Como o tamanho do portfólio afeta os retornos sobre o investimento em Startups?
Os retornos em relação aos riscos em investimento em startups no estágio inicial (Anjo, Pré-seed e Seed) podem parecer ótimos no investimento em portfólios, mas ao mesmo tempo, decepcionantes em alguns casos para os investidores individuais.
Essa afirmação recente foi feita no White Paper [How Portfolio Size Affects Early-Stage Venture Returns] sobre essa metodologia e os resultados do AngelList que examinou mais de 10.000 portfólios de investidores para resolver um quebra-cabeça sobre Venture Capital.
Então, a grande questão que ficou evidente foi como pode uma Startup em estágio inicial parecer uma classe de ativos atraente, mas ser repelente para investidores individuais ao mesmo tempo?
E a resposta foi a constatação de que investidores que investem em mais negócios têm melhor desempenho, tanto em termos de retorno médio, quanto típico.
Como exemplo, a figura abaixo exibe a IRR mediana para investidores na AngelList agrupada pelo número de investimentos aos quais estão expostos — então, se, por exemplo, um investidor tivesse participado de dois negócios de um Syndicate e um micro fundo que fez 11 investimentos, seria contabilizado como tendo feito 11 + 2 = 13 investimentos. Os pontos são as medianas agrupadas e a linha preta é um ajuste de regressão linear:
IRR mediana x nº de investimentos
O desempenho geralmente aumenta com o número de investimentos feitos. O coeficiente da linha de regressão linear aqui é de 9 pontos base por investimento (um ponto base é um centésimo de um por cento), sugerindo que o investidor típico com uma carteira de 100 investimentos supera o investidor típico com um único investimento em quase 9 % em um ano.
Isso significa dizer que uma das maneiras mais fáceis de um investidor adotar uma abordagem sistemática para o Venture Capital em estágio inicial é investir em veículos que amplamente indexam seus aportes nesse estágio de investimento.
O AngelList identificou o desempenho dos investidores que participaram do seu fundo próprio em relação aos que não participaram. Descobriram que, ao longo de muitos anos de atividade de investimento, os investidores do seu Access Fund normalmente, e na expectativa, superam os investidores que não participaram de um fundo neste estágio. Na verdade, os dados sugerem que o investidor mediano exposto a três ou menos startups no AngelList, tem um valor de portfólio negativo.
A construção do portfólio é difícil porque é pouco intuitiva e incerta.
Nessa linha de construção de portfólio, na continuidade desse texto você vai acompanhar, além desse levantamento específico do AngelList, outros 5 estudos aprofundados sobre a tese da diversificação, funding, fundos, pools e portfólio.
Para começar, a 500 Startups em seus estudos também já apontavam que a maioria dos fundos de Venture Capital está concentrada demais em um pequeno número entre 20 e 40 de Startups em cada Portfólio.
O fundador da 500 Startups, Dave McClure em seu famoso artigo [Why Portfolio Size Matters For Returns] que ficou conhecido como Teoria do Dave McClure, ele declarava em 2015 que o setor seria melhor atendido dobrando ou triplicando o número médio de investimentos em um portfólio, especialmente para investidores em estágio inicial, onde o atrito inicial é ainda maior. “Se os unicórnios acontecerem apenas 1–2% do tempo, logicamente segue-se que o tamanho do portfólio deve incluir um mínimo de 50–100 + empresas para ter uma chance razoável de capturar essas criaturas esquisitas e místicas.”
Nesse estudo fica claro que os retornos são dramaticamente baseados no número % de Startups unicórnios e de centauros que ocorrem em uma carteira de investimento. Se o tamanho do portfólio for muito pequeno, você corre o risco de não encontrar grandes ganhos, conforme ele mostra abaixo:
Outros estudiosos do tema como Alex LaPrade, adotaram uma abordagem orientada a dados e analisaram como a diversificação afeta os retornos esperados do portfólio do maior e mais confiável conjunto de dados, o Angel Investor Performance Project (AIPP) da Fundação Kauffman.
Neste estudo foram analisados investimentos em 1.137 startups com saídas do conjunto de dados AIPP em vários tamanhos de portfólio. Com apenas 1 ou 2 investimentos iniciais, as chances de um investidor simplesmente empatar são de 83%. Porém, aumente o tamanho do portfólio para 20 e esse mesmo investidor terá quase 99% de chance de equilíbrio e 67% de chance de obter um retorno superior a 3x. No extremo, investir em 500 startups aumenta a chance do investidor de equilíbrio quase certo e a chance de um retorno de pelo menos 3x para 96%.
As conclusões de LaPrade alinham-se com a de Dave McClure, e demonstram como a diversificação pode compensar as perdas líquidas da maioria das startups com exposição a poucos vencedores.
Aprofundando ainda a analise de Portfólio, alguns estatísticos especializados inventaram algo chamado de Análise de Monte Carlo, popularizada por Nate Silver, para simular o impacto da aleatoriedade em uma grande variedade de resultados possíveis.
Matt Lerner e Yannick Roux, construíram em 2017 uma simulação baseado na Análise de Monte Carlo, modelando uma gama de resultados possíveis para carteiras de Venture Capital e chamaram o resultado de “Blind Squirrel”, uma expressão que faz analogia a “Até um esquilo cego encontra uma nóz de vez em quando”.
Em outras palavras, o que eles querem dizer é que qualquer Venture Capitalist com bom fluxo de negociação, um ótimo processo de seleção e que escrevem bastante cheques, deve conseguir boas Startups e melhores resultados.
Eles adicionaram algumas suposições no meio dos intervalos da simulação que representa o investidor de risco “médio”. Em seguida, o mecanismo de Monte Carlo executou rapidamente 10.000 carteiras simuladas e listou os resultados abaixo:
Como você pode ver, os resultados para os dois maiores portfólios de 200 e 500 Startups são quase idênticos, mas os resultados para o portfólio de 20 e 50 empresas, os múltiplos são piores. Isso porque, neste modelo segundo eles, apenas Startups vencedoras com retorno > 50X ocorreriam 1% das vezes. E em uma carteira de 20 empresas, 1% de 20 é, na maioria das vezes, zero. Mas em um portfólio de mais de 200 Startups, você poderia ver de forma bastante confiável alguns resultados 50X do portfólio.
Aqui está uma distribuição de frequência que eles fizeram mostrando o detalhamento de múltiplos de retorno de 10.000 carteiras simuladas de 20 empresas contra 200 empresas, é um pouco mais fácil visualizar dessa forma.
Estes intervalos e um retorno médio de 4.45X em 10 anos não é ruim. Mas devemos esperar que um fundo mais experiente de Venture Capital, atraia as melhores Startups.
A Plataforma CBinsights também analisou mais de 1.100 Startups que levantaram rodadas Seed nos Estados Unidos entre 2008–2010, chamado de [Venture Capital Funnel]. Uma analise do funil entre as rodadas de investimento na jornada de uma Startup. O resultado foi que menos da metade (48%), conseguiu levantar uma segunda rodada de financiamento e 67% das Startups acabaram mortas ou se tornam autossustentáveis (talvez ótimo para a empresa, mas não tão bom para os investidores). As chances de se tornar um unicórnio permaneceram baixas oscilando em torno de 1% (1,07%), com 12 empresas alcançando esse status na época deste estudo.
No blog da ACE Startups, foi apresentado um cálculo simplificado que mostra a matemática de um fundo de Venture Capital, em estágio Seed, para atingir retornos condizentes à sua relação de risco e retorno.
Algumas conclusões do Guilherme Lima da ACE para gestão de portfólio de Venture Capital que se pode tirar dessa matemática:
- Venture Capital é um jogo de “Big-wins” e apenas “bons” investimentos não são suficientes. Normalmente, não importa quanto o número de investimentos falhe desde que, pelo menos, um investimento retorne ao menos 50x+. Para aumentar a chance de acerto, a diversificação é a chave.
- Estratégia de follow-on é importante. Pode alocar mais capital nas empresas vencedoras de seu portfólio; pode melhorar os retornos do fundo VC.
- Apenas 10% dos fundos VCs atingem os retornos esperados. Isso está ligado diretamente ao acesso às oportunidades que o fundo tem (dealflow) e como ele escolhe os seus investimentos.
Em um uma última analise, obviamente que fizemos na Bossa Nova Investimentos nosso dever de casa analisando cada estudo acima mencionado, aprofundamos e desenvolvemos nossa própria pesquisa para embasar a decisão de investir em 1.000 Startups no estágio Pré-Seed no Brasil.
Analisamos em 2017 mais de 38 VCs no mundo e fizemos um ranking para medir vários pontos como: Exits x Número de investimentos, Exits x Valor Investido, Exits x Unicónios, Ranking Unicórnios, Unicórnios x Valor investido, Ranking Fund Raised e etc.
A SV Angel tinha na época deste estudo, US$ 153 milhões de dólares sob gestão com cheques médios para cada Startup de US$ 192 mil, com 906 investimentos, 304 Exits e 18 unicórnios Early Stage, enquanto um dos maiores VCs, a Sequoia Capital tinha levantado US$ 7.6 bilhões com cheques médios para cada Startup de US$ 5 milhões, com 1.327 investimentos, 277 Exits e 14 Unicórnios no Early Stage.
Com isso, chegamos a conclusão em nossa analise que a SV Angel teve a melhor performance em vários sentidos, principalmente pelo valor investido x retorno de cada investimento. Ou seja, [Quantidade com melhor qualidade].
Com base em todos esses Estudos, desenvolvemos nosso próprio Racional de investimento levando em conta investir R$ 100 mil em cada Startups, R$ 100 milhões em 1.000 Startups em 10 anos para alcançar o resultado esperado abaixo. Óbvio que os valores investidos serão maiores e os cheques variam entre R$ 100k e R$ 500k no estágio Pré-Seed e não considerando follow-on, porém, apresento abaixo um valor de investimento fixo para facilitar o entendimento:
Essa Racional das 1.000 Startups é um balizador que usamos para nortear nossos investimentos. Até agora já chegamos a 674 investimentos em 512 Startups e uma valorização média em 2 anos de 52% deste Portfólio. Na linha deste texto, temos também após 4 anos de atividade, 42 Writesoffs e 15 Exits com eventos de liquidez.
Notem que nos 7 modelos apresentados nesse texto, tanto no White Paper do Angelist, na teoria do Dave Maclure, no estudo da Alex LaPadre e Kauffman Foundation, na analise chamada de Super Squirrel, no funil da CBInsight, na matemática da ACE e assim como no estudo interno da Bossanova, o impacto do tamanho do portfólio fica evidente.
Isso ocorre porque os retornos no capital de risco são assimétricos, o que significa que o impacto das piores Startups (por exemplo, você perde 1X seu investimento) permanece o mesmo, independentemente de quão incrível você seja.
"Investir em startups é arriscado. Se você fizer apenas um investimento, provavelmente perderá tudo. Se você fizer dois, ainda provavelmente perderá dinheiro. Se você investir em cinco, poderá obter algum retorno do seu dinheiro. Se você investir em dez, pode começar a ganhar dinheiro". Fred Wilson, Union Square Ventures
Mas para ser justo, em alguns casos um portfólio altamente concentrado pode gerar também retornos pontuais enormes. Por exemplo, um único investimento no Uber em sua primeira rodada gerou um retorno sobre o investimento de aproximadamente 4.000 vezes. No entanto, pode ser difícil identificar e ter acesso individualmente para fazer investimentos nessas Startups de melhor desempenho, mas quando acerta uma Startup e ela se torna muito bem-sucedida, o seu retorno é substancial como esses abaixo:
É claro também que os investidores não podem investir em toda e qualquer startup apenas por uma questão de quantidade e diversificação. O risco existe e para construir um portfólio diversificado de qualidade, os investidores em startups ainda precisam se empenhar para receber e analisar bons negócios, o que é difícil e demorado, até mesmo para investidores profissionais em tempo integral.
Por fim, com as ressalvas de que a maior parte dos retornos não são realizados, podem cair de valor no longo prazo e que o sucesso do passado não é garantia de liquidez no futuro, os resultados apontados de investimentos em Startups em fundos e Pools focados em estágios iniciais (Anjo, Pré-seed e Seed) que significa ainda [cheque menores e maior quantidade e qualidade dos investimentos], parecem ter resultados bem mais atraentes.
