Avanços Recentes em Modelagem de Volatilidade e Macro: Como Eles Podem Melhorar a Gestão de Investimentos

Nos últimos anos, muita coisa mudou na forma como estudamos e aplicamos modelos de volatilidade no mercado financeiro. Os modelos tradicionais seguem sendo úteis, mas o que vem sendo desenvolvido nos bastidores de papers e centros de pesquisa pode — e deve — transformar a forma como analisamos risco, projetamos cenários e tomamos decisões.

Sou economista e gestor de investimentos com foco em finanças quantitativas, e tenho acompanhado de perto esse movimento. Neste texto, compartilho de forma direta o que de mais relevante surgiu nos últimos anos, e como isso conversa com o dia a dia de quem lida com ativos líquidos, gestão de portfólio e análise macroeconômica.

Onde estamos hoje: dos modelos clássicos ao híbrido

Começando do básico: modelos como GARCH, Heston e Dupire continuam sendo referência. O GARCH pela sua robustez estatística, o Heston por permitir volatilidade estocástica com estrutura fechada, e o Dupire por sua contribuição na construção da superfície de volatilidade local. Mas eles têm limitações — seja por suposições rígidas, dificuldade de calibragem ou por não captarem efeitos não lineares que são cada vez mais evidentes.

É aqui que entram os modelos híbridos.

Pesquisas recentes como a de Zhao et al. (2024) propõem a fusão entre GARCH e redes neurais do tipo LSTM, criando um modelo que mantém o núcleo estatístico mas aprende com os dados padrões mais complexos e de longo prazo. O resultado? Mais precisão nas previsões — especialmente em regimes voláteis.

Outro trabalho interessante é de Wenting Liu et al. (2024), que utiliza Transformers — aqueles mesmos que revolucionaram o NLP — para prever volatilidade com base em dados mistos de alta e baixa frequência. O ganho vem da capacidade do modelo em captar dependências longas e estruturas não lineares que outros métodos simplesmente não alcançam.

O papel dos dados: mais do que preço

Uma das viradas mais interessantes está na incorporação de variáveis macroeconômicas e contextuais dentro desses modelos. O GARCH-MIDAS, por exemplo, permite incluir indicadores como produção industrial, expectativas de inflação ou índices de incerteza econômica diretamente no modelo de volatilidade. Isso aproxima o mundo estatístico da realidade macro, algo essencial pra quem toma decisão em mesa.

Quando combinamos essa estrutura com LSTM — como fizeram Bildirici e Ersin (2023) — o modelo não só captura a dinâmica de curto prazo como também absorve o efeito de fundamentos econômicos na formação da volatilidade. Isso, na prática, significa conseguir antecipar melhor mudanças de regime.

Aplicações diretas para quem gere portfólio

Para quem, como eu, gere portfólios e toma decisões com base em múltiplas classes de ativos, esses avanços abrem novas frentes:

- Renda variável: melhora no timing de entrada e saída, gestão de risco via estratégias de hedge mais bem calibradas.

- Moedas e juros: entender como choques macroeconômicos (como inflação ou política monetária) se traduzem em volatilidade pode refinar muito uma estratégia de proteção ou arbitragem.

- Commodities: modelos híbridos que absorvem efeitos externos, como choques de oferta ou eventos geopolíticos, ajudam a ajustar posições com mais critério.

- Derivativos: ao conseguir construir superfícies de volatilidade mais estáveis e sem violações de arbitragem (como nos modelos com Physics-Informed Neural Networks), a precificação e o monitoramento de risco se tornam mais confiáveis.

O que ainda falta (e por isso é promissor)

Ainda enfrentamos alguns gargalos. A interpretabilidade dos modelos baseados em redes neurais segue sendo um ponto de atenção — muitos gestores não se sentem confortáveis com o que não conseguem explicar. Avanços em XAI (Explainable AI) devem ajudar nisso, permitindo visualizar o que, afinal, está influenciando as previsões.

Outro ponto é a robustez em mudanças de regime. Modelos treinados em tempos de bonança nem sempre funcionam bem em crise. Aqui há espaço para modelos de detecção dinâmica de regimes e misturas adaptativas (como mixture-of-experts), que escolhem automaticamente a melhor abordagem dependendo do contexto.

E por fim: há um potencial enorme em integrar modelos de volatilidade, curvas de juros e macroeconomia em um framework único. Ainda é raro ver essa integração bem-feita, e isso representa uma fronteira real de pesquisa e aplicação.

Em resumo…

A forma como entendemos e prevemos a volatilidade está evoluindo — e rápido. Sair da estatística clássica e incorporar técnicas modernas como Transformers, PINNs e aprendizado em tempo real é mais do que uma tendência: é uma resposta prática à complexidade dos mercados.

Não se trata de abandonar os fundamentos. Pelo contrário: trata-se de aprimorá-los com ferramentas que refletem melhor a dinâmica atual dos ativos.

Se você está na gestão, na análise macro ou na construção de estratégias, vale acompanhar esses desenvolvimentos de perto. A próxima vantagem competitiva pode não estar no próximo ativo, mas no modelo que você escolhe pra entender o risco.

Se quiser trocar ideias ou conhecer mais aplicações desses modelos no dia a dia da gestão, me manda uma mensagem. Sempre tem espaço pra aprender mais — e pra melhorar o que fazemos com base em ciência, dados e estratégia.