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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/44199
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Otimização de carteiras no Brasil: aplicação da teoria moderna de Markowitz à gestão de fortunas em multi family offices e evidências comparativas
Título(s) alternativo(s): Portfolio optimization in brazil: application of modern Markowitz theory to wealth management in multi-family offices and comparative evidence
Autor(es): Rossetto, Bruno Amado Simões
Primeiro Orientador: Santos, Reinan Ribeiro Sousa
metadata.dc.contributor.referee1: Santos, Reinan Ribeiro Sousa
metadata.dc.contributor.referee2: Almeida, Rodrigo Santos
metadata.dc.contributor.referee3: Silva, Vitor Rosa
Resumo: O presente trabalho desenvolve e aplica um modelo quantitativo de otimização de carteiras baseado na Teoria Moderna do Portfólio, formulada por Markowitz. O objetivo é analisar o desempenho de carteiras teóricas construídas sob o arcabouço média–variância no contexto do mercado brasileiro, considerando restrições operacionais e diferentes perfis de risco. A metodologia utiliza séries de retornos diários de múltiplas classes de ativos, representadas por índices de mercado, com estimação dos parâmetros por meio de janelas móveis de cinco anos, aplicação de shrinkage na matriz de covariância, múltiplas inicializações no processo de otimização e rebalanceamento semestral das carteiras. São definidos três perfis de risco, associados a bandas de volatilidade anual: Conservador (até 3,5%), Moderado (3,5% a 5%) e Agressivo (5,5% a 7,5%). O desempenho das carteiras otimizadas é avaliado por métricas clássicas de risco e retorno, incluindo retorno anualizado, volatilidade, índice de Sharpe e máximo drawdown, e comparado a carteiras construídas por ponderação igual (equal weight) a partir de fundos exclusivos do mercado brasileiro de gestão patrimonial, organizados por perfil e quartil. Os resultados indicam que as carteiras otimizadas apresentaram índices de Sharpe situados aproximadamente entre 0,6 e 1,1, a depender do perfil de risco, enquanto as carteiras de referência exibiram valores, em média, inferiores. Em termos de retorno, observou-se excesso médio em relação às carteiras equal weight da ordem de 0,5% a 7% ao ano nos perfis conservador e moderado, alcançando valores próximos a 10% a 12% ao ano no perfil agressivo quando comparado aos quartis inferiores de fundos. Em contrapartida, em alguns casos envolvendo os quartis superiores de fundos, as carteiras otimizadas apresentaram desempenho inferior; ainda assim, no conjunto das comparações realizadas, superaram a maior parte das referências consideradas. Adicionalmente, verificou-se redução relevante do máximo drawdown, da ordem de 2 a 10 pontos percentuais, evidenciando uma relação risco– retorno mais favorável ao longo do período analisado. Conclui-se que o modelo proposto gera carteiras coerentes com os limites de risco definidos e com desempenho ajustado ao risco teve relação de risco e retorno superior à maioria das referências analisadas.
Abstract: This study develops and applies a quantitative portfolio optimization model based on Markowitz’s Modern Portfolio Theory, implemented using the Python programming language. The main objective is to analyze the performance of theoretical portfolios constructed under the mean–variance framework in the context of the Brazilian market, incorporating realistic operational constraints and distinct risk profiles. The methodology relies on daily return series from multiple asset classes, predominantly represented by market indices, characterizing a passive investment approach, with parameter estimation through rolling five-year windows, covariance matrix shrinkage, multiple optimization initializations, and semiannual portfolio rebalancing. Three risk profiles are defined according to annualized volatility bands: Conservative (up to 3.5%), Moderate (3.5% to 5%), and Aggressive (5.5% to 7.5%). Portfolio performance is assessed using standard risk and return metrics, including annualized return, volatility, Sharpe ratio, and maximum drawdown, and is compared with equal-weight portfolios constructed from exclusive wealth management funds in Brazil, grouped by risk profile and performance quartile. The results show that the optimized portfolios achieved Sharpe ratios approximately between 0.6 and 1.1, depending on the risk profile, while the reference portfolios exhibited, on average, lower values. In terms of returns, the optimized portfolios outperformed the equal-weight benchmarks by approximately 0.5% to 7% per year in the conservative and moderate profiles, reaching values close to 10% to 12% per year in the aggressive profile when compared with lower-performing fund quartiles. Conversely, in some cases involving top-performing fund quartiles, the optimized portfolios underperformed; nevertheless, across the full set of comparisons, they outperformed the majority of the reference portfolios. Additionally, the optimized portfolios exhibited a reduction in maximum drawdown of approximately 2 to 10 percentage points, indicating a more favorable risk–return trade-off over the analyzed period. The findings suggest that the proposed model generates portfolios consistent with predefined risk limits and achieves superior risk-adjusted performance relative to most of the benchmarks considered. Keywords: modern portfolio theory; markowitz; portfolio optimization; multi fam
Palavras-chave: Mercado financeiro
Markowitz
Otimização de carteiras
Empresas - Finanças
Finanças corporativas
Índice de Sharpe
Teoria de portifólio e investimentos
CNPq: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::TEORIA ECONOMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Faculdade de Economia
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/44199
Data do documento: 6-Jan-2026
Aparece nas coleções:Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Ciências Econômicas (FCE)

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