Edição #3 — Cinco formas da mesma aposta

Na edição passada apontei duas datas e disse que pesavam mais do que a soma dos comentários: a Nvidia a 26 e o primeiro discurso de Kevin Warsh como presidente da Fed a 28. As duas cumpriram — e em direções que se anulam.

A Nvidia entregou tudo. Receita de 96,2 mil milhões de dólares, mais 106% do que há um ano. Data center nos 89,0 mil milhões, 92% do total. Margem bruta em 75,0%. E, o que moveu de facto o mercado, uma projeção anual rara: crescimento de 70% para o exercício de 2028, contra os cerca de 44% que o consenso modelava. Jensen Huang foi explícito sobre onde está o travão — a procura é maior do que 70%, o fornecimento é que só permite entregar 70%. A ação subiu 7,6%.

Dois dias depois, Warsh. Disse que a inflação está demasiado alta, lembrou que a medida PCE a doze meses está nos 3,7%, atribuiu ao próprio banco central a responsabilidade por 65 meses de inflação elevada e descreveu as condições financeiras como dificilmente restritivas. Não deu sinal de direção — «comprometido com uma disciplina, não com uma decisão» — e criticou a prática de orientação futura que herdou.

A resposta do mercado obrigacionista interessa a esta newsletter mais do que qualquer índice. Os 2 anos subiram cerca de 8 pontos-base. Os 10 anos, 2. Os 30 anos caíram 1,5. Na edição passada escrevi que a ponta longa da curva não pertence ao banco central. Continua a não pertencer — mas esta semana quem se mexeu foi a ponta curta, e essa pertence-lhe inteiramente. A pressão mudou de sítio: deixou de ser sobre quanto exige quem empresta durante trinta anos e passou a ser sobre o que a Fed faz nas próximas reuniões.

Escrevi esta semana no site sobre por que isto importa mais do que parece. Um dos cinco indicadores que sigo para saber se o ciclo de investimento em inteligência artificial continua saudável é precisamente as taxas a 10 anos e os spreads de crédito — e foi esse que se mexeu de forma invulgar: o boom da IA ainda tem combustível, mas o dinheiro ficou mais caro.

Sexta-feira: S&P 500 nos 7.722 (-0,12%), Nasdaq -0,34%, Dow +0,05%, Russell 2000 -1,23%. Na semana, o S&P recuperou cerca de 0,6%.

Somando: a tese da inteligência artificial ficou mais forte e a taxa a que ela se desconta não melhorou. As duas coisas ao mesmo tempo. É por isso que a semana parece boa no índice e não parece boa na carteira.

Terceira leitura. A carteira está em 27 posições — entrou o ETF de ações espanholas desde a última edição — por isso, mais uma vez, o ranking lê-se como posição relativa e não como nota absoluta.

O movimento da semana tem um nome. Na Edição #1 escrevi que a maior posição da carteira em peso, a Nvidia, estava a meio do ranking, e que voltaríamos ao assunto. Voltámos: está agora em 2.º, com a maior subida da tabela.

Vale a pena separar o que aconteceu, porque é raro e é limpo. Não foi o peso a descer ao encontro do modelo. Foi o modelo a subir ao encontro do peso — e subiu por resultados, não por preço. É exatamente a distinção que tentei explicar na edição passada: uma variação de curto prazo é quase toda componente técnica, e por isso é ruído. Esta não é. Receita, margem e projeção movem o pilar de momentum fundamental, que é o de maior peso no score. É o tipo de movimento que conta.

É também a exceção do mês. Dezassete das vinte e cinco posições comparáveis desceram, e a tabela arrefeceu quase cinco pontos em média. As duas maiores quedas — GE Vernova e General Electric — aconteceram com o preço a aguentar-se e o resto do perfil a desfazer-se por baixo. Não é o mercado a vendê-las. É tudo o resto a piorar antes de o preço reagir.

O que nada disto faz é resolver a tensão que abri na semana passada. Recalculei-a: as sete melhores pontuações valem 31,8% da carteira, as seis piores ainda valem 15,8%. Dois para um. A Microsoft continua a ser a melhor pontuação de toda a tabela e a 17.ª maior posição. O QQQ continua a ser 21.º em 27 e a quarta maior posição.

Pedi na edição passada que se lesse aquele movimento como o segundo ponto de uma série. Este é o terceiro. E o terceiro ponto diz que a divergência não fechou — apesar de a maior posição da carteira ter passado a ser também uma das melhores pontuações. Corrigir isto não é uma questão de encontrar melhores nomes. É outra coisa, e é o assunto do bloco seguinte.

Os dois conceitos anteriores foram sobre o que o modelo é e sobre como se lê. Este é sobre o que ele não consegue fazer, e é o mais importante dos três.

Um score ordena. Diz que esta posição pontua acima daquela. É tudo o que diz. Não sabe quantas posições tem a carteira, não sabe quanto pesa cada uma e, sobretudo, não sabe que várias delas podem ser a mesma coisa.

Olha para o topo da tabela desta semana. As cinco melhores pontuações são Microsoft, Nvidia, Amazon, TSMC e Micron. Cinco empresas diferentes, cinco negócios diferentes, cinco balanços diferentes. E uma única aposta: se o investimento em infraestrutura de inteligência artificial abrandar, as cinco caem juntas. Valem 24% da carteira.

O modelo não vê isto. Não pode ver. Foi construído para comparar empresas entre si, e a comparação entre empresas é cega ao total. Se eu seguisse o ranking à letra — mais peso no que pontua melhor, menos no que pontua pior — concentrava a carteira em vez de a melhorar. Não é um defeito a corrigir. É uma propriedade do método, e quem usa rankings quantitativos sem a conhecer acaba invariavelmente com uma carteira de um só tema e a convicção de que foi rigoroso.

É por isso que existe uma segunda camada, separada, que não olha para nomes e só olha para totais: quanto do capital está em infraestrutura de IA, quanto está em defesa, quanto está em proteção. E é por isso que ela tem de ser mesmo separada. Quando as duas se misturam, ganha sempre o ranking — porque o ranking produz números e a camada de exposição produz limites, e números são mais persuasivos do que limites.

A regra que uso, e que te proponho: quando um modelo de ordenação te disser para reforçar, pergunta primeiro de onde vem o dinheiro. Se vier de dentro do mesmo tema, o modelo está a melhorar a carteira. Se vier de fora, está a concentrá-la — e essa decisão já não é do modelo. É tua.

As 27 posições ordenadas por pontuação, com os quatro pilares e a metodologia, estão na página do scorecard. Esta edição estreia a coluna que anunciei em agosto: a variação de cada posição face ao mês anterior. É a partir de agora a informação mais útil da tabela — e a primeira leitura dela diz que o modelo arrefeceu em bloco: abrir o scorecard

Serve para ordenar, não para prever. E, como esta edição argumentou, também não serve para somar.

Este conteúdo tem finalidade exclusivamente educativa e metodológica. Não constitui aconselhamento financeiro, recomendação de investimento, nem qualquer sugestão personalizada de compra ou venda de instrumentos financeiros. Os scores apresentados são o output de um modelo quantitativo próprio e não têm em conta a situação financeira, os objetivos ou o perfil de risco de quem os lê. Rendibilidades passadas não são garantia de resultados futuros. O investimento em instrumentos financeiros comporta risco de perda de capital. Cada leitor é inteiramente responsável pelas suas decisões e deve, se necessário, procurar aconselhamento profissional independente.Leitura macro