Como três investidores bilionários aproveitam a IA para duplicar a sua riqueza num ano

Pergunta à IA · Como a formação académica dos três fundadores influencia a estratégia de IA da AQR?

Após um período difícil, a instituição de investimento AQR manteve uma trajetória de sucesso por cinco anos consecutivos, graças às suas novas estratégias de investimento que incorporam IA e aos resultados fiscais altamente favoráveis, conquistando a preferência dos consultores financeiros.

Fonte da imagem: GUERIN BLASK FOR FORBES

O ano passado foi de colheita para muitos fundos de hedge e instituições quantitativas, e a Applied Quantitative Research (AQR), com sede em Greenwich, Connecticut, não foi exceção. A gestão de ativos da empresa disparou para 187 bilhões de dólares, tendo aumentado 73 bilhões apenas em 2025. A fortuna dos três fundadores bilionários também dobrou.

O diretor de investimentos da AQR, Clifft Asness, que possui um doutorado, detém cerca de 30% das ações da empresa, sendo o maior acionista individual, com um patrimônio avaliado em 6,3 bilhões de dólares, ocupando a 664ª posição na lista de bilionários globais. Os cofundadores John Liew e David Kabiller também viram suas fortunas ultrapassarem os 2 bilhões de dólares. Esses três fundadores trabalharam juntos na Goldman Sachs Asset Management e fundaram a AQR em 1998. Ainda hoje, investem grande parte de seus recursos em seus próprios fundos, tendo sua riqueza pessoal altamente vinculada ao desempenho da empresa.

Segundo uma fonte que pediu anonimato por compartilhar informações confidenciais, no ano passado, o fundo de estratégia múltipla Apex, com ativos de 6,7 bilhões de dólares, obteve um retorno de 19,4%. O fundo Delphi, que também possui 6,7 bilhões de dólares em ativos, teve um retorno de 16,7%. A fonte acrescentou que, nos últimos cinco anos, esses dois fundos tiveram uma rentabilidade média anual de 16,6% (em comparação, o índice S&P 500 teve uma rentabilidade anual de 14,4% no mesmo período). O fundo de neutralidade de mercado de ações da AQR, um dos mais de vinte fundos abertos da empresa, possui 3,2 bilhões de dólares em ativos, com cerca de 2.000 posições longas e curtas, e deve alcançar uma rentabilidade de 26,5% em 2025. Nos últimos cinco anos, sua média anual de retorno foi de 19,6%, enquanto fundos similares geralmente rendem cerca de 8%.

Se a AQR conseguir manter o ritmo de crescimento do ano passado, seus ativos poderão ultrapassar rapidamente o recorde histórico de 226 bilhões de dólares atingido em 2018. Para uma empresa que, há quatro anos, enfrentava desempenho insatisfatório, perda de clientes e gestão de ativos abaixo de 1 trilhão de dólares, essa seria uma recuperação impressionante.

A virada da AQR coincide com sua adoção total de IA e uma expansão consciente do uso de machine learning em pesquisa e negociação.

A AQR é uma gestora de fundos baseada em fatores, que tradicionalmente utilizava indicadores de valor, como o índice preço/lucro ou retorno sobre o patrimônio líquido, para determinar quais ações estavam supervalorizadas ou subvalorizadas no mercado, ajustando manualmente os pesos de diferentes fatores para selecionar ações. Hoje, o machine learning está assumindo essa tarefa — identificando interações complexas entre fatores, recalibrando pesos em tempo real e extraindo sinais preditivos de vastos conjuntos de dados. Na pesquisa, analistas utilizam tecnologias de processamento de linguagem natural, como ChatGPT ou Claude, para analisar grandes volumes de informações e otimizar seus modelos.

Os dois fundadores da AQR, Asness e Liew, foram alunos do Nobel de Economia Eugene Fama, conhecido por desenvolver a hipótese do mercado eficiente na Universidade de Chicago. Em comparação com empresas como Renaissance Technologies e D.E. Shaw, a AQR entrou mais tarde no campo da inteligência artificial. Em 2018, contratou seu primeiro chefe de machine learning, que deixou o cargo após sete meses. Seu sucessor, o professor de finanças de Yale, Brian Kelly, causou grande impacto. Em dezembro de 2021, Kelly coautorizou um artigo acadêmico de 141 páginas intitulado “A Virtude da Complexidade na Previsão de Retornos”, concluindo que modelos de machine learning mais complexos superam os mais simples na previsão de retornos de ações e na construção de carteiras. Outros acadêmicos responderam ao artigo, questionando a validade dos resultados, alegando que os dados utilizados eram demasiado restritos. A AQR defendeu o estudo e manteve sua posição.

Recentemente, Asness assumiu também o papel de principal divulgador de IA.

Ele afirmou que a AQR já “delegou decisões maiores às máquinas” e que até seu próprio trabalho poderia ser substituído por IA. Apesar de parecer uma declaração sensacionalista, insiders da empresa garantem que a inteligência artificial não elimina o papel humano. Um representante afirmou: “Machine learning e IA realmente trouxeram retornos aos nossos processos, mas sua evolução é gradual, não uma revolução disruptiva.”

Na verdade, a verdadeira revolução parece estar acontecendo em uma área menos nobre: as vendas. Cada vez mais, consultores financeiros precisam encontrar fundos fiscais eficientes para clientes ricos, e a AQR atende a essa demanda. Esses investidores — diferentes dos tradicionais clientes institucionais, como fundos de pensão e doações — agora representam a maior fonte de captação de recursos da empresa. O CEO de uma afiliada da AQR, que detém uma participação minoritária, afirmou na teleconferência de resultados do mês passado que a base de clientes de consultores financeiros da AQR está “impulsionando significativamente o crescimento orgânico”, com um fluxo líquido de 51 bilhões de dólares ao longo do ano, “principalmente impulsionado pela AQR”.

Especialmente forte é o desempenho do Flex, uma conta gerenciada independente voltada para consultores financeiros e clientes de alta renda, que oferece estratégias long-short. Essa carteira de hedge tax-efficient compra ações com potencial de alta e aposta na queda de outras, buscando lucrar de ambos os lados, ao mesmo tempo que reduz a volatilidade do mercado e limita dividendos tributáveis, permitindo que os investidores retenham mais ganhos líquidos. Segundo dados do site da empresa, há um ano, o Flex tinha 23,2 bilhões de dólares em ativos. Em nove meses, quase dobrou de tamanho, atingindo 45,4 bilhões. Até o final de 2025, o Flex representará quase um quarto do total de ativos da AQR.

Justin deTray, consultor financeiro da WealthSpire, que administra 580 bilhões de dólares em ativos e reside na Bay Area, afirmou que o sucesso do Flex se deve ao fato de a AQR cobrar taxas menores e ser mais prestigiosa do que os novos entrantes no mercado. Além disso, fatores de longo prazo também favorecem a estratégia: após anos de alta no mercado de ações, novos milionários tecnológicos querem consolidar suas fortunas e garantir lucros. DeTray, que lida diretamente com clientes, comentou: “Muitos potenciais clientes possuem ganhos não realizados em gigantes da tecnologia ou empresas de grande porte. A AQR entrou nesse mercado com uma posição muito favorável.”

Será que a AQR conseguirá manter esse bom ritmo?

A volatilidade do mercado costuma impulsionar fundos de hedge e estratégias quantitativas — especialmente na era Trump, em que a turbulência era constante — mas se a história de sucesso da AQR continuará, dependerá de seus modelos continuarem superando o mercado e de outros fundos de hedge que também estão adotando estratégias quantitativas baseadas em IA.

Este artigo foi traduzido de:

Autor: John Hyatt

Tradução: Björn & Elaine

Revisão: Lemin

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