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Nossos valores

Somos uma Gestora de Recursos 100% Quantitativa.

Rigor Científico

Empregamos o método científico para embasar decisões e inovações. Nossa abordagem valoriza a experimentação, análise crítica e validação contínua em nossos processos.

Compreensão de Mercado

O Mercado Financeiro é dinâmico e sabemos muito bem que a teoria pode ser diferente da prática. Entendendo o mercado somos capazes de criar modelos melhores.

Tecnologia

Nossos algoritmos e processos são 100% automatizados. Não existe sentimento ao entrar e sair do mercado. A tecnologia permite um controle rígido de risco e processos.

Equipe ASQ

Antônio Correia

ASQ

CEO

Foi um dos fundadores da Trapezus Asset Management, uma das primeiras gestoras Quant do Brasil, que foi incorporada pela Bozano Investimentos, onde foi sócio e responsável pela área de fundos quantitativos e gestor do fundo Bozano Quant.

Possui Mestrado em Matemática Aplicada a Finanças pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) e é BSc em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Militar de Engenharia (IME).

Sergio Eraldo Salles

ASQ

Chairman

Sergio Eraldo é CEO da Cia Bozano, da Legend Capital e foi um dos fundadores da Crescera Capital (antiga Bozano Investimentos). Além disso, também faz parte dos Conselhos da Azul, TreeCorp e Grupo Alfa e dos Comitês da Embraer e da Crescera Capital. Possui Mestrado em Economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV) e é Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ) e é BSc em Engenharia Elétrica e Eletrônica pela Universidade de Brasília (UNB).

Sergio é sócio investidor e chairman do conselho da ASQ

 

Christiano Lo Bianco

ASQ

CRO & COO

Possui 11 anos de experiência no mercado financeiro atuando como Research Quant no Banco BBM e como Quant Portfolio Manager no Itaú BBA.

Possui certificação CGA ANBIMA, BSc em Estatística e Engenharia de Produção, ambas na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

Leonardo Oliveira, CFA

ASQ

Head of Quant Allocation

Possui 15 anos de experiência no mercado financeiro. Atuou em risco de crédito no Itaú e Itaú-BBA, como estrategista no HSBC e como gestor de portfólios no Bradesco.

Possui certificação CGA ANBIMA, BSc em Economia pela Universidade de Brasília (UnB) e MSc em Economia pela Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getúlio Vargas(EPGE/FGV)

Pedro Cunha

ASQ

Head of Algorithmic Trading

Possui 9 anos de experiência no mercado financeiro atuando com gestão de recursos com algoritmos proprietários.

Possui BSc em Ciências Econômicas pela Faculdade de Economia e Administração da USP (FEA-USP).

Deo Carlos

ASQ

CTO

Possui 7 anos de experiência no mercado financeiro, atuando principalmente com modelos quantitativos em créditos securitizados no BTG Pactual. Além disso, desenvolveu diversos sistemas passando por computação embarcada, servidores e interfaces gráficas para as empresas que participou nos últimos 7 anos. 

Estudou matemática na UFRJ e IMPA além de ter sido aprovado no nível II do CFA.

Rian Koja

ASQ

Quant Researcher

Possui 9 anos de experiência no setor Aeroespacial, atuando em P&D de algoritmos e desenvolvimento de software.

Fez mestrado em Mecânica Espacial e Controle pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e graduação em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

João Candido

ASQ

Tech

Possui 8 anos de experiência em desenvolvimento de software, sendo 4 anos na Giant Steps. Atuou principalmente com sistemas real-time, computação embarcada e big data.

Tem formação em Engenharia de Computação e pós-graduação em Machine Learning e Big Data pela Universidade de São Paulo (USP).

Fábio Dantas

ASQ

Funds Operation

Engenharia de Produção na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, atuou como gerente na Poli Júnior e possui experiência em algoritmos de automação e otimização de processos.

Equipe ASQ Capital

Antônio Correia

ASQ

CEO

Foi um dos fundadores da Trapezus Asset Management, uma das primeiras gestoras Quant do Brasil, que foi incorporada pela Bozano Investimentos, onde foi sócio e responsável pela área de fundos quantitativos e gestor do fundo Bozano Quant.

Possui Mestrado em Matemática Aplicada a Finanças pelo Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA) e é BSc em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Militar de Engenharia (IME).

Sergio Eraldo Salles

ASQ

Chairman

Sergio Eraldo é CEO da Cia Bozano, da Legend Capital e foi um dos fundadores da Crescera Capital (antiga Bozano Investimentos). Além disso, também faz parte dos Conselhos da Azul, TreeCorp e Grupo Alfa e dos Comitês da Embraer e da Crescera Capital. Possui Mestrado em Economia pela Fundação Getúlio Vargas (FGV) e é Mestre em Administração pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RJ) e é BSc em Engenharia Elétrica e Eletrônica pela Universidade de Brasília (UNB).

Sergio é sócio investidor e chairman do conselho da ASQ

 

Christiano Lo Bianco

ASQ

CRO & COO

Possui 11 anos de experiência no mercado financeiro atuando como Research Quant no Banco BBM e como Quant Portfolio Manager no Itaú BBA.

Possui certificação CGA ANBIMA, BSc em Estatística e Engenharia de Produção, ambas na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ).

Leonardo Oliveira, CFA

ASQ

Head of Quant Allocation

Possui 15 anos de experiência no mercado financeiro. Atuou em risco de crédito no Itaú e Itaú-BBA, como estrategista no HSBC e como gestor de portfólios no Bradesco.

Possui certificação CGA ANBIMA, BSc em Economia pela Universidade de Brasília (UnB) e MSc em Economia pela Escola de Pós-Graduação em Economia da Fundação Getúlio Vargas(EPGE/FGV)

Pedro Cunha

ASQ

Head of Algorithmic Trading

Possui 9 anos de experiência no mercado financeiro atuando com gestão de recursos com algoritmos proprietários.

Possui BSc em Ciências Econômicas pela Faculdade de Economia e Administração da USP (FEA-USP).

Deo Carlos

ASQ

CTO

Possui 7 anos de experiência no mercado financeiro, atuando principalmente com modelos quantitativos em créditos securitizados no BTG Pactual. Além disso, desenvolveu diversos sistemas passando por computação embarcada, servidores e interfaces gráficas para as empresas que participou nos últimos 7 anos. 

Estudou matemática na UFRJ e IMPA além de ter sido aprovado no nível II do CFA.

Rian Koja

ASQ

Quant Researcher

Possui 9 anos de experiência no setor Aeroespacial, atuando em P&D de algoritmos e desenvolvimento de software.

Fez mestrado em Mecânica Espacial e Controle pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e graduação em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).

João Candido

ASQ

Tech

Possui 8 anos de experiência em desenvolvimento de software, sendo 4 anos na Giant Steps. Atuou principalmente com sistemas real-time, computação embarcada e big data.

Tem formação em Engenharia de Computação e pós-graduação em Machine Learning e Big Data pela Universidade de São Paulo (USP).

Fábio Dantas

ASQ

Funds Operation

Engenharia de Produção na Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, atuou como gerente na Poli Júnior e possui experiência em algoritmos de automação e otimização de processos.

Filosofia de Investimento

Nossa filosofia de investimento integra três valores fundamentais: a aplicação do método científico, o emprego de tecnologia avançada e uma profunda compreensão do mercado. Esses pilares são a base para identificar o Alfa no mercado financeiro. Empregamos tecnologia de ponta, abrangendo tanto estatística e matemática quanto tecnologia da informação, para maximizar o valor extraído do mercado. Nossa gestão de carteiras se dá por meio de algoritmos automatizados, que realizam operações de entrada e saída no mercado. As decisões de investimento são tomadas de maneira totalmente sistemática, fundamentadas no método científico.

Metodologia

Temos vários modelos e robôs que tomam a decisão de investimento, entrada e saída do mercado. Eles são orquestrados por sistemas robustos de controle de alocação e de risco. Toda a gestão é feita por processos bem definidos, não deixando espaço para sentimento no momento de investir ou uma tomada de decisão discricionária. O método científico é replicado nos processos internos que são controlados e monitorados por algoritmos.