O Carhart Model (ou Modelo de Quatro Fatores de Carhart) é uma extensão do famoso Modelo de Três Fatores de Fama‑French, que acrescenta o fator momentum ao conjunto de variáveis que explicam o retorno de ativos financeiros. Criado por Mark Carhart em 1997, ele tornou‑se uma ferramenta essencial para analistas que buscam medir o desempenho ajustado ao risco de carteiras diversificadas, incluindo os cada vez mais populares ativos digitais.
Os quatro fatores do Carhart Model
- Risco de mercado (MKT): retorno do portfólio de mercado menos a taxa livre de risco.
- Fator tamanho (SMB – Small Minus Big): diferença entre retornos de empresas de pequeno e grande capitalização.
- Fator valor (HML – High Minus Low): diferença entre retornos de empresas com alto e baixo valor contábil‑de‑mercado.
- Momentum (MOM): diferença entre retornos de ações que tiveram alta performance nos últimos 12‑meses e aquelas com baixa performance.
Ao incluir o fator momentum, o modelo captura um dos efeitos mais consistentes observados nos mercados: ativos que apresentaram forte tendência de alta tendem a continuar subindo, enquanto os que caíram continuam a cair.
Por que o Carhart Model importa para traders de Futures e cripto‑ativos?
Embora o modelo tenha sido desenvolvido originalmente para ações tradicionais, sua estrutura pode ser adaptada para avaliar o desempenho de estratégias de futures e de spot trading em criptomoedas. Ao decompor os retornos em fatores de mercado, tamanho, valor e momentum, o trader consegue identificar quais componentes estão realmente gerando alfa e quais são apenas compensações por risco.
Aplicando o Carhart Model em cripto‑futures
- Construir o portfólio de referência: selecione um índice amplo de cripto‑futures (por exemplo, o Binance Futures Index) como proxy de MKT.
- Definir fatores de tamanho e valor: crie buckets de contratos baseados na capitalização de mercado das criptomoedas subjacentes (small vs. large) e na relação preço‑valor (high vs. low).
- Calcular momentum: use o retorno acumulado dos últimos 12 meses dos contratos para separar os “winners” dos “losers”.
- Regressão múltipla: aplique uma regressão linear dos retornos diários da sua estratégia contra os quatro fatores. O coeficiente do intercepto (α) indica o desempenho ajustado ao risco.
Essa análise ajuda a responder perguntas críticas, como: “Meu retorno está realmente acima do mercado ou é apenas consequência de estar exposto a ativos de alta capitalização?” ou “Estou capturando o efeito momentum ou estou pagando por ele?”
Riscos e limitações
Apesar de sua robustez, o Carhart Model possui limitações que devem ser consideradas:
- Dados de alta frequência: o modelo foi concebido para séries mensais. Aplicá‑lo a dados diários de cripto pode gerar ruídos.
- Estrutura de mercado em evolução: o mercado de criptomoedas ainda carece de benchmarks consolidados de tamanho e valor.
- Colinearidade: em alguns períodos, os fatores podem estar altamente correlacionados, dificultando a interpretação dos coeficientes.
Para mitigar esses riscos, combine a análise de fatores com ferramentas de gestão de risco, como controle de alavancagem e monitoramento de liquidações.
Como começar?
1️⃣ Obtenha dados confiáveis: use APIs de exchanges reconhecidas (Binance, Coinbase) ou provedores de dados como CoinMetrics.
2️⃣ Monte seu dataset: organize retornos diários, capitalização de mercado e indicadores de valor.
3️⃣ Execute a regressão: ferramentas como Python (pandas, statsmodels) ou R facilitam o cálculo.
4️⃣ Interprete os resultados: procure um α positivo e estatisticamente significativo; analise a magnitude dos betas para entender sua exposição a cada fator.
Ao integrar o Carhart Model à sua rotina de análise, você ganha uma visão mais profunda sobre o que realmente está gerando retornos, permitindo decisões de investimento mais informadas e estratégias de trading mais resilientes.
Recursos adicionais
Para aprofundar seu conhecimento, consulte os artigos abaixo:
- Futures Trading: O que é, como funciona e por que você deve conhecer
- Futures, Alavancagem e Riscos: Guia Definitivo para Operadores de Criptomoedas em 2025
Além disso, leia as referências externas para entender a teoria por trás do modelo: