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Rendimento da Poupança em 2018

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10 empreendedores que partiram do zero e ficaram milionários

Eles não davam muitos sinais de que seriam empreendedores de sucesso. Porém, contrariam todas as expectativas e construíram impérios. Veja suas histórias:

Por Mariana Fonseca

A construção dos impérios

(Reprodução)

São Paulo – A crise econômica fez com que você ficasse desanimado para criar (ou continuar) seu próprio negócio? Talvez tudo de que você precise seja um pouco de inspiração, com base de exemplos de quem enfrentou situações bem mais adversas. Por isso, EXAME.com separou as histórias de alguns empreendedores que não davam nenhum sinal aparente de que iriam ser bem sucedidos– mas, contra todas as expectativas, construíram impérios de sucesso nos mais diversos ramos. Navegue pelos slides acima e confira as histórias de empresários estrangeiros e brasileiros que começaram pequeno e viraram milionários.

  1. Alberto Saraiva (Habibs)

(.)

Os pais de Alberto Saraiva, fundador da rede Habib’s, moravam em uma pequena aldeia de Portugal, chamada Veloza. Apesar de não passarem fome, viviam em uma casa sem geladeira, construída por pedra sobre pedra, com fogão à lenha. Procurando uma vida melhor, eles resolveram ir ao Brasil. A mãe de Saraiva estava grávida e decidiu embarcar no navio apenas depois que seu filho nascesse, em 1953 – por isso, Saraiva é português.

Sem emprego garantido, a experiência na capital de São Paulo foi dura. O pai de Saraiva resolveu se mudar para o interior, perto do Paraná, e lá revendia doces comprados na capital. Nas negociações, o filho era levado junto, e até participou de algumas. Aos 17 anos, Saraiva resolveu se mudar para São Paulo e tentar passar no curso de medicina. Ele estudava em uma escola estadual e fazia cursinho ao mesmo tempo. Um tempo depois a família resolveu acompanhá-lo, e eles moravam em uma casa no bairro do Pari, em cima de um boteco.

No terceiro ano de tentativa, Saraiva finalmente passou no vestibular. Seu pai, que administrava uma padaria, pagava os estudos. Até que, um dia, o futuro empreendedor de 20 anos descobriu que o pai tinha sido assassinado em um roubo no estabelecimento. Arrasado, Saraiva assumiu a padaria, mas a localização era ruim e os fornecedores o enganavam. Desabafando com um taxista, ouviu dele o que seu pai sempre dizia: nunca desistir. A partir daí, Saraiva se esforçou para entender mais do negócio. Colocou os preços lá embaixo, para atrair clientela. No fim, a padaria se tornou a melhor do bairro, e essa estratégia é usada ainda hoje no Habib’s. Saraiva passou um tempo conciliando diferentes comércios e a medicina, mas preferiu a primeira opção. Um dia, um senhor idoso veio pedir emprego ao empreendedor, contando que sabia fazer diversas comidas árabes. Saraiva contratou-o e aprendeu mais dessa culinária; em um papel, escreveu tudo que o brasileiro mais aceitava e usou sua filosofia do preço baixo. Em 1988, negociou um imóvel e abriu sua primeira unidade do Habib’s. Esse foi o começo da enorme rede de cozinha árabe.

 

  1. Bill Hewlett e Dave Packard (HP)

(HP)

Bill Hewlett (1913) e Dave Packard (1912) se conheceram ao estudar engenharia de rádios na Universidade de Stanford (Palo Alto, Califórnia), na década de 1930. Ambos tinham uma paixão por eletrônicos e por aventuras ao ar livre, o que fez com que virassem amigos rapidamente. Após um tempo afastados com o fim da faculdade – Hewlett foi para a pós-graduação e Packard tinha arranjado um emprego na General Electric –, os dois se reencontraram em Palo Alto e reacenderam a amizade.

Encorajados por um mentor a fundarem seu próprio negócio, os dois conseguiram 538 dólares de investimento. O montante foi usado para abrir um escritório na garagem de Packard, que tinha tamanho apenas para uma vaga de carro. Para decidir o nome da empresa, jogaram uma moeda. Hewlett ganhou e, então, a companhia ficou conhecida como Hewlett-Packard (HP).

A partir do local, os dois empreendedores fizeram desde equipamentos para a Segunda Guerra Mundial até computadores pessoais. Hoje, o jardim da casa possui uma placa fincada, que diz “O lugar de nascimento do Vale do Silício”.

  1. Henry Ford (Ford)

(Divulgação/Ford)

Aos 16 anos, o jovem Henry Ford (1863) trocou uma vida pacata na fazenda dos pais pelo cargo de aprendiz em maquinaria em Detroit, nos Estados Unidos. Após anos trabalhando com itens como motores a vapor, solitário em uma grande cidade, ele foi contratado pela Edison Illumination Company.

Na companhia de Thomas Edison, ele subiu na hierarquia até se tornar engenheiro-chefe. Mesmo assim, Ford não se contentou apenas com uma boa carreira corporativa. Durante todo esse tempo, ele trabalhou em construir uma “carruagem que não era movida por cavalos”, tanto no fundo da sua casa quanto em um porão da companhia.

Em 1896, ele construiu o que chamava de “Ford Quadrycicle”. Seu protótipo atraiu investidores e Ford montou sua própria empresa, a Ford Motor Company. Um fato curioso é que o empreendedor sempre assustava os financiadores da empresa com suas atualizações nos modelos de automóveis da Ford – ainda que eles fossem um sucesso de venda.

O negócio também ficou famoso por incorporar o conceito de linha de montagem móvel em grande escala e, ao mesmo tempo, oferecer um salário que era o dobro da média do mercado – uma tática para fidelizar seus funcionários. Inventor prolífico, o empreendedor também registrou diversas patentes. Em 1922, metade dos carros nos Estados Unidos eram unidades do Model T, fabricado pela Ford.

  1. Howard Schultz (Starbucks)

(Getty Images)

Howard Schultz nasceu no Brooklyn em 1953, em Nova York, e morou em uma casa que era parte de um projeto habitacional do governo. Sua mãe era recepcionista e seu pai fazia diversos trabalhos temporários. Quando Schultz tinha sete anos, seu pai quebrou o tornozelo ao fazer uma entrega de fraldas. A assistência por invalidez era algo raro em trabalhos do tipo – nos meses seguinte, a família de Schultz não tinha recursos nem para pôr comida na mesa.

Até hoje, o empreendedor se lembra da imagem do pai sentado no sofá e sua perna com uma tala. A motivação de Schultz para ser bem sucedido é um tributo a ele, que morreu alguns anos depois do acidente.

No colegial, o futuro dono do Starbucks se esforçava nos esportes e acabou conseguindo uma bolsa para cursar a Northern Michigan University – ele foi o primeiro da sua família a ir para o ensino superior. Trabalhou na Xerox e depois na Hammarplast, em Seattle.

Na cidade, foi conhecer uma cafeteria chamada Starbucks, que estava pedindo muitas máquinas de café da empresa em que trabalhava. O encontro foi tão bem que Schultz virou diretor de marketing do negócio – o que incluía uma participação na Starbucks.

Em uma viagem a Milão, o empreendedor viu como a relação com as cafeterias era parte da vida dos italianos – e como muitos atendentes conheciam seus consumidores por nome. Ao voltar para os Estados Unidos, contou para os sócios da Starbucks a ideia de mudar a estratégia para esse tipo de serviço mais intimista.

Porém, seus colegas não concordaram e Schultz foi fundar seu próprio negócio. Em uma ironia do destino, algum tempo depois os mesmos sócios estavam vendendo a Starbucks. Schultz comprou as unidades do negócio, juntou-as com as da sua própria empresa e fundou seu império sob o nome Starbucks.

  1. Jan Koum (WhatsApp)

(David Ramos/Getty Images)

Com a aquisição do WhatsApp pelo Facebook, a história do seu fundador, Jan Koum, tornou-se mais conhecida. O empreendedor nasceu em um pequeno vilarejo na Ucrânia em 1976, sendo o único filho de uma dona de casa e um gerente de construção. Impulsionados pelo ambiente político instável e pelo sentimento antissemita, a família se mudou para Mountain View, na Califórnia – mas o pai de Koum faleceu antes de poder realizar a viagem.

Pela assistência governamental, o jovem Koum, de 16 anos, e sua mãe conseguiram um pequeno apartamento. Ela era babá e ele era responsável por limpar o chão de uma loja (além de cursar o colegial). Comprou seu primeiro computador aos 19 anos, e já tinha aprendido a usá-lo no ano anterior, comprando manuais usados de uma livraria.

Koum trabalhou por nove anos no Yahoo!, na área de anúncios – um trabalho que ele considera “depressivo”. Nele, porém, conheceu seu futuro parceiro de negócios: Brian Acton. Já com reservas financeiras, Koum saiu do Yahoo! e passou alguns anos em viagem. Em 2009, ele comprou um iPhone e desenvolveu um aplicativo de mensagens por estar frustrado com a proibição de ligações dentro da academia que frequentava e com o esquecimento frequente de sua senha no Skype, diz o Mashable. Seu tempo no Yahoo! também teria influenciado a decisão de não incluir anúncios no serviço. Quando o WhatsApp ainda não tinha se popularizado, Koum chamou Acton para ser seu sócio – nenhum dos dois tinha sido aceito numa vaga anunciada pelo Facebook. Alguns anos depois, o aplicativo dos dois se tornaria uma sensação, atraindo o interesse até mesmo da companhia que os havia recusado. Para assinar o contrato de aquisição do WhatsApp pelo Facebook, Koum escolheu o mesmo local onde ficava na fila para coletar os “food stamps” (uma espécie de vale-alimentação).

 

  1. J. K. Rowling (Harry Potter)

(Chip Somodevilla/Getty Images)

Joanne Rowling (1965) sempre gostou de ler. Sua paixão pela leitura influenciou sua escolha de carreira: aos seis anos, escreveu seu primeiro livro – “Rabbit”, a história de um coelho. Ela sempre soube que queria ser escritora, porém seus pais esperavam que ela tivesse uma carreira mais segura. J.K. Rowling se formou em letras clássicas.

Sete anos depois, a futura escritora passava por um período sombrio: divorciada, desempregada, com uma filha pequena para cuidar e “o mais pobre possível sem ser uma sem-teto”.

Em cafés, escrevia o rascunho de um livro enquanto seu bebê cochilava. Essa obra viria a ser o primeiro livro da série Harry Potter. Após completar o manuscrito, mandou-o para 12 editoras diferentes, e todas o recusaram. Até que, em 1996, a editora Bloomsbury fez uma oferta e publicou “Harry Potter e a Pedra Filosofal”.

Todos os livros da série foram best-sellers e Rowling é, hoje, uma das mulheres mais ricas do Reino Unido. Até hoje, J.K. Rowling é grata por sua época de fracasso – caso ela tivesse uma carreira estável, não teria tido incentivo suficiente para seguir o que realmente amava: escrever.

  1. José Janguiê Bezerra Diniz (SER Educacional)

(Flavio Santana/Biofoto)

José Diniz (1964) é, hoje, dono de um dos maiores grupos educacionais do Nordeste. Sua carreira começou, porém, na função de engraxate.

De origem humilde, a família do futuro empreendedor se mudou da Paraíba para o Mato Grosso do Sul quando ele tinha oito anos de idade. Logo após chegar ao estado, Diniz começou a trabalhar como engraxate. Essa função não durou muito: ele descobriu que seus amigos faturavam mais vendendo laranjas, e embarcou nessa tentativa. O problema é que o empresário não sabia que as frutas tinham uma produção sazonal, e a tentativa foi em vão. Assim, resolveu vender picolés. E, assim, assumiu diversos trabalhos similares.

Quando Diniz tinha 14 anos, seus pais decidiram se mudar para Rondônia. “Eu queria fugir do status quo da pobreza, estudar”, afirmou o presidente do grupo SER em palestra. Por isso, resolveu ir para Recife e estudou Direito na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

Montou uma empresa de cobrança, seu primeiro negócio formal – e que acabou quebrando. Prestou concurso para ser magistrado e passou, depois de reprovações e de ter contraído tuberculose.

Alguns anos depois, em 1994, o empresário fez o que queria: criou um empreendimento educacional. Eram cursos preparatórios para concursos públicos, o embrião da SER Educacional. Em 2003, a empresa começou a oferecer cursos de graduação, pós-graduação e ensino técnico para estudantes de média e baixa renda, o que viria a ser o grande foco do grupo nos próximos anos.

  1. Larry Ellison (Oracle)

(Stephen Lam/Reuters)

Larry Ellison nasceu em 1944. Filho de mãe solteira, ele contraiu pneumonia quando tinha nove meses e foi adotado pelos tios de Chicago (Estados Unidos). Ellison nunca conheceu o pai biológico e só veria sua mãe biológica cinco décadas depois.

Ele não teve um contato muito forte com computadores na infância: só passou a conhecer mais sobre esse universo em sua segunda faculdade – ele tentou cursar duas vezes o ensino superior, em faculdades diferentes, e ambas as tentativas resultaram em desistência do curso.

Resolveu juntar o que tinha e se mudar para Berkeley, na Califórnia. Após anos pulando de emprego em emprego, em 1977 Larry Ellison criou sua primeira companhia, chamada Software Development Labs, após um investimento de 1,2 mil dólares. Ela se tornaria, alguns anos depois, a Oracle. A comercialização de hardware, softwares e bancos de dados chegou até mesmo a atrair a CIA, que virou cliente da empresa ainda quando ela tinha seu primeiro nome.

Essa trajetória, porém, não foi sempre crescente: perto da década de 90, Ellison quase perdeu tudo quando a Oracle entrou em falência. Depois de readequações na administração e nos produtos, o negócio se recuperou e passou a ser líder de mercado. A partir daí, a Oracle começou a fazer uma série de aquisições. Larry Ellison é o quinto homem mais rico do mundo, segundo ranking de 2015 da Forbes, ainda que tenha deixado de ser CEO da sua empresa no ano anterior ao da lista.

  1. Ralph Lauren (marca de mesmo nome)

(Mike Coppola/Getty Images)

O estilista Ralph Lauren é conhecido principalmente pela sua marca Polo e por ser um ícone da moda. O mais novo de quatro filhos, ele nasceu em uma família de judeus da classe trabalhadora, no ano de 1939, e usava as roupas que seus irmãos já haviam usado.

Em uma entrevista, o empreendedor contou que escapava da vida ordinária com os filmes de sua infância e de sua adolescência. Atores como Gary Cooper o inspiraram muito em questão de estilo. No anuário de colegial, ele escreveu que “ser milionário” era um dos seus sonhos.

Lauren começou a trabalhar como vendedor na loja Brooks Brothers – ele chegou a cursar Administração, mas largou a faculdade no meio do curso. Ao assistir a uma partida de polo, teve a inspiração para o que viria a ser a Ralph Lauren: a alta sociedade da qual ele não fazia parte até então. Ele passou a desenhar gravadas coloridas, indo na contramão do tradicionalismo da época. Em um ano, vendeu o equivalente a 500 mil dólares. Esse foi o começo do império da marca Ralph Lauren, que hoje vai de roupas até fragrâncias e objetos de decoração.

  1. Steve Jobs (Apple)

(Justin Sullivan/Getty Images)

Steve Jobs, ícone do empreendedorismo, nasceu no ano de 1955 em San Francisco, na Califórnia – uma área que logo seria conhecida como Vale do Silício.

Filho de dois estudantes, Jobs foi colocado para adoção quando nem nome tinha. Sua nova família era formada por uma contadora e um modificador de veículos. Ele, que se chamava Paul Jobs, ensinou o filho a montar e desmontar eletrônicos, um hobby que inspiraria muito o futuro fundador da Apple.

Na escola, Steve Jobs não se sentia motivado – um momento marcante, porém, foi quando conheceu o colega Steve Wozniak, que também se interessava por tecnologia.

Depois de entrar na faculdade, largá-la, conseguir uma vaga de designer de jogos na famosa Atari e realizar uma viagem espiritual pela Índia, Jobs e Wozniack se reencontraram.

Os dois colegas usaram a garagem da casa de infância de Steve Jobs para fundar a Apple Computer, em 1976 – ainda que Wozniack afirme que nada foi realmente desenvolvido lá. O investimento inicial foi obtido com a venda de uma Kombi, por parte de Jobs, e de uma calculadora HP, por parte de Wozniak.

Esse foi o começo da história de um empreendedor que rendeu muitas polêmicas e que revolucionou o mercado da tecnologia.

10 empreendedores que partiram do zero e ficaram milionários

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Dados atualizados do Aswath Damodaran 2019 – Prêmio de Risco

Para vcs se divertirem com os dados atualizados pelo Damodaran: http://aswathdamodaran.blogspot.com/2019/01/january-2018-data-update-3-playing.html

Um exemplo de uso: http://people.stern.nyu.edu/adamodar/New_Home_Page/datafile/ctryprem.html

Brasil Equity Risk Premium: 10,13%

Titulo de 10 anos EUA : 2,73%

Rendimento exigido Ibovespa (USD):2,73%+10,13%=12,86%

E em reais? simplificadamente, Supondo 1 ano:

Curva dolar: http://www.b3.com.br/pt_br/market-data-e-indices/servicos-de-dados/market-data/historico/derivativos/resumo-estatistico/sistema-pregao/

Z29: 3,8454351 (fim 2019)
Hj: 3,7791

Retorno exigido do Ibovespa em Reais: -1+(3,8454351/3,7791)*(1+12,86%)=14,84%aa ~ 15% aa (Essa é a taxa mínima do seu VALUATION em Reais…sempre que o seu assessor lhe apresentar o preço justo pelo DCF (Discounted Cash Flow), pergunte e verifique se a taxa de desconto está razoável)

Assim, prêmio de risco cambial em 24.01.2019 está em 14,84% – 12,86% = 1,98%

Courtesy: Max Scardua

Ações, Sugestões de Leitura

Nassim Nicholas Taleb Explains Why Portfolio Theory is Total Garbage. (Part 1)

“Gaussian or Bell curve is named because Friedrich Gauss proposed this curve . Bell curve, or Gaussian model, has since pervaded our business and scientific culture terms like sigma, variance, standard deviation, correlation, R-square and Sharpe.

Bell curve is meaningless in money and stocks but you may see it on German notes , financial markets run on the theories which are based on Gaussian Distribution . Bell curve is used in risk management though in many banks by Black Suit wearing officer. Assume that average height of men has a mean of 1.5 m and standard deviation 0.22 m and they follow a Normal /Bell distribution. Note that 220 cm standard deviation(.220 m) is randomness here and a very high one for a computer programmer.Gaussian yields its properties rather rapidly (a way to get a solution rather accuracy ), standard deviation in Bell curve faces a head wing where probabilities move rapidly as you move far away from mean. But my way of calculation does not make probability change ,it stays same over a range(unlike Bell curve). If I tell you that combined height of 2 men is 14 feet then you will think of 7 feet for each not 11 and 3 feet for them. People like to think in an easiest way and avoid randomness as 7 feet as for frequent and mind see it easier to conceive. Bell curves used in extreme events may cause a lot of disaster. Measures of uncertainty that are based on Bell curve disregard the impact the sharp jumps and inequalities and using them is like getting grass (grass disaster) and missing out the trees (Big Black Swans). This is why economics is based on Equilibrium , it allows you to treat economics as Gaussian . Assume you have a sample of 1000 people(giants and dwarfs) , your average will not be changed if you add another giant as your average will not be altered but if you add a mega giant it may be. So a single event will not change anything.

Randomness if Gaussian is tameable and is not altered by a single addition or removal. Casino people make such calculation and sleep well in night, no single gambler with a big hit will not change it and you will never see one gambler getting 1 Billion. The Gaussian family also contains Poisson and the distribution are the ones where mean and standard deviation describe everything and you don’t need any other thing.In fact, while the occasional and unpredictable large deviations are rare, they cannot be dismissed as “outliers” because, cumulatively,their impact in the long term is so dramatic.Mediocre events get fine or acceptable with Gaussian Distribution because big trees are not present in such events. I say that one should not use Gaussian in extreme events. But once you get Bell curve in head it’s hard to avoid.

A group of thinkers consisting Karl Marx and others , they all worked on Socialism and were looking for “Golden mean” of everything ,like height ,wealth and economy etc. A golden saying my Dad said once :Virtue lies in moderation ,all should embrace mediocrity. People have a golden mean and so people deviate from these like a normal mind and steady health is best but many deviate .Some men are sick and some are intellectual and some are bulky and intelligent. Being an average man means that one should be mediocre in thinking but God has made every man equal and have given gifts to few and given flaws so to tell people as in Equilibrium. Though divergent society does change people like wars disable people and prosper some.”

“Henri Poincare was suspicious of Gaussian curve,Gaussian was initially established for cosmology and atomic uncertainty. But apart from pysicists mathematicians began to use it because maths people trusted physics people. Doing science for sake of knowledge does not mean you will be successful. Gentlemen scientists like Lord Cavendish ,Lord Kelvin, Ludwig Wittgenstein, and Uber philosopher Bertrand Russell are those who will think twice in using Gaussian curve. Bell curves are used in medicine in yes -no events because they are mediocre events.Even Sir Karl Popper also considered how new observations affected knowledge – such as spotting a black swan when it was thought all swans were white.”

Gaussian Fallacies are Everywhere

Gaussian yields its properties rather rapidly (a way to get a solution rather accuracy ), standard deviation in Bell curve face a head wing where probabilities move rapidly as you move far away from mean. But my way of calculation thus not make probability change ,it stays remain same over a range(unlike Bell curve). If I tell you that combined height of 2 men is 14 feet then you will think of 7 feet for each not 11 and 3 feet for them. People like to think in an easiest way and avoid randomness as 7 feet as for frequent and mind see it easier to conceive. Bell curves used in extreme events may cause a lot of disaster. Measures of uncertainty that are based on Bell curve disregard the impact the sharp jumps and inequalities and using them is like getting grass (grass disaster) and missing out the trees (Black Swans,black swans are rare events that carry a massive impact).

Nassim Taleb stipulates that financial markets do not follow Gaussian curves and that academics around the world , all the financial theories and all the monetary policy makers do not understand this concept and so cannot access its validity and that only guy to promote such thinking was Beniot Mandelbrot.

So, while weight, height and calorie consumption are Gaussian, wealth is not. Nor are income, market returns, size of hedge funds, returns in the financial markets, number of deaths in wars or casualties in terrorist attacks. Almost all man-made variables are wild or carry massive randomness(Black Swans).The unknown process and factors influence the financial markets and that according to the Central Limit Theorem ,these unknown influences become or accumulate to normal distribution. The reason that systematic risk is based on Normal distribution, so systematic risk is what rules financial risk and Bell curve does not follow it as it is evident from the 2007-2008 Financial crises.

The problem is that measures of uncertainty using the bell curve simply disregard the possibility of sharp jumps or discontinuities and, therefore, have no meaning or consequence.Using them is like focusing on the grass and missing out on the (gigantic) trees .This is why economics is based on Equilibrium , it allows you to treat economics as Gaussian . Assume you have a sample of 1000 people(giants and dwarfs) , your average will not be changed if you add another giant as your average will not be altered but if you add a mega giant it may be. So a single event will not change anything.Mediocre events get fine or acceptable with Gaussian Distribution because big trees are not present in such events.

Financial Crisis of 2008:A key factor that led to the collapse of the banking industry in 2008 was the increasing use of mathematical models, spurred by the desire to exert total control over risk. These models, in all its elegance and beauty, badly underestimated the occurrence of extreme events.

Of particular note is a modeling technique called the Gaussian copula, which puts a price on the risk of multiple assets (or in this case, mortgages) defaulting at the same time. Upon its introduction by a quant named David Li, the popularity of this model sky-rocketed and the banking industry embraced it gleefully as the final piece to the risk management jigsaw that the industry had been piecing together. Ratings agencies such as Moody’s and the S&P readily adopted it in formulating company credit ratings, and the model finally found its way into the Basel II regulatory framework, as the guideline to calculate capital requirements for banks based on structured credit that they hold.

If you use Bell curve in top stocks and genetic measures, extreme events if calculated Bell curve may cause disaster. Head -tail on a coin is a random walk (left or right or win or loose) is a mediocre event so we use Gaussian curve. Tree diagrams are based on multiple tosses or multiple balls chosen etc or two or more dices tossed etc. In tree diagram if net is one Win it can have many cases (23=8) .Use of this tree diagram makes us closer to Normal/Bell curve as we know that condition of Gaussian is that N (no of objects) should be greater than 10 etc and also Poisson is followed by these tosses of coins but it will get to Normal after some time.

We have moved from observation to mathematics ,something abstract is like thermometer where 25 degree Celsius is pleasant and 40 degrees is hot and you do not need to know what temperature is. Also remember that standard deviation is not average standard deviation of a curve. Standard deviation is between +1 to -1 ,it is a scale ,Standard deviation and Variance(standard deviation 2) or sigma variates dramatically when you get away from average .Scaling to a sigma is used as well.In real life people don’t take account of past probability ,though past winning has effect on future probability but Bell curve doesn’t take into account of it. Models are made to scale standard deviation.

A major theme of Nassim Taleb is that models of uncertainty are too precise, and this thread has a long history. Taleb’s sometime co-author Benoit Mandelbrot has been trying to sell the world on the big idea of fractals in finance for several decades. James Gleick’s Chaos outlined the essence of Benoit Mandelbrot’s fractals, which takes a simple few lines of inputs to create graphics of insane complexity yet also beautiful recursive symmetry, in many cases eerily similar to nature (eg, ferns, snowflakes). In dynamic systems, you have chaotic systems that are purely deterministic though sufficiently complex that they appear random. These systems have large jumps, or phase shifts, reminiscent of market crashes or sudden bankruptcies; they have butterfly effects where small changes produce big differences in outcomes. Mandelbrot and others have been trying to apply these ideas to financial markets for many decades now (since 1962!), and the effort has not gained any traction, in spite of many papers applying this concept (search skew or kurtosis in any financial journal and you will see many papers). Mandelbrot’s big idea in finance is that finance relies on a profoundly flawed assumption, mainly that market prices are normally distributed.

The markets are non-linear, dynamic systems, subject to the rules of Chaos Theory. Market prices are highly random, with a short to intermediate term trend component. They are highly dependent on initial conditions. Markets also show qualities of fractals — self-similar in the sense that the individual parts are related to the whole.Due to the non-Gaussian behavior of the markets the methods from Chas Theory, Fractals and Quantum Physics(probability calculations from quantum mechanics) are being used in Finance.

There were only 2 Mathematicians who were actually able to understand randomness in a practical way and understand the flaws in them: 1.Beniot Mandelbrot 2.Henri Poincare

The poet of randomness : Beniot Mandelbrot : French philosopher, other mathematicians of probability like Kolmogorov may be more academic or progressive but Mandelbrot was unique he proved that mathematicians actually understand randomness. Black Swans were dealt by him in a philosophical and aesthetic way. Nassim Taleb and Mandelbrot have common things like Black Swans and Wild Randomness.Dr Mandelbrot also claimed that financial-market movements, too, have fractal forms, rather than the familiar bell shapes of “normal” distribution that Gauss described.Fractals are linked with power laws, Mandelbrot worked on it and applied it to randomness. Mandelbrot designed the mathematical object called “Mandelbrot set” and later worked on shapes and fractals of maths and also worked on Chaos Theory.

Alternative to Gaussian/Bell curve would be using power laws and fractals instead of the Gaussian distribution. The idea of power laws and fractals in the financial markets is first pioneered by Benoit Mandelbrot, and subsequently popularized by Nassim Nicholas Taleb. This theory states that the markets are not just random—they are turbulent.Randomness associated with Gaussian distributions is too polite, too courteous, and is too unrealistic. Turbulent markets, on the other hand, incorporate a “wild” kind of randomness into consideration, which is characterized by sudden large jumps in volatility.EMH(Efficient Market Hypothesis ),the core concept of Finance also assumes Gaussian curve for its validity,another flaw in Finance.

If stock markets were Gaussian then stock market crashes would have happened once in a Billion years. Mandelbrot’s randomness methods make the statistics methods look useless. After the stock market crash William Sharpe and Markowitz model was given a Nobel Prize and this portfolio model was based on Gaussian Distribution. If in this world such method can get Noble then anything in this world is possible , anyone can become President etc.

Fractals distributions do better than Bell curve in avoiding the Big Black Swans .Sometimes a Fractal can make you believe it is Gaussian. Normally extreme events fit into Fractal category , fractals thus have very high standard deviation . Statistical Physics is what is good for use in Fractals Methods and Econometric and Gaussian methods are not to be used in Fractal Distribution. Businessmen have big egos, the Fractal Ego. So Fractal is any event described mathematically and is an extreme event and has high standard deviation, just like Black Swanevent.(Nassim Taleb also worked with Mandelbrot on randomness of Black Swan events ).

The Gaussian bell curve variations face a headwind that makes probabilities drop at a faster and faster rate, as you move away from the mean, while “scalables” or Mandelbrotian variations do not have such restriction.

True total intellectual people are what I look for, erudition is what I look for in people.Mandelbrot linked randomness to geometry and made randomness a more natural science.Fractals are linked with power laws, Mandelbrot worked on it and applied it to randomness.”

Henri Poincare is said to be underrated, he was the best mathematical thinker of all time,a true polymath and the man who published in every branch of math and science. Every time I see picture of Einstein I think of Poincare because I think Poincare was better than Einstein(another form of narrative fallacy).It took almost a century to understand his theories ,Poincare was the first thinker to go against Gaussian or Normal Bell curve.Poincare was suspicious of of Gaussian as he knew that extreme events don’t follow Bell curve.Poincare was the master of theory of relativity and atomic structure and even Einstein had to read him before he published as he was foremost authority on relativity.Many claim that Poincare was the first one to give idea of relativity but he never made it big to get prominence.Poincare also started the study of fractals and their use in physics,math and randomness etc,Poincare worked on Theory of Probability and also on Geometry,Chaos Theory and Astronomy/Mathematical Physics.Mandlbrolt later continued his work 100 years after his death. Poincre was first big gun to understand mathematical techniques and limits involved in randomness and hence forecasting limits. Poincare’s research on solar system got a Prize which was the highest academic prize at that time. Poincare was the adviser of Louis Bachelier, the pioneer of Financial Maths. Poincare suggested that as you project in the future you may need an increasing amount of precision ,near precision is not possible . Think of forecasting as in terms of tree branches, this grows in multiple ways and doubling every time so such increasing amount requires a lot of precision.

Merton made his famous formula based on Gaussian and so a flattering thing. Steve Ross an economist, famed to be more intellectual than Merton gave Nassim applause on his Black Swan theory work in a seminar in U.S. Portfolio theory users can’t tell me how can they accept the use of Gaussian curve with large deviations(high standard deviations) in stocks.Gaussian and high sigma cannot go together but all economists have been using it since a long time.

Robert Merton and Scholes made their company LTCM (Long Term Capital Management), they employed top quants and used complex methods based on portfolio theory. Later in Russia when there was market crash and it made big impact on U.S market and thus making extreme event in U.S market and everything got busted along with LTCM. Someone using Gaussian in our U.S market or Wall Street (market which can experience extreme events) is a madman in my world.

Source: The Black Swan.

Ações

Zeragem das operações de PUT em 01-11-2016

Amigos, com a queda expressiva nesta tarde, minhas operações em compra a seco de PUT foram zeradas.

  1. Conforme post anterior, eu havia comprado PetrW54 (strike em 17,50) por R$ 0,80 e já havia colocado a ordem de venda a R$ 1,00. Retorno de 25%.
  2. Compra de ItauW61 (strike em 38,46) por 0,90 e venda por 1,13. Retorno de 25%.

Agora é aguardar novas operações atendendo aos meus critérios… deixa eu olhar aqui pois parece que a Vale está atendendo…. valeu!!!

Ações, Opções, Operações Realizadas

Operações em PUT – Petrobras e Itau

Amigos, três operações em PUT realizadas nesta semana. Duas já foram zeradas a outra está aberta. Tanto no caso do Itau quanto no da Petrobras, o IFR (diário / 9 períodos) subiu acima de 80 e eu montei as operações quando a curva começou a apontar para baixo.

  1. ItubW50: compra de Put ao prêmio de 0,87 e venda a 1,25 (retorno de 43%)
  2. ItubW40: compra ao prêmio de 0,88 e venda a 0,96 (retorno de 9%)
  3. PetrW54: (strike em 17,50) compra ao prêmio de 0,80.

Agora eu aguardo o desfecho da operação com Petrobras. A ordem de venda está a 1 real.