Segunda-feira presenciamos mais uma forte e inesperada queda no mercado, afetando grande parte das maiores criptomoedas. Nessa hora, há certa tendência a se culpar os bear markets e ver certa tendência de queda no longo prazo. Há duas maneiras de se reagir a essa informação: a primeira é tentar analisar fundamentos que motivaram a queda; a segunda é aceitar os preços como um indicador em si. Esse segundo caso é adotado por diferentes maneiras de pensar, de grafistas a analistas quant inspirados em momento.
No que tange fundamentos, há pouco a ser dito pelo ocorrido. Houve alguma especulação referente a recursos de ICOs em Ethereum que tiveram que ser vendidos para contornar a queda de preços, adicionando pressão de baixa. Entretanto, essa hipótese não possui grandes evidências. A venda de recursos de ICOs – com projetos de diversas origens – não seria tão coordenada a ponto de todos venderem simultaneamente derrubando o mercado. Nesse caso, devemos ser algo céticos, apesar da hipótese não ser plenamente rejeitada com esse raciocínio.
Outra hipótese é o acúmulo de sentimentos ruins relacionados a diversas questões regulatórias, ETFs e problemas de design em criptoativos grandes como o Ethereum. De maneira geral, indicadores de análise técnica que visam capturar sentimento indicaram que foi um momento crítico o que passamos, comparável à queda do TheDAO no Ethereum. Essa hipótese seria a de que sentimentos ruins aumentam o risco sistêmico e, portanto, o risco como um todo dos diversos ativos, trazendo maior volatilidade para o mercado.
No entanto, isso é uma hipótese sobre o segundo momento: o risco. O que explica os preços estarem caindo esse ano no mercado? As respostas vêm bem menos de discussões fundamentais e mais de questões matemáticas relativamente básicas. Na área chamada cálculo estocástico, um dos pilares das finanças quantitativas, há o estudo do “Movimento Browniano Geométrico” (https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_Brownian_motion). Esse processo de nome complicado é usado para aproximar o comportamento de ativos em trabalhos simplificados; nele, pode-se demonstrar que os preços dos ativos não são função apenas da média dos retornos, mas também de sua variância. Quanto maior o risco, menor a previsão de preço a longo prazo, contrariando algumas perspectivas mais inocentes.
Outro insight vem dessa questão: um bear market é normalmente mais arriscado. Nesse caso, os preços possuem alguma tendência negativa mesmo que não haja grandes diferenças no retorno médio (e vale notar que normalmente há). Pode-se perceber que a própria mecânica dos preços de ativos leva a crer que a fase ruim do mercado pode não ser fruto tanto de mudanças atuais nos fundamentos, porém de um acúmulo de incertezas sobre onde esses fundamentos estarão amanhã, ainda que não tenham mudado hoje.
De certa maneira, isso é um tanto quanto ambíguo. Por um lado, é baseado em sentimentos, que podem mudar com notícias positivas e dissipação de incertezas via melhor regulação, ETFs e similares serem aprovados. Entretanto, é ainda fortemente pessimista porque mostra que, sem grandes mudanças, houve choques gigantescos na volatilidade que se propagaram aos preços. Há, portanto, imaturidade no mercado. Isso é algo que deve ser observado com atenção pelos investidores, pois humores são imprevisíveis. Compreender a natureza do risco no mercado não serve, portanto, apenas para evitar perdas no curto prazo, porém para melhor precificar os ativos a longo prazo.