Toda empresa de capital aberto gera uma montanha de dados. Tem lucro, receita, patrimônio, dívida, market cap, dividend yield… E é claro que essa numeralha não diz nada fora de contexto.
Você precisa ler os balanços anteriores para saber se esses indicadores melhoraram ou pioraram, além de entender as perspectivas de curto e longo prazo para o setor em que a empresa atua.
Esses e outros dados são os fundamentos da empresa. E análise fundamentalista é a prática de destrinchá-los para determinar se uma ação está cara, barata ou precificada corretamente.
Já um analista quantitativo, ou só quant, se esquiva da análise dos fundamentos e trata a escolha de ações como a ciência mais exata possível.
Esses nerds das finanças usam estatística e probabilidade para criar equações que descrevem o comportamento das ações.
Então eles inserem essa matemática em programas de computador que mastigam montanhas de números e facilitam a tomada de decisão no dia a dia de Wall Street.
Por exemplo: um modelo pode olhar para o comportamento de uma ação no passado e bater com variáveis como o histórico das taxas de juros, do preço do petróleo, do PIB da China (ou seja lá o que for).
Se o robô descobrir que a ação costuma subir quando o petróleo sobe, ele passará a comprar essa ação no futuro quando o barril estiver subindo.
Exatidão completa, claro, é impossível. Quem descobrisse uma maneira de prever o futuro dos mercados com base nas variáveis do presente sairia no lucro em todas as operações, e isso não existe.
Mas já existem muitos fundos de investimento inteiros em que a tomada de decisões é (ao menos parcialmente) obra de algoritmos em vez de seres humanos fazendo análise fundamentalista tradicional.
São os fundos quantitativos, e eles são populares: hoje, cerca de 35% das negociações diárias nas bolsas americanas são obra de robozinhos.