Como ganhar no capital de risco: foco nas caudas gordas

A maior capacidade da função humana é a incapacidade de compreender uma função exponencial.

- Albert Allen Bartlett

O maior segredo em capital de risco é que o melhor investimento em um fundo de sucesso é igual ou supera todo o resto do fundo combinado.

- Peter Thiel

Em o que é código? Paul Ford aponta como a profissão de programação é altamente adaptável à mudança. Linguagens de programação escritas para resolver um conjunto de problemas são frequentemente - inevitavelmente - adotadas para resolver um problema em outro. Por exemplo, com o mecanismo V8, o JavaScript tornou-se muito rápido e podia ser executado fora dos navegadores da Web para os quais foi inicialmente projetado.

Um dia, o JavaScript correu dentro de páginas da Web. Então saiu da prisão do navegador. Agora poderia operar em qualquer lugar. Ele poderia tocar seu disco rígido, enviar e-mail, apagar todos os seus arquivos. Era uma linguagem de programação real agora. E o cliente ... tornou-se o servidor.

• No “fluxo” do progresso tecnológico do rio, muitas vezes observam-se tendências para:
• 
  
• abstração (de informação e processos)
• 
  
• adaptação (de uma solução a um caso de uso diferente)
• 
  
• aceleração (soluções permitem outras soluções)
• 
  
• universalidade (bons padrões podem ser repetidos em qualquer lugar)

Essas tendências resultaram em distribuições de lei de poder altamente distorcidas (vs. a curva do sino), onde um pequeno grupo de pessoas é “hiper high performers”, uma ampla faixa de pessoas são “boas intérpretes” e um número menor de pessoas é “ baixo desempenho. ”

Distribuições da lei do poder

Distribuição da lei de potência vs. distribuição normal


Uma característica importante das distribuições da lei de poder é que os resultados pequenos são muito prováveis, enquanto os maiores são menos prováveis. Em outras palavras, um pequeno número de insumos representa uma grande porcentagem de produtos. As leis de potência também exibem “caudas grossas”, em comparação com a área sob uma curva de distribuição normal, que cai muito mais rápido à medida que você se move mais ao longo do eixo x.

Muitos empreendedores proeminentes e capitalistas de risco afirmam que os retornos de capital de risco são distribuídos de acordo com uma lei de energia. Como Marc Andreessen da Andreessen Horowitz apontaA cada ano, das 4.000 startups de tecnologia que buscam financiamento de capital de risco, apenas 200 (ou 5%) são financiadas, com “15 delas gerando 95% de todos os retornos econômicos… mesmo os principais Capitais de risco registram metade de seus negócios”. o investidor Peter Thiel concorda: “Não vivemos em um mundo normal; nós vivemos sob uma lei de poder. … [N] Em capital de risco, onde os investidores tentam lucrar com o crescimento exponencial em empresas em estágio inicial, algumas empresas obtêm um valor exponencialmente maior do que todas as outras. … Eles tendem a pensar que a linha tracejada é plana, ou seja, que todas as empresas são criadas iguais e algumas simplesmente falham, giram ou crescem. Na realidade, você obtém uma distribuição da lei de energia ”.

Em Zero to One , Thiel elabora ainda mais:

Em 1906, o economista Vilfredo Pareto descobriu o que se tornou o "Princípio de Pareto", ou a regra 80-20, quando ele percebeu que 20% das pessoas possuíam 80% da terra na Itália - um fenômeno que ele achou tão natural quanto o O fato de que 20% dos peapods em sua horta produziam 80% das ervilhas. Esse padrão extraordinariamente rígido, quando alguns poucos ultrapassam radicalmente todos os rivais, nos rodeia em todos os lugares do mundo natural e social. Os terremotos mais destrutivos são muitas vezes mais poderosos do que todos os terremotos menores combinados. As maiores cidades superam todas as meras cidades juntas. E as empresas monopolistas captam mais valor do que milhões de concorrentes indiferenciados. O que quer que Einstein tenha dito ou não tenha dito, a lei do poder - assim chamada porque equações exponenciais descrevem distribuições severamente desiguais - é a lei do universo.

Como é a distribuição de retornos no fundo de capital de risco? A resposta ingênua é apenas classificar as empresas do melhor para o pior, de acordo com seu retorno em vários dos dólares investidos. As pessoas tendem a agrupar os investimentos em três grupos. As empresas ruins vão para zero. Os medíocres fazem talvez 1x, então você não perde muito ou ganha muito. E então as grandes empresas fazem talvez de 3 a 10x.
Mas esse modelo perde a percepção chave de que retornos reais são incrivelmente distorcidos. Quanto mais um investidor entender esse padrão de distorção, melhor será o investimento. CR ruins tendem a pensar que a linha tracejada é plana, ou seja, que todas as empresas são criadas iguais e algumas simplesmente falham, giram ou crescem. Na realidade, você obtém uma distribuição da lei de energia.

Na verdade, o padrão mais poderoso que notei é que as pessoas de sucesso encontram valor em lugares inesperados, e fazem isso pensando nos negócios a partir dos primeiros princípios, em vez das fórmulas.

Os investidores geralmente amortizam até metade de seus investimentos. Dados históricos confirmam que a maioria dos investimentos retornará muito pouco ou até mesmo perderá dinheiro, muitos ainda retornam algum múltiplo sobre o investimento inicial, mas é o muito pequeno “hiper-desempenho” que retorna um resultado bem fora do que poderia ser esperado em uma distribuição normal. que não apenas compensam perdas, mas também geram a maioria dos retornos de uma carteira. O último ponto exibe a idéia de “fat tails”: como as caudas têm mais volume, a probabilidade de eventos extremos é maior em comparação com o normal. As carteiras são construídas em torno da ideia de que esses resultados improváveis, mas de alto valor, impulsionarão os retornos da carteira, apesar do fato de que retornos pequenos a negativos constituem o resultado de maior probabilidade das empresas dentro da carteira.

As leis de potência têm uma propriedade que as distribuições normais não possuem: caudas grossas. Quanto mais longe o eixo x, mais rápido as curvas normais caem.

Os capitalistas de risco mais experientes e bem-sucedidos ampliam o conceito da lei de energia e como isso afeta os resultados dos investimentos em startups. Na verdade, a lei do poder é tão comum que Peter Thiel considera um conceito crucial para todos os empresários entenderem.

A busca por unicórnios

A lei do poder implica duas regras para investir, diz Peter Thiel.

Isto implica duas regras muito estranhas para os investidores.Primeiro, invista apenas em empresas que tenham o potencial de devolver o valor de todo o fundo. … Isso leva à regra número dois: como a regra número um é tão restritiva, não pode haver outras regras.

… [L] ife não é um portfólio: não para um fundador de startups, e não para qualquer indivíduo. Um empreendedor não pode “diversificar-se”; você não pode administrar dezenas de empresas ao mesmo tempo e esperar que uma delas funcione bem. Menos óbvio, mas igualmente importante, um indivíduo não pode diversificar sua própria vida mantendo dezenas de carreiras igualmente possíveis em reserva imediata.

Em sua aula em Stanford, Thiel enfatiza a importância de entender as leis de poder:

Considere um fundo de risco bem-sucedido e prototípico. Um número de investimentos vai para zero ao longo de um período de tempo. Esses tendem a acontecer mais cedo do que tarde. Os investimentos que são bem sucedidos o fazem em algum tipo de curva exponencial. Soma-se a vida de uma carteira e você obtém uma curva J. Os primeiros investimentos falham. Você tem que pagar taxas de administração. Mas então o crescimento exponencial ocorre, pelo menos em teoria. Desde que você começa debaixo d'água, a grande questão é quando você o faz acima da linha da água. Muitos fundos nunca chegam lá.

Thiel explica como os investidores podem aplicar o modelo mental de leis de poder (mais das notas de Mestrado na Classe 7 ):

Um modelo melhor é investir em 7 ou 8 empresas promissoras, das quais você acha que pode obter um retorno de 10x. É verdade que, em teoria, a matemática funciona da mesma forma se você tentar investir em 100 empresas diferentes que você acha que trará retornos 100x. Mas, na prática, isso começa a parecer menos com investimento e mais com a compra de bilhetes de loteria.

A chave para todos os modelos mentais é conhecer os fatos e ser capaz de usar o conceito. Como George EP Box disse: "Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis". Nós, seres humanos, temos dificuldade em entender as curvas exponenciais e as implicações da lei do poder. Por exemplo, se você aplicar a regra 80-20 aos 20% dos principais negócios de capital de risco, então 4% dos negócios geram 64% de todos os retornos. Aplique novamente a regra 80-20 aos 4% melhores dos negócios e você terá 0,8% dos negócios produzindo 51,2% de todos os retornos. A implicação é que 1 em 20 negócios pode produzir 2/3 de todos os retornos e 1 em cada 100 transações podem retornar mais do que todas as outras transações combinadas.

Por isso, a busca do mundo do capital de risco por esses negócios raros e caseiros levou à ascensão dos " unicórnios ", termo cunhado por Aileen Lee para descrever startups cujas avaliações subiram para US $ 1 bilhão ou mais.

O estudo de Quartz de junho de 2015 sobre os maiores “fabricantes de unicórnios” no mundo do investimento  listou os 14 maiores investimentos que caçaram 93 unicórnios que coletivamente representavam apenas 2,6% de seus negócios. Aileen estimouque apenas 0,07% ou 1 em 1.538 startups de tecnologia alcançam o status de unicórnio. Comparando as taxas, uma startup financiada por um dos principais capitais tem 40 vezes mais chances de ser um unicórnio do que uma startup aleatória.

Mesmo assim, a dura e dura realidade é que os unicórnios são raros, mesmo entre os principais portfólios. Sequoia Capital, que teve o maior número de unicórnios (total de 17) no estudo, viu apenas 1 em 20 empresas atingir status de unicórnio. O Fundo Fundador de Peter Thiel tinha cinco unicórnios, o que representava menos de uma em 30 empresas.

Paradoxo para Capitais especulativos

Apesar do pensamento profundamente enraizado sobre a lei do poder na indústria de capital de risco, não se pode deixar de perguntar : os retornos do capital de risco são realmente distribuídos pela lei do poder? As distribuições de lei de potência podem ser difíceis de distinguir da distribuição de log normal ou de uma distribuição de várias distribuições exponenciais. As pessoas ajustam os dados a todos eles. Alguns tentaram desbancar o mito das leis de poder.

Peter Thiel critica a indústria de capital de risco fazendo a observação de que a maioria dos investidores gasta 80% de seu tempo com “os perdedores”. Seu conselho é gastar muito mais tempo com o pequeno grupo de grandes vencedores. Basta dar uma olhada nos conselhos de sucesso das empresas apoiadas pelo capital de risco. Suas diretorias tendem a ficar maiores e maiores à medida que cada rodada é oferecida e liderada por novos investidores. Além disso, não apenas todos os membros do conselho participam de todas as reuniões, todos os “observadores” oficiais e às vezes não oficiais começam a aparecer (algumas empresas de capital de risco podem trazer mais de uma pessoa para as reuniões, mesmo que não estejam no conselho). Os investidores escolhem os vencedores ou os constroem?

Por outro lado, em empresas que não são bem sucedidas, a participação do conselho pode diminuir. Alguns empresários podem parar de aparecer - discando ou encontrando um substituto (geralmente um parceiro júnior ou um executivo da indústria). Se as coisas começarem a parecer realmente ruins, alguns podem simplesmente desistir do conselho e ir embora. Como diz o ditado, "o sucesso tem muitos pais e o fracasso é órfão".

Alguns podem considerar esse comportamento irracional da perspectiva econômica de um fundo. No entanto, à luz da reputação de um empreendedor, faz sentido. Investimentos tocam a vida de muitos empreendedores, a maioria dos quais não alcançará grande sucesso. Portanto, cabe aos empresários tratar a “cauda longa” com respeito, não como perdedores. Ironicamente, a taxa de detecção de unicórnios da USV está entre as mais altas do setor (8,06% contra a média de 2,5% de outras grandes empresas de capital de risco).

As empresas de capital de risco com maior capacidade de previsão, medidas pelo percentual de startups iniciais investidas naquele valor, acabaram valendo um bilhão de dólares ou mais. Dados: Pitchbook (2015)

"As empresas problemáticas podem realmente ocupar mais do seu tempo do que o bem-sucedido", diz Roelof Botha, da Sequoia Capital. Assim, o paradoxo para os investidores é que, embora eles possam querer concentrar 80% de seu tempo nos vencedores, eles geralmente acabam passando mais tempo na cauda longa.


Há também duas razões pragmáticas pelas quais muitos CRs passam a maior parte do tempo com empresas de cauda longa.

1. É impossível saber a priori que novas startups se tornarão grandes vencedoras. Até mesmo os empresários mais bem sucedidos que acertam as cercas a cada vez acertam menos de 1 em 30 vezes.
2. A maioria dos vencedores precisa de menos ajuda em comparação com outras startups de menor sucesso. À medida que os vencedores ganham ímpeto, eles são capazes de atrair talentos ainda melhores e ter recursos e recursos suficientes para realizar suas missões.

Existem muitos níveis de alto desempenho, e a população de empresas abaixo dos “hiper-performers” é distribuída entre “quase hiper-performers” até “low performers”. Haverá um grande grupo de “altos potenciais, "Um grupo que é" potencial de alto potencial "e um pequeno grupo que simplesmente não se encaixa em nada. A curva da lei do poder reflete a ideia de que “queremos que todos se tornem um hiper-intérprete”, se puderem encontrar o ajuste certo, e que não limitamos as pessoas no topo da curva - tentamos criar mais delas.

Deste ponto de vista, não é difícil entender o raciocínio por trás da decisão de Fred Wilson de nutrir a longa cauda dos investimentos. As empresas que entendem esse modelo se concentram muito na colaboração, no desenvolvimento profissional, no treinamento e na capacitação das pessoas para fazer grandes coisas. Por exemplo, varejistas como a Costco dão aos funcionários “tempo de folga” para limpar, consertar as coisas e reorganizar a loja para melhorar continuamente a experiência do cliente.

Como ter sorte: vá muito tempo com uma cauda gorda

O mundo econômico é impulsionado principalmente por saltos aleatórios. Ainda as ferramentas comuns de finanças foram projetadas para passeios aleatórios em que o mercado sempre se move em passos de bebê. Apesar das crescentes evidências empíricas de que a concentração e os saltos melhor caracterizam a realidade do mercado, a confiança na caminhada aleatória, na curva em forma de sino, e em spawn de alfas e betas está se acelerando, ampliando uma lacuna trágica entre a realidade e as ferramentas padrão de mensuração financeira.

- Benoit Mandelbrot e Nassim Nicholas Taleb, “ Como os gurus das finanças entram em risco com tudo errado ”

Apostar contra um retorno da lei de poder (lembre-se Long Term Capital Management?) Pode resultar em algumas surpresas desagradáveis, mas indo muito em uma cauda gorda é uma boa aposta, contanto que você pode fazer investimentos suficientes e ser paciente o suficiente para encontrar a rara anomalia . Desta forma, você sacrifica a previsibilidade e é disso que se trata o capital de risco. (Na verdade, a cauda gorda da curva da lei de potência é sistematicamente subavaliada. A Amazon gera 57% das vendas de palavras-chave de cauda longa, em vez das 20% das palavras-chave mais populares.)

Uma equação simples para uma distribuição da lei de potência é

onde alfa define a forma da lei de potência e C é uma constante de normalização para fazer a área total sob a curva somar 1. (Não confundir com o alfa do modelo de precificação de ativos de capital, no qual o alfa é usado para denotar o valor que a proeza de um investidor é diferente da sorte.) A expressão só faz sentido para α> 1, o que é de fato um requisito para que uma forma de lei de poder se normalize. As distribuições de lei de potência não têm uma média se alfa for menor que 2 e não tiverem um desvio padrão se alfa for menor que 3.

A coisa mais importante sobre a distribuição de uma lei de potência é o alfa. Quanto menor o alfa, mais pesada ou mais gorda a cauda direita da curva. Uma vez que você manteve alfa abaixo de 2, por que não continuar? Quanto mais gorda a cauda, ​​maior a probabilidade de eventos de maior tamanho. Uma vez que você sacrificou previsibilidade, você está em um centavo, então por que não estar em uma libra?

Os capitalistas de risco detêm investimentos por uma média de 4 anos. Eles esperam um crescimento ano a ano de cerca de 30%, significando uma taxa de crescimento continuamente composta de 26%. Com estes, o modelo nos dá um alfa de (1 / (. 26 * 4)) + 1 = 1,96. Por que os alfas ricos se agrupam tão perto de 2, o alfa em que a média vai para o infinito? Por que não baixar ainda mais?

Um dos motivos é o timing. Se os investidores de risco têm uma vida útil de 10 anos e investem nos primeiros 2 a 3 anos, eles têm 7 a 8 anos para obter ganhos. Supondo saídas estão distribuídas exponencialmente,

• se os empresários quiserem sair de 80% de seus investimentos dentro de 8 anos, eles precisam ter um tempo médio de saída de cerca de 5 anos;
• Se eles querem sair 90%, eles precisam encurtar seu tempo médio de saída para cerca de 3,5 anos.

Isso significa que o investimento em patentes - que vem com um alfa entre 1,3 e 1,7  - está fora, já que levaria muito tempo para realizar o investimento.

Para um dado alfa, um tempo mais curto para sair requer uma taxa de crescimento maior. Se demorar 20 anos para sair de uma patente (alfa = 1,5), isso implica uma taxa de crescimento ano a ano de cerca de 10%. Se investidores quisessem sair dentro de 5 anos, eles precisariam de uma taxa de crescimento ano a ano de quase 50%. Para chegar a um alfa próximo de 2, como no capital de risco, com um tempo médio de saída de 5 anos, a taxa de crescimento ano a ano das empresas do portfólio precisa ser de 22%, em média. Para um tempo de saída de 3,5 anos, a taxa de crescimento precisa ser de 33%. Estas são certamente altas taxas de crescimento, e se os melhores investidores são aqueles que podem manter os alfas mais baixos, então eles são os que têm as maiores taxas de crescimento em seus portfólios.

Com variâncias e médias finitas, as distribuições de desvio normais e similares são mais bem comportadas estatisticamente. Ainda assim, quanto mais distorcida para a direita a distribuição for, se Pareto-Levy, log normal ou alguma forma relacionada, mais difícil será se proteger contra o risco apoiando portfólios consideráveis ​​de projetos de inovação. A variabilidade potencial dos resultados econômicos com as distribuições de Pareto-Levy é tão grande que o grande portfólio atrai de ano para ano pode ter consequências para a macroeconomia.

- Frederic M. Scherer, “A distribuição do tamanho dos lucros da inovação”

Um alfa inferior é melhor, mas obter um alfa inferior é restringido ao encontrar empresas suficientes que possam gerar a quantidade necessária de alto crescimento dentro do período de tempo que um investidor tem que passar por um ciclo de investimento e saída. (Coincidentemente, parece que essas coisas se equilibram tão perto do ponto em que o significado da distribuição da lei de potência vai em direção ao infinito.) A melhor explicação? Oferta e procura. Quando alfas de menos de 2 estão disponíveis, isto é, o fornecimento de empresas de alto crescimento aumentou, os investidores de capital de risco têm um forte incentivo para fazer mais investimentos naquelas empresas de alto crescimento, para que levantem mais dinheiro e comecem mais fundos, que por sua vez aumenta a demanda por essas empresas até que o alfa retorne a 2. A mesma “reversão à média”. Basta dar uma olhada nos alfas da indústria em torno de mudanças drásticas no valor investido em Capital de Risco.

Em um dado alfa, quanto mais investimentos você fizer, melhor, porque sua média retorna múltiplos aumentos com o número de investimentos, assim como o maior múltiplo. Como Dave McClure observa ,

A maioria dos fundos de capital de risco é muito concentrada em um pequeno número (<20-40) das empresas. A indústria seria melhor servida dobrando ou triplicando o número médio de investimentos em um portfólio, particularmente para investidores em estágio inicial, onde o atrito no startup é ainda maior. Se os unicórnios acontecem apenas 1 a 2% do tempo, segue-se logicamente que o tamanho da carteira deve incluir um mínimo de 50 a 100 + empresas para ter uma chance razoável de capturar essas criaturas indescritíveis e míticas.

McClure acredita que ele pode encontrar centenas de empresas na cauda gorda com taxas de crescimento suficientemente altas para manter seu alfa requerido. Thiel acha que não é possível. Os capitalistas de risco sempre enfrentaram esse dilema: a taxa média de crescimento de todas as pequenas empresas nos EUA está mais próxima de 7,5% do que 30%. O conjunto de empresas que pode crescer rápido o suficiente é bastante limitado. Quantas empresas você pode achar que crescerão de forma meteórica, sabendo que, quando você está errado sobre a taxa de crescimento, provavelmente está terrivelmente errado?

Implicações para fundadores de startup

Desde o historial de Capitais é esmagadoramente enviesada por um pequeno punhado de “unicórnios,” empresários que tentam avaliar a reputação de empreendedores apenas olhando para home-runs podem ter uma visão distorcida.

Nos bons tempos, os investidores serão solidários. Mas como eles vão se comportar durante os tempos ruins? Mesmo grandes empresas passam por altos e baixos. Se sua startup não é um dos grandes vencedores (o que é provável, baseado em probabilidades), como seus interesses se comportarão? Será que eles abandonarão o navio - ou pior, eles se tornarão negativos ou francamente hostis?

Antes de obter financiamento de capital, é fundamental que os fundadores de startups falem não apenas com os vencedores, mas também - mais crucialmente - com as empresas de cauda longa. Você pode aprender a sabedoria do “fracasso” muito mais do que do sucesso. Você pode descobrir o que vai fazer, descobrindo o que não vai fazer e descobrir o que será um investimento verdadeiramente significativo para sua empresa.

A verdade implícita é que a melhor maneira de ganhar dinheiro é prometer que todos ajudem, mas, na verdade, ajudar aqueles que fornecerão os melhores retornos.

- Peter Thiel

Para cada vencedor, haverá muitos mais perdedores. Haverá esqueletos em todos os armários do capital de Risco (ou seja, empreendedores descontentes), então seja realista sobre como você avalia os investidores e o que eles podem fazer por você.

No final do dia, os empreendedores constroem empresas, não CR. Todos os investidores afirmam ajudar (“agregar valor”), mas eles não farão o seu trabalho por você. Além disso, até mesmo os investidores mais favoráveis ​​não continuarão investindo em sua empresa em avaliações crescentes se sua empresa não estiver realizando. Mesmo que não haja mais investimento, alguns trabalharão com as empresas até o fim, tratando as pessoas com justiça e respeito. Alguns  não. Você terá uma noção muito melhor disso quando falar com a cauda longa.

Construir uma startup é um jogo longo e você pode ganhar sem investir. Lembre-se, “não é o mais intelectual das espécies que sobrevive; não é o mais forte que sobrevive; mas a espécie que sobrevive é aquela que é mais capaz de se adaptar e se ajustar ao ambiente cambiante em que se encontra. ”[0]

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[0] A citação é frequentemente atribuída a Charles Darwin, mas é, na verdade, extraída dos escritos de Leon C. Megginson, professor de administração e marketing da Louisiana State University em Baton Rouge.