Otimização de carteiras de investimentos baseadas em ETFs através dos modelos de Markowitz e Black-Litterman

Abstract

Este estudo busca avaliar a eficácia dos modelos de Markowitz e Black-Litterman na otimização de carteiras de investimentos com ETFs no mercado brasileiro. A pesquisa compara os dois modelos para identificar qual apresentou melhor performance ajustada ao risco. O modelo de Markowitz, baseado na teoria moderna de portfólio, usa a média e a variância dos retornos para otimizar as carteiras, enquanto o BlackLitterman combina dados históricos com expectativas de mercado, usando o teorema de Bayes. Foram escolhidos ETFs de alta liquidez e baixa correlação para garantir boa diversificação. Os dados, coletados na plataforma Economatica desde 2014, foram analisados com a ajuda de algoritmos em Python. Os resultados indicam que o modelo de Markowitz teve uma performance mais estável, com melhores retornos ajustados ao risco, enquanto o Black-Litterman mostrou maior volatilidade e retornos inferiores, já que as expectativas de mercado nem sempre se concretizaram.

This study aims to evaluate the effectiveness of the Markowitz and Black-Litterman models in optimizing investment portfolios composed of ETFs in the Brazilian market. The research compares the two models to identify which one delivered better riskadjusted performance. The Markowitz model, based on modern portfolio theory, uses the mean and variance of returns to optimize portfolios, while the Black-Litterman model combines historical data with market expectations using Bayes' theorem. Highliquidity and low-correlation ETFs were selected to ensure good diversification. The data, collected from the Economatica platform since 2014, was analyzed using Python algorithms. The results show that the Markowitz model had more stable performance, with better risk-adjusted returns, while the Black-Litterman model exhibited higher volatility and lower returns, as market expectations did not always materialize.