[pt] Esta dissertação apresenta um panorama geral sobre o processo de gerenciamento ativo de carteiras, focando exclusivamente nas duas primeiras fases: a ciência de análise de informação e o processo de construção de alfas. Desenvolve-se analiticamente a equação de Valor Adicionado (VA) mostrando que o índice Information Ratio (IR) é diretamente proporcional à quantidade de valor que se pode adicionar e, portanto, um excelente índice para comparação de estratégias. Há um capítulo destinado à definição e ao estudo do IR onde se mostra os prós e contras de sua utilização. Para que se justifique a análise de uma informação, deve haver um embasamento econômico/financeiro mínimo que mostre algum poder de previsão de retorno. Caso contrário, estaria-se desencadeando um perigoso processo de Data Mining, que pode mascarar a análise de informação fazendo parecer que existe informação onde na verdade não há. Assim, a dissertação apresenta, ainda, um capítulo destinado somente ao estudo dos principais índices financeiros utilizados pela indústria de fundos, mostrando, inclusive analiticamente, porque alguns deles são indicados para previsão de retorno.Em seguida, utilizando-se o software desenvolvido em Matlab com banco de dados em ACCESS, analisa-se todos os índices aqui estudados para o período histórico compreendido entre Jan/1998 e Dez/1999. Os resultados mostram que os índices mais populares, como o Book-to-Price, apresentam os maiores níveis de IR. Por fim, explica-se o processo de construção de alfas, que é, em última instância, o input básico para o processo de otimização de carteiras. Enfatiza-se o fenômeno de - alpha eating -, explicando-o e mostrando como evitá-lo. / [en] This dissertation presents an overview about the active portfolio management process focusing exclusively on the first two stages: the information analysis science and alpha building. The Value Added (VA) formula is analytic developed showing that the Information Ratio (IR) is directly proportional to the amount of value that a strategy can add, and therefore, is an excellent ratio for comparing different strategies. On an exclusive chapter the IR is defined and studied demonstrating the advantages and disadvantages of it s use.For an information to be analyzed there must be a minimum economic/financial background that justifies some return forecasting power.Otherwise, we could be starting a data mining process that can fool information analysis into believing that information exists when it does not. So on, this dissertation presents a chapter devoted to the study of the main financial ratios used by the asset management industry, demonstrating, even analytically, why some financial ratios can predict returns. Next, using a software developed on Matlab framework capturing data from an ACCESS database, all the financial ratios studied in this dissertation are analyzed for the period going from Jan/1998 to Dez/1999. The results obtained show that the most frequently used financial ratios, as the book-to-price ratio for example, are the ones which better perform in terms of IR.Concluding, alpha building, which is after all the basic input for portfolio optimization, is explained. The chapter emphasizes the alpha eating phenomenon explaining how it is detonated and how it can be avoided. .

[pt] Este estudo objetiva investigar se existe uma relação entre posições agregadas de fundos de investimento brasileiros e o desempenho passado, presente e futuro das ações. Utilizando dados mensais das carteiras de 30.416 fundos entre 2006 e 2018 e dados de mercado de 84 ações, diversas regressões com dados em painel foram feitas para testar a correlação entre retornos totais das ações e o nível e a mudança de posições compradas e vendidas. Além disso, os dados foram utilizados para testar uma estratégia long-short de investimento segundo a qual as ações que ocupam posições altas nos fundos são compradas e as ações com baixas posições são vendidas. / [en] This study aims to investigate whether there is a relationship between aggregate Brazilian mutual fund positions and past, concurrent, and future stock performance. Using monthly fund portfolio data for 30.416 funds between 2006 and 2018 and market data for 84 stocks, several panel data regressions were ran to test the correlation between stock total returns and both the level and change in mutual fund aggregate long and short positions. In addition, the data was used in testing a long-short investing strategy in which stocks with high fund ownership indicators are purchased and stocks with low fund ownership indicators are sold.