Uma queda de 20% a partir de um pico recente costuma ser suficiente para que Wall Street declare oficialmente a entrada de um índice em um bear market, ou mercado em baixa. Mas a volatilidade provocada pelo boom da inteligência artificial está tornando essa definição cada vez mais difícil de aplicar.

O debate ganhou força depois que o índice de semicondutores da Filadélfia, o SOX, e o KOSPI, da Coreia do Sul, entraram em território de mercado em baixa em julho segundo a métrica tradicional. Ainda assim, mesmo nos momentos de maior queda, os dois índices continuavam acumulando ganhos expressivos no ano.

O SOX ainda registrava uma valorização de 46% no acumulado anual, enquanto o KOSPI mantinha alta de 25%, impulsionado principalmente pelo peso das empresas de tecnologia em sua composição.

A situação criou um aparente paradoxo para os investidores: como classificar um mercado que sofreu uma queda suficiente para ser considerado tecnicamente pessimista, mas que continua entregando retornos de dois dígitos no mesmo período?

Para alguns estrategistas, a resposta está na limitação de uma regra criada para simplificar a leitura do mercado. Uma queda de 20% pode indicar uma mudança importante na tendência, mas também pode representar apenas uma correção temporária em ativos naturalmente mais voláteis.

"É uma nomenclatura um tanto preguiçosa para usar em coisas tão voláteis", afirmou Art Hogan, estrategista-chefe de mercado da B. Riley Wealth.

A discussão ganhou relevância porque os setores ligados à inteligência artificial passaram por algumas das maiores valorizações do mercado nos últimos anos. Empresas de semicondutores, fabricantes de equipamentos e companhias responsáveis pela infraestrutura necessária para o desenvolvimento da IA registraram fortes altas, mas também passaram a sofrer oscilações cada vez mais intensas.

Steve Sosnick, estrategista-chefe da Interactive Brokers, avalia que as classificações tradicionais fazem mais sentido para mercados amplos do que para índices que passaram por movimentos excepcionalmente rápidos.

"Esses rótulos que as pessoas usam provavelmente fazem algum sentido para mercados em geral, mas não para índices como o SOX e o KOSPI, que tiveram altas parabólicas impressionantes", afirmou.

A discussão vai além de uma simples questão de terminologia. Os rótulos utilizados pelo mercado ajudam a definir a percepção dos investidores sobre a gravidade de uma queda e, historicamente, funcionam como uma referência para diferenciar correções temporárias de mudanças mais profundas nos fundamentos econômicos.

Desde 1928, os mercados em baixa do S&P 500 duraram, em média, 289 dias, ou cerca de 9,6 meses, segundo dados da Hartford Funds. Essa duração ajuda a explicar por que alguns analistas defendem que uma queda pontual não deveria ser suficiente, por si só, para confirmar uma mudança estrutural no mercado.

O problema é que a velocidade das negociações e a concentração dos investimentos em tecnologia mudaram significativamente a dinâmica dos índices. Em setores ligados à inteligência artificial, uma sequência de dias de forte valorização pode ser seguida por uma correção igualmente intensa, sem que necessariamente haja uma deterioração nos resultados das empresas.

Os fundamentos do setor, inclusive, continuam sendo um dos principais argumentos contra uma leitura excessivamente pessimista. Dados compilados pela LSEG apontam que os lucros do grupo de empresas de semicondutores e equipamentos do S&P 500 devem crescer pelo menos 114,7% neste ano.

Esse cenário coloca investidores diante de um risco conhecido: vender durante uma correção baseada em uma métrica técnica e perder uma recuperação posterior.

Foi o que aconteceu com parte dos índices que entraram temporariamente no território tradicionalmente definido como mercado em baixa. O SOX e o KOSPI se recuperaram após as quedas, o que significa que investidores que abandonaram suas posições nos momentos de maior pressão deixaram de participar dos ganhos seguintes.

Entre os analistas consultados pela Reuters, não existe consenso sobre qual deveria ser a alternativa à definição tradicional. Alguns defendem que uma nova métrica deveria considerar a duração da queda, a volatilidade histórica do índice, a situação da economia e a direção dos fundamentos corporativos.

David Russell, chefe global de estratégia de mercado da TradeStation, afirmou que um mercado em baixa precisa apresentar sinais mais persistentes para ser confirmado.

"Um mercado em baixa precisa se sustentar por várias semanas ou meses para ser confirmado", disse Russell. "Forças estruturais mais profundas no mercado precisam ser negativas para que um mercado em baixa seja real."

Outros investidores defendem o uso de indicadores técnicos, como médias móveis e retrações de Fibonacci, para ajudar a identificar se uma queda representa apenas uma correção ou o início de uma tendência mais prolongada.

Sosnick, da Interactive Brokers, propôs outra abordagem: comparar a intensidade da queda com a volatilidade histórica do próprio índice. Segundo seus cálculos, o SOX precisaria sofrer uma queda superior a 44% para que o movimento representasse uma deterioração realmente significativa em relação ao comportamento normal do índice.

A dificuldade é que qualquer tentativa de substituir a regra dos 20% pode tornar a classificação menos objetiva. Enquanto a definição atual estabelece um limite claro, uma análise baseada em duração, volatilidade e fundamentos exige interpretações mais complexas.

Para Joe Saluzzi, co-chefe de negociação de ações da Themis Trading, isso pode significar que os investidores precisarão depender menos de limites fixos e mais da experiência na leitura do mercado.

A discussão ocorre em um momento em que a inteligência artificial continua redefinindo não apenas os investimentos em tecnologia, mas também a forma como Wall Street interpreta os movimentos dos preços. Índices capazes de registrar ganhos expressivos e, ao mesmo tempo, sofrer correções violentas desafiam uma classificação que durante décadas serviu como referência para investidores.

Por enquanto, a regra dos 20% continua sendo o padrão utilizado pelo mercado. Mas, diante da volatilidade dos ativos ligados à IA, cresce a percepção de que uma única métrica pode não ser suficiente para explicar o que realmente está acontecendo nos mercados.