foi um fator preponderante para a fuga de investidores da
bolsa de valores.

2.2 Volatilidade

Volatilidade pode
ser entendida como a oscilação dos preços de um ativo, sendo uma medida de
risco, pois quanto mais um ativo oscila, em tese, mais risco ele possui
(AUGUSTO; SILVA, 2012; MURCIA et al.,
2011). No âmbito de volatilidade existe basicamente volatilidade histórica
(Desvio padrão e média móvel), estatística (Exponentially Weighted Moving-Average
- EWMA), heterocedasticidade condicional (Autoregressive Conditional Hetercedasticity –
ARCH, e Generalized Autoregressive Conditional Hetercedasticity -
GARCH), estocástica (Modelo de volatilidade estocástica - MVE) e implícita
(Modelo Black & Sholes) (PINHO; CAMARGOS;
FIGUEIREDO, 2017). É possível notar que existem diversos tipos de forma para
medir a volatilidade, algumas mais simples, até modelos matemáticos complexos.
Os indicadores disponíveis na B3 (2021) atualmente são: o desvio padrão e o
EWMA.

O desvio padrão é
uma forma mais simples de cálculo, que se extrai apenas a raiz quadrada da
variância (HAIR et al., 2009). Já o
EWMA utiliza pesos diferentes para os valores mais recentes, assim como na
média móvel ponderada (BETANCOURT BEJARANO; GARCÍA DÍAZ; LOZANO RIAÑO, 2013).
Segundo Adewuyi (2016) o EWMA foi uma variação do
desvio padrão feita por um banco de investimento americano (JP Morgan) a ser
utilizado com a média móvel exponencial e assim utilizando os preços mais
recentes, tendo em vista que o movimento mais recente de preços é a melhor
forma de prever os movimentos futuros. O EWMA, assim como o MACD, traz um
cálculo exponencial colocando maior peso para os valores mais recentes
(CAVALERI; RIBEIRO; RIBEIRO, 2011), motivo pelo qual nesta pesquisa se optou
por usar esta medida de volatilidade, que apesar de possuir um cálculo mais
complexo, tem a disponibilidade de consulta de acesso público na B3,
tornando-se assim de fácil utilização para os usuários deste material.

2.3 O
Indicador MACD

Existem diversos
indicadores no campo de análise técnica, muitos se completam, outros fortalecem
a sinalização de uma tendência indicada por um primeiro, e assim sucessivamente
(LO; MAMAYSKY; WANG, 2000; SAFFI, 2003). O MACD é um indicador de tendência originalmente composto por uma linha e
um sinal, e após quase duas décadas foi aprimorado pelo professor da Heriot-Watt University, Thomas Aspray, onde incluiu o histograma (VAIDYA, 2020).

Uma vez que a
tradução literal para MACD é médias móveis convergentes-divergentes, a média
móvel é o cálculo da média do preço de um ativo por um determinado período,
como por exemplo, a média móvel de 12 dias será a soma do preço do ativo por
este período dividido por 12 (VIDOTTO; MIGLIATO; ZAMBON, 2009). Já para o
cálculo do MACD utiliza-se a média móvel exponencial. A fórmula faz com que se
tenha maior peso nos preços mais recentes do período. Obviamente, deve-se tomar
por base a cotação do preço padrão por dia do ativo, seja o preço de abertura
ou de fechamento, mínima ou máxima. (MARTINS; RODRIGUES, 2018). No presente
trabalho será adotado o preço de fechamento. Originalmente o MACD foi criado
por Gerald Appel, tendo três médias móveis
exponenciais, e em gráficos é apresentado por duas linhas, onde o cruzamento
dessas linhas sinaliza momentos para entrar ou sair de um ativo, sendo que,
quando a linha MACD cruza para baixo da linha sinal, aponta um momento de
venda, e vice-versa (VIDOTTO; MIGLIATO; ZAMBON, 2009). Visualmente o MACD é
composto por uma linha, um sinal e o histograma. A linha é caracterizada pela
diferença entre as médias móveis de curto e de longo prazo do ativo; o sinal
pode ser definido como o resultado das médias móveis do próprio MACD por um
período menor que a média de curto prazo do ativo; por último tem-se o histograma,
formado pela diferença entre a linha MACD e a linha de sinal (CHAVES, 2017).
Seja em linha ou em histograma o resultado é o mesmo, visto que os gráficos são
gerados a partir de uma fórmula matemática utilizando as médias móveis (THIELE;
ADAMI, 2016).

Quando se têm uma
média móvel de curto prazo maior que uma de longo prazo é que se obtém a linha
do MACD positiva, e com isso tem-se a interpretação de uma tendência de alta;
sendo negativa, a tendência passa a ser de baixa. O sinal acaba sendo a média
móvel das médias de curto e longo prazo que compõe a linha MACD, sempre por um
período menor do que a média móvel de curto prazo. (MATSURA, 2020).

Reproduzimos, na
Figura 1, um exemplo do MACD em forma gráfica, sendo a parte superior o
histograma e a parte inferior o MACD em sua forma original. O caso refere-se ao
ativo BRFS3 (da empresa BRF S.A.) com média móvel longa de 26 dias, curta de 12
dias, e sinal de 9 dias, com o período de 06 de fevereiro de 2018 até 04 de
junho de 2018.

Figura
1 - MACD Histograma (BRFS3)

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

A interpretação do
histograma é simples, quando as barras estão para baixo é sinal de tendência
para baixa, e quando está para cima sinaliza tendência de alta. Já as linhas
são representadas pela MACD (linha 2) e o sinal (linha 1), de modo que quando a
linha MACD cruza para cima é sinal de compra, e ao cruzar para baixo é de
venda.

2.4 Estudos anteriores sobre o MACD

Com a finalidade de
ampliar ainda mais o embasamento acerca do tema, tem-se a possibilidade de
entender como o assunto vem sendo tratado por outros pesquisadores. Para tanto,
buscou-se junto aos principais congressos da área estudos comparativos ao aqui
realizado. O resultado obtido está apresentado no Quadro 1.

Quadro
1 - Estudos anteriores

AUTOR/ANO

OBJETIVO

METODOLOGIA

RESULTADOS

Vidotto, Migliato e Zamboni (2009)

Avaliar
a eficácia do MACD em indicações de tendências de compra/venda de cinco
empresas.

Pesquisa
explicativa analisando o nível de acerto do instrumento MACD em cinco
empresas.

O
instrumento foi eficaz nas análises realizadas.

Wang et
al. (2016)

Aprimorar
o uso de médias móveis no uso de petróleo futuro.

Pesquisa
explicativa verificando uma forma alternativa de uso do MACD.

A
média móvel dinâmica, como alternativa à estática, obteve desempenho
excelente.

Chaves (2017)

Analisar
MACD, IFR e Bandas de Bollinger para tomadas de
decisões na compra e venda de ações em um mercado hipoteticamente eficiente.

Pesquisa
explicativa utilizando ações do índice Bovespa.

Partindo
de um mercado eficiente, a tomada de decisão por meio de indicadores técnicos
demonstrou-se ineficiente.

Fonte:
Elaborado pelos autores (2021).

Fica claro que, dentre os
objetivos dos três estudos encontrados, o objetivo convergente, procurando
melhorar e estimar as contribuições de indicadores e ferramentas de gestão dos
indicadores para otimizar as decisões de compra e venda no mercado de ações.
Quanto a metodologia, foi unânime. Os três estudos utilizam dados empíricos,
longitudinais para testar e/ou verificar alternativas do uso de MACD. Como
contribuições resultantes dos estudos, foram paralelos, no entanto, com
diferenças. Enquanto Vidotto, Migliato
e Zamboni (2009) avaliaram apenas o MACD como instrumento, e encontraram
eficácia de seu uso. Já Wang et al.
(2016), investigaram uma alternativa e viram que, o método dinâmico, assim como
o estudo aqui realizará, provocou desempenho excelente na carteira investigada.
Por fim, Chaves (2017) usando o ano de 2016, encontrou que a gestão passiva,
onde os agentes têm apenas informações sobre o histórico de preços das ações, e
seus comportamentos é claro.

3 MÉTODO

Para obter uma resposta
para a questão problema e alcançar o objetivo deste artigo foram analisados os dados
de ações que compõem um determinado índice e, em seguida, comparados com a
intensidade da volatilidade em um mesmo período. Tem-se, portanto, que essa é
uma pesquisa descritiva, sendo elaborada através de análise documental e
análise quantitativa dos dados. Neste viés, pretende-se verificar se há relação
entre as oscilações de maior ou menor intensidade de um ativo no mercado
mobiliário durante período de 12 meses (julho de 2017 até junho de 2018), com
indicações de tendências acertadas pelo MACD; e, havendo essa relação, se há um
melhor desempenho no retorno obtido.

Foi examinada uma
série histórica das empresas que compõem o índice IBrx
100, separando-as em dois grupos, sendo as 20% mais voláteis e as 20% das menos
voláteis.

Portanto,
a amostra da pesquisa (Quadro 2) foi composta por 40 ações, 20 com maior
volatilidade e 20 com menor volatilidade, no mercado de ações brasileiro. A
volatilidade foi obtida através do site da B3 utilizando a medida EWMA anualizada, tanto a composição da
carteira do IBrX 100 quanto a volatilidade foram
obtidas no dia 30 de junho de 2018.

Quadro 2 - Amostra da pesquisa

ATIVOS MAIS VOLÁTEIS (GRUPO 1)

ATIVOS
MENOS VOLÁTEIS (GRUPO 0)

#

Código

Nome da Empresa

Volatilidade (%)

#

Código

Nome da Empresa

Volatilidade (%)

1

ELET3

ELETROBRAS

87,53

1

ITUB4

ITAÚ UNIBANCO

26,19

2

ELPL3

ELETROPAULO

73,83

2

KLBN11

KLABIN

26,17

3

JBSS3

JBS

72,57

3

CIEL3

CIELO

25,94

4

ELET6

ELETROBRAS

67,69

4

WEGE3

WEG

24,77

5

MGLU3

MAGAZINE LUIZA

64,83

5

ITSA4

ITAUSA

24,06

6

GOLL4

GOL

62,46

6

ENBR3

ENERGIAS BR

24,05

7

LIGT3

LIGHT

55,31

7

TAEE11

TAESA

23,74

8

GOAU4

GERDAU

53,3

8

TIET11

AES TIETE

23,69

9

CSNA3

SID NACIONAL

52,36

9

ALUP11

ALUPAR

23,42

10

WIZS3

WIZ

51,78

10

RADL3

RAIADROGASIL

23,01

11

SUZB3

SUZANO PAPEL

51,49

11

HYPE3

HYPERMARCAS

22,23

12

BTOW3

B2W DIGITAL

50,86

12

TIMP3

TIM PART S/A

22,22

13

CMIG4

CEMIG

49,63

13

UGPA3

ULTRAPAR

21,74

14

AZUL4

AZUL

49,37

14

EQTL3

EQUATORIAL

21,16

15

ESTC3

ESTACIO

48,55

15

TRPL4

TRAN PAULIST

20,12

16

BRSR6

BANRISUL

48,28

16

IRBR3

IRBBRASIL

18,96

17

RAPT4

RANDON

47,71

17

VIVT4

TELEFONICA

18,36

18

USIM5

USIMINAS

47,16

18

ABEV3

AMBEV S/A

16,86

19

VVAR11

VIAVAREJO

45,94

19

EGIE3

ENGIE BRASIL

16,75

20

BRAP4

BRADESPAR

45,2

20

CPFE3

CPFL ENERGIA

3,68

Fonte:
Elaborado pelos autores (2021) com base nos dados primários da pesquisa.

Em
seguida foram simuladas as tomadas de decisões em sinais de compra e de venda
do ativo, buscando obter a melhor performance possível e checar se um grupo
terá melhor performance em relação ao outro. Das empresas que compõem o índice IBrX 100 da B3, o grupo 0 corresponde as empresas menos
voláteis e o grupo 1, as empresas mais voláteis.

Na sequência
analisaram-se, com base no MACD do período de 01 de julho de 2017 até 29 de
junho de 2018, cada empresa, observando pontos de compra e de venda,
registrando a data de entrada, o valor da compra, a data da saída e o valor da
venda. Nas simulações o MACD foi configurado com os padrões de média móvel
longa de 26 dias, curta de 12 dias, e sinal de 9 dias, com período do gráfico
diário e os valores de compra e venda foi o do fechamento do dia seguinte ao
cruzamento do MACD. Nas simulações foi considerada a diferença entre o valor de
compra e venda dos ativos.

A empresa SAPR11 (SANEPAR)
não possuía 12 meses de histórico junto à bolsa de valores, motivo pelo qual
foi retirada da análise e fora incluída a empresa imediatamente da sequência.
Para fins de benchmarking será utilizado o resultado do índice IBOVESPA
do mesmo período em que houve a compra e venda, desse modo será possível
identificar se o desempenho obtido nas simulações propostas por este trabalho
foi melhor do que a do benchmarking utilizado (IBOVESPA).

A análise dos dados
se dividiu em análise descritiva, apresentando os resultados de médias simples
e na sequência a Análise de Variância (ANOVA) onde foram realizadas as análises
de significância. Martins e Domingues (2014) destacam que a ANOVA busca através
de testes verificar se uma variável de interesse tem ou não significância sobre
a outra, desta forma tornando a comparação estatisticamente comprovada. Foi
assumido como significante valores de p<,05. Para os cálculos foram
utilizados os softwares Excel e Stata/MP 13.

4 ANÁLISE DOS DADOS E DISCUSSÃO DOS
RESULTADOS

Neste tópico serão
demonstrados os resultados atingidos com base nas simulações de compra e venda,
bem como o desempenho dos grupos de ativos entre si e em relação ao benchmarking (índice Bovespa).

4.1 Análise descritiva

Ao todo foram
realizadas 278 simulações de compra e venda dos ativos, resultando em 151 no
grupo 0 (menos voláteis), e 127 no grupo 1 (mais voláteis). Notou-se que os
ativos menos voláteis têm maior sinalização de compras com base no MACD, porém, resta saber se existem 1
pontos em falso, ou seja, sinalização de tendência para alta e não ocorrência
no caso concreto.

No grupo 0 a média
de dias posicionados em um ativo foi de 19, enquanto no grupo 1 a média foi de
24 dias. Apesar dos ativos do grupo 0 possuírem menor volatilidade, o tempo posicionado
nestes ativos através da análise é sensivelmente menor, corroborando a
informação do maior número de lançamentos. O grupo 0 apresentou retorno maior
que o benchmarking em 31,13% dos
lançamentos, enquanto o grupo 1 foi de 42,52%. Além disto, se dividirmos por
ativos, ou seja, das vinte empresas de cada grupo, identificar qual o
percentual delas teve retorno maior que o índice Bovespa, tem-se que 40% das
empresas do grupo 0 obtiveram retorno maior, e 75% no caso das empresas do
grupo 1.

Desconsiderando o benchmarking e analisando apenas se o
grupo de ativos teve lucro ou prejuízo, constatou-se que o grupo 0 obteve
37,09% de lucro nas operações, e o grupo 1 apresentou 45,67%. Usando a mesma
ideia do parágrafo anterior, de divisão em grupo de ativos, o grupo 0 teve 40%
das empresas com retorno positivo e o grupo 1 obteve êxito em 85% dos ativos.
Evidentemente o fator de maior interesse é saber o retorno médio de todos os
lançamentos separados por grupo, bem como se a performance foi maior ou menor
do que o benchmarking. Assim, o grupo
0 obteve uma média de -0,28% em todos os lançamentos, enquanto o índice Bovespa
teve uma média de 0,63%, ou seja, os lançamentos deste grupo resultaram em
prejuízo para o investidor, mesmo tendo o índice um pequeno ganho.

O grupo 1, por sua
vez, obteve retorno de 5,46% ao longo do período, enquanto o índice apresentou
retorno de 2,49%. Dessa forma, destaca-se que o grupo 1 superou em 119,84% o
índice no mesmo período.

4.2 Análise de variância

Para aumentar a
robustez dos resultados ora apresentados, optou-se por fazer uma análise de
variância entre os grupos propostos. A ANOVA permite encontrar diferenças
estatisticamente significativas entre grupos de comparação. No caso deste
estudo, os resultados apresentam o perfil, expresso na Tabela 3, quando
analisadas todas as simulações.

Tabela
3 - Resumo de Lucro/Prejuízo

GRUPO

RESULTADO

DESVIO PADRÃO

FREQUÊNCIA

0

-,00304636

,06012202

151

1

,05456693

,20212662

127

Total

,02327338

,14617779

278

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

É possível
identificar que no grupo 0 as simulações apresentaram resultado negativo de
0,3% com desvio padrão de 6,01%, enquanto no grupo 1 o resultado foi de 5,45%
com desvio padrão de 20,21%. Estes dados demonstram que de fato o grupo mais volátil apresenta melhor retorno no uso do MACD.

Quando incluído o viés
científico (Tabela 4) é importante analisar a variabilidade amostral a fim de
identificar se os resultados obtidos são de fato significantes motivos pelo
qual se apresenta o quadro de variância.

Tabela
4 - Análise de variância de Lucro/prejuízo

SS

DF

MS

F

PROB > F

,22897137

1

,22897137

11,11

0,0010

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Nota-se que o erro
amostral é de 0,0010, portanto pode-se considerar os resultados apresentados
confiáveis estatisticamente, tendo em vista que a academia considera significantes
aqueles de até 0,05 no intervalo de confiança.

Também foram
realizadas as análises do ganho sobre o Ibovespa (Tabela 5), salientando que os
valores doravante apresentados são pontos percentuais acima do Ibovespa e não
porcentagem como no caso anterior.

Tabela
5 - Resumo de performance sobre Ibovespa

GRUPO

RESULTADO

DESVIO PADRÃO

FREQUÊNCIA

0

-,00927152

,0476529

151

1

,0296063

,18749138

127

Total

,00848921

,13265091

278

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Neste cenário os
resultados se mantêm com a mesma lógica, tendo o grupo 0 um resultado de -0,92
pontos percentuais em relação ao Ibovespa, enquanto o grupo 1 apresenta retorno
de 2,96 pontos percentuais, ou seja, em um cenário hipotético em que o Ibovespa
tenha rentabilidade de 1% o grupo 0 terá 0,08% e o grupo 1 terá 3,96%. A
análise estatística da performance foi realizada e é ilustrada na Tabela 6.

Tabela
6 - Análise de variância de performance sobre Ibovespa

SS

DF

MS

F

PROB > F

,104265281

1

,104265281

6,03

0,0147

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Conforme a Tabela 6,
do ponto de vista de significância estatística, o resultado da variância da
performance sobre o Ibovespa é de 0.0147 (p<,05), sendo considerado
estatisticamente significante.

Por fim, nas Tabelas
7 e 8, analisaram-se os dados retirando os extremos (outliers), ou seja, resultados que por algum motivo se tornam
atípicos e poderia de alguma forma prejudicar as análises efetuadas. Manter os outliers
poderia gerar resultados distorcidos das estimativas, também pode distorcer o
valor da média, ou seja, altera o padrão encontrado dos dados e compromete a
confiabilidade dos resultados encontrados (FIGUEIREDO FILHO; JÚNIOR, 2009).

Tabela
7 - Resumo de performance sobre Ibovespa

GRUPO

RESULTADO

DESVIO PADRÃO

FREQUÊNCIA

0

-,00765101

, 0458315

149

1

,0108547

,09169451

117

Total

,00048872

,07027269

266

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Evidenciou-se que
mesmo retirando os extremos, o grupo 0 permanece tendo performance menor do que
o Ibovespa em 0,76 pontos percentuais, enquanto o grupo 1 supera o índice em
1,08 pontos percentuais, mantendo o erro amostral abaixo de 0.5 e desta forma
fica evidente que o MACD se mostra mais eficiente em empresas mais voláteis.

Tabela
8 - Análise de variância de performance sobre Ibovespa

SS

DF

MS

F

PROB > F

,022444083

1

,022444083

4,61

0,0328

Fonte: Elaborado pelos autores (2021).

Os resultados
obtidos, são baseados em fatos históricos e com comprovação estatística, forma
pela qual a maior parcela do mercado se baseia. No entanto, conforme Taleb
(2017) expõe, diversos fatos podem acontecer em um mercado em que os
participantes não cogitam a possibilidade de ocorrer. Com isso, se faz relação
ao mercado em si, ou seja, até que um evento não ocorra – mesmo que se assume
probabilidade (HAIR et al., 2009) - se
presume que ele não existe. Por outro lado, mesmo que as amostras coletadas
neste trabalho direcionam para um melhor retorno do MACD nos ativos de maior
volatilidade, a afirmação não está imune a eventos atípicos.

Como experienciado,
o grupo 1 levou vantagem. O grupo mais volátil apresentou rentabilidades
maiores no uso do MACD. O resultado vai ao encontro de Vidotto,
Migliato e Zamboni (2009) confirmando a eficácia do
uso do MACD. Por outro lado, expande o estudo de Chaves (2017) que avaliou
compras e vendas, sem divisão por grupos pela volatilidade em 2016, ao
evidenciar que em anos subsequentes (2017 e 2018), já que Chaves (2017) se
baseou em simulações de compra e venda em 2016, o uso de indicador técnico para
o grupo de ativos mais voláteis apresenta melhor desempenho de rentabilidade.

5 IMPLICAÇÕES PRÁTICAS PARA OS
PROFISSIONAIS DE FINANÇAS

Administradores do
capital financeiro de empresas muitas vezes são traders
técnicos. Outro grupo destes estão baseados em grandes financeiras, também
denominados consultores financeiros que operam valores de propriedade de
empresas ou até mesmo por investidores individuais. Ambos baseiam sua análise
na premissa de que os padrões nos preços de mercado são supostos se repetir no
futuro, e assim, esses padrões podem ser usados para propósitos preditivos. A
motivação por trás da análise técnica é ser capaz de identificar mudanças nas
tendências em um estágio inicial e manter uma estratégia de investimento para
obter retornos positivos (GENCAY, 1998).

Exclusivamente sobre
a técnica de média móveis, Gunasekarage e Power
(2001) analisam o desempenho de diferentes médias móveis para quatro mercados
emergentes de capital do sul da Ásia. Eles encontram evidências claras
sugerindo que os retornos de ações nesses mercados são previsíveis. Em relação
ao mercado acionário brasileiro, os estudos de Ratner
e Leal (1999) e Hatgioannides e Mesomeris
(2007) possuem resultados diferentes, mostrando uma falta de consenso.

Cacique da Costa et al. (2015) consideram diferentes
regras técnicas de negociação para ações negociadas no mercado acionário
brasileiro, enquanto Sobreiro et al.
(2016) fazem o mesmo para os BRICS e mercados emergentes. Em ambos os casos,
novamente vimos resultados diferentes. Cacique da Costa et al. (2015) constatam que apenas uma pequena parcela dos
resultados justifica a utilização das medias móveis. Por outro lado, Sobreiro et al. (2016) concluem que as médias
móveis são as estratégias com melhores resultados em países como Brasil, Rússia
e Argentina.

Este estudo empregou
um dos mais populares indicadores das regras técnicas de negociação, a
Convergência e Divergência de Médias Móveis, na análise de dados do índice IBrX 100 da B3. Os fatores econômicos elencados, sobretudo
a queda da taxa Selic e a entrada de novos players no mercado financeiro, não
apenas são motivadores para as empresas ingressarem na bolsa de valores, mas
também refletem o aumento de novos investidores, que buscam novas formas de
investimento, em detrimento da queda nas taxas de retorno de aplicações
financeiras mais convencionais, especialmente aquelas atreladas a taxa Selic,
para potencializar os ativos investidos. De forma geral, o estudo implica na
demonstração da estratégia de investimento de utilização da volatilidade como
moderador da eficiência da análise gráfica.

O princípio básico
da análise técnica é que os padrões relacionados aos preços passados dos
instrumentos negociados nos mercados de ativos podem ser usados para prever a
direção dos preços futuros. O objetivo é melhorar o retorno de uma carteira de
investimentos, entendendo a interação dos indicadores de preço para as
participações da carteira durante um período identificado. A análise técnica
usa uma abordagem sistemática e gráfica para identificar padrões de preços históricos
de negociação e movimentos de mercado. O resultado esperado é a possibilidade
de formular previsões que podem gerar retornos financeiros anormalmente fortes.
(SOUZA et al., 2018)

A partir dos resultados
apresentados, mostra-se que é necessária a seleção das ações que compõem o
portfólio, utilizando estratégia de investimento e ferramentas de análise como
suporte ao critério de decisão. Os resultados obtidos corroboram ainda com
possibilidade do desenvolvimento de ferramentas eficazes para gerenciamento de
carteira de ações, das pequenas às grandes corporações, a partir do indicador
MACD com moderação da volatilidade.

6 CONCLUSÃO E CONTRIBUIÇÕES DO ESTUDO

A pesquisa tem como
objetivo estimar a relação entre a intensidade da volatilidade de um ativo e a
eficiência do instrumento MACD , a
fim de colaborar com consultores financeiros que atuam com investimentos de
empresas e de investidores individuais, e para pequenos investidores,
essencialmente aqueles que estão iniciando no mercado de renda variável.

Nos resultados
obtidos torna-se cristalino que no caso do MACD os ativos mais voláteis mostraram-se mais lucrativos do que
os menos voláteis, ou seja, apesar de empiricamente os neófitos neste mercado
buscarem investir em ativos menos voláteis, o resultado é inversamente
proporcional. Este fato confirma a hipótese do objetivo geral de que existe
relação entre a intensidade da volatilidade e a eficiência do MACD.

O presente estudo
delimitou-se em analisar ativos do mercado de ações brasileiro, sendo empresas
listadas no índice IbrX100, separando-as em partes pelo critério de intensidade
da volatilidade. No meio acadêmico notou-se pouca abordagem por análises deste
tipo, fato que possibilita diversos campos para pesquisas futuras. No decorrer
da pesquisa, por escolha dos autores, foram escolhidos dois grupos, dos ativos
e dos menos voláteis. Apesar de identificado a máxima no mercado financeiro de
que “quanto maior a volatilidade maior o risco”, pois a volatilidade é uma
medida de risco; não significa que para toda e qualquer técnica de análise é
obrigatória a inclusão dos ativos de menor volatilidade são os mais acertados.
Porém, o investidor iniciante, por vezes, pode presumir erroneamente que
escolher ativos pouco voláteis e utilizar a técnica MACD para análise é a melhor escolha.

A partir dos
resultados, descobrimos que existem oportunidades de lucro para usuários da
ferramenta MACD. É sabido que, nos últimos anos, com a Selic em queda (KOHLER;
PARTYKA; LANA, 2021), os investidores e aspirantes, procuraram potencializar
seus ganhos por meio do mercado de ações, portanto é pertinente levar luz a
indicadores que ajudam a consolidar o mercado de capitais nacional. Logo, aponta-se
que o indicador MACD pode ser utilizado como ferramenta que auxilia os
investidores na escolha de ações para potencializar seus ganhos. Além disso,
são trazidas evidências de que os resultados deste artigo serão úteis para
aplicações reais, no dia a dia de investidores domésticos, traders
entre outros. De modo oportuno, os usuários do mercado de ações podem utilizar
mais uma ferramenta, seja Índice de Força Relativa, o On
Balance Volume, ou o Estocástico entre outros, e assim compará-los
instantaneamente.

Por fim, sugere-se para pesquisas futuras com
base na volatilidade análises de outros índices, outros ativos financeiros,
outros instrumentos de análise técnica. Ainda assim é possível realizar
diversas pesquisas com outros fatores além da volatilidade, como nível de
governança corporativa, setores de mercado ou em blue-chip, mid-caps ou small-caps.
Pode-se também, utilizar
indicadores para análise de ações, com um agrupamento por características
semelhantes entre empresas, de mesmo setor, por exemplo. Há também a
alternativa de considerar o período de aplicação não em dias ou meses, mas em
horas dentro de um mesmo dia, assim utilizando o indicador para tomada de
decisão no curtíssimo prazo. Também poderiam ser explorados, por meio do uso do
MACD, os mercados de futuros, mercado cambial e de renda fixa.

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