Leituras recomendadas

Livro fantástico escrito por Michael Lewis, autor de livros como The Big Short (A Grande Aposta – que virou filme), Liar’s Poker, The Undoing Project, entre outros. Conta a história de Brad Katsuyama, fundador da IEX, uma bolsa de valores nos EUA criada para proteger os investidores da atividade predatória dos High Frequency Traders. O autor faz uma trabalho excepcional em mostrar a nova realidade do mercado financeiro mundial, que é medida em exabytes e milisegundos.

Após mais de três décadas de performance extraordinária e segredo absoluto com relação a tudo o que envolve a empresa, Gregory Zuckerman lança luz no interior da Renaissance Technologies, gestora do lendário Medallion Fund. Composta por uma verdadeira legião de gênios da matemática e da estatística, a Rentech é de longe a gestora mais bem sucedida da história, e o livro mostra de forma inédita detalhes da história da empresa e de seu fundador, Jim Simmons.

O livro conta a história de um dos mais brilhantes gestores da indústria, Ed Thorpe. Considerado o pai dos Quants (executava estratégias quantitativas antes mesmo da invenção do computador), Thorpe também é conhecido por ter inventado a contagem de cartas no jogo Blackjack (Inspiração para o filme “Quebrando a Banca”) e criado o primeiro wearable computer da história ao tentar inventar uma técnica para ganhar consistentemente nas roletas dos cassinos.

O livro faz um profile de alguns dos principais nomes da indústria de Hedge Funds nos Estados Unidos. Brilhantes e absolutamente excêntricos, o livro narra detalhes tanto das suas empresas quanto de suas personalidades. Conheça de perto nomes como Cliff Asness (AQR), Ken Griffin (Citadel), Peter Muller (PDT), Jim Simmons (Renaissance Technologies), Ed Thorpe (Princeton-Newport Partners), entre outros.

O livro narra a história de Claude Shannon – o pai da teoria da informação – e John L. Kelly Jr. Juntos, eles criaram uma fórmula que tenta maximizar os ganhos e a velocidade com que isso ocorre. Com a ajuda de Ed Thorpe, o fórmula foi testada tanto no mercado financeiro quanto em cassinos e pistas de corridas. O Kelly Criteria, como hoje é conhecido, é um sistema utilizado por diversos gestores ao redor do mundo para dimensionar o tamanho de suas posições e ganhar dinheiro no mercado.

O livro narra a ascensão e a derrocada da lendária Long Term Capital Management (LTCM), gestora que ganhou fama rapidamente pelo retornos excepcionais e pela verdadeira constelação de mentes brilhantes que formavam sua equipe. Dentre os seus membros, Myron S. Scholes e Robert C. Merton, ganhadores do Prêmio Nobel de Economia pela criação da fórmula de Black-Scholes, usada para precificar derivativos até hoje. A gestora implodiu no final dos anos 90 por usar níveis estratosféricos de alavancagem, quase levando à derrocada a maior economia do planeta.

No livro, o autor explora quais conclusões ele pode tirar sobre o comportamento humano com base nos seus hábitos de pesquisa online. Uma vez que esse é um tipo de dado abundante, honesto e próprio para análises randômicas, essa é uma fonte 100% mensurável e que permite uma série de análises. A grande conclusão é essa que faz o título do livro: todos nós mentimos (mas o algoritmo não). Para a pesquisa, o autor destaca e reforça a importância de se diferenciar correlação de causalidade – algo de extrema relevância para garantir a validade, por exemplo, de estratégias de investimento criadas com base no uso de fontes de dados históricos de qualquer tipo.

Uma visão inovadora de como a mente humana funciona e como tomamos decisões. Daniel Kahneman, ganhador do Prêmio Nobel de Economia por pesquisas que colocam em xeque a ideia de que a nossa tomada de decisões é essencialmente racional, explica em seu livro as duas formas como se desenvolve o pensamento humano: uma é rápida, intuitiva e emocional; a outra, mais lenta, deliberativa e lógica. O autor revela quando é possível ou não confiar na intuição, além de oferecer insights práticos e esclarecedores sobre como são tomadas as decisões nos negócios (ou investimentos) e na vida pessoal.

Um livro instigante e provocativo para refletir sobre o impacto de Machine Learning em nossos cotidianos (e nos nossos futuros). Além do rico panorama de como as cinco vertentes de Machine Learning (Conexionistas, Evolucionistas, Simbolistas, Bayesianos e Analogistas) transformam ideias da neurociência, evolução, psicologia, física e estatística em algoritmos que usamos em nosso dia-a-dia, Pedro Domingos discute a corrida para criação de um algoritmo mestre: aquele que será capaz de aprender qualquer tipo de conhecimento a partir de dados e fazer o que quisermos, sem precisarmos pedir.

Alvaro Cartea, Sebastian Jaimungal and Jose Penalva

O livro Adaptive Markets, de Andrew Lo, debate sobre como a teoria financeira moderna, que defende que os mercados são racionais e eficientes, e a economia comportamental, que alega que os mercados são irracionais e ineficientes, podem e devem coexistir – apesar de diametralmente opostas em seus argumentos.

O livro joga luz no “encanamento” do mercado financeiro global, palco de verdadeiras batalhas subterrâneas entre algoritmos extremamente sofisticados e traders desavisados. Scott Patterson dá uma verdadeira aula de como funcionam as engrenagens do mercado financeiro e dá detalhes sobre os pouco conhecidos (e menos ainda, entendidos) Dark Pools.

É um livro de cabeceira para qualquer uma que se interesse por fundos quantitativos. Nele, Rishi K. Narang esmiúça cada componente da estrutura de um fundo, desde os mais óbvios e amplamente conhecidos Modelos de Alpha (estratégia), passando pelo Modelos de Risco e Modelos de Alocação, até os mais esquecidos mas certamente não menos importantes Modelos de Execução. O autor trás anos de experiência em diligências de fundos quantitativos, oferecendo insights sobre problemas nada óbvios e uma linha de raciocínio impecável para explicá-los e contextualizá-los.

Ronald H. Hua, Edward E. Qian, Eric H. Sorensen

Ronald N. Kahn, Richard C. Grinold

Ronald N. Kahn, Richard C. Grinold

Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman

Richard S. Sutton e Andrew G. Barto

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Dimitris Bertsimas and Jack Dunn

Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe

Gérard Cornuéjols, Javier Peña, Reha Tütüncü