{"id":308251,"date":"2022-02-22T06:30:00","date_gmt":"2022-02-22T09:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/investnews.com.br\/?p=308251"},"modified":"2026-03-16T12:21:22","modified_gmt":"2026-03-16T15:21:22","slug":"homem-x-maquina-quem-vai-melhor-nos-investimentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/investnews.com.br\/colunistas\/homem-x-maquina-quem-vai-melhor-nos-investimentos\/","title":{"rendered":"Homem x m\u00e1quina: quem vai melhor nos investimentos?"},"content":{"rendered":"\n

H\u00e1 algumas d\u00e9cadas, desde as c\u00e9lebres partidas em que um computador, o Deep Blue, derrotou o campe\u00e3o mundial Garry Kasparov, a intelig\u00eancia artificial<\/a> supera os humanos em uma \u00e1rea que antes parecia inating\u00edvel: jogar xadrez. O mesmo ocorre em outras atividades, mas uma seguiu intocada: fazer investimentos. <\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o h\u00e1 raz\u00f5es muito claras. Ainda que algoritmos simples sejam comuns no mercado e que alguns fundos de investimento no exterior anunciem que usam machine learning<\/em>, no qual a m\u00e1quina aprende atrav\u00e9s da an\u00e1lise de dados, a imensa maioria da ind\u00fastria do investimento continua dependendo essencialmente da decis\u00e3o humana. <\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o impede que, nos departamentos das faculdades, em um ritmo quase alucinante, pesquisas acad\u00eamicas divulguem que, com bastante precis\u00e3o, algoritmos t\u00eam sido capazes de acertar previs\u00f5es sobre o comportamento de determinados ativos. Aplicados ao mundo real, poderiam, pelo menos em teoria, elevar o sucesso das estrat\u00e9gias de investimento dos investidores. No entanto, n\u00e3o \u00e9 o que acontece. <\/p>\n\n\n\n

Seria devido a resist\u00eancias culturais entre os gestores, que n\u00e3o abririam m\u00e3o de seu papel mesmo ao custo de uma rentabilidade<\/a> menor nos investimentos ou a fatores pr\u00e1ticos do mercado? Um estudo de tr\u00eas pesquisadores, Barbara Jacquelyn Sahakian, Fabio Cuzzolin e Wojtek Buczynski, publicado recentemente no International Journal of Data Science and Analytics, decidiu tirar a prova.<\/p>\n\n\n\n

Eles analisaram 27 estudos, todos j\u00e1 revisados pelos seus pares e publicados entre o ano 2000 e 2018, com diferentes tipos de previs\u00f5es para o mercado financeiro<\/a> obtidas atrav\u00e9s de machine learning. A ideia era entender se os retornos seriam os mesmos caso aplicados em situa\u00e7\u00f5es reais.<\/p>\n\n\n\n

Uma primeira observa\u00e7\u00e3o foi de que a maioria dos experimentos executou ao mesmo tempo diferentes vers\u00f5es (em casos extremos, centenas delas) do mesmo modelo. Os autores divulgaram os resultados em que o algoritmo mais acertou como se fossem os \u00fanicos, mas n\u00e3o, muito mais frequente, quando errou. O que inviabiliza que sejam aplicados na bolsa de valores ou outro mercado, onde n\u00e3o h\u00e1 m\u00faltiplas possibilidades, \u00e9 perder ou ganhar. <\/p>\n\n\n\n

Mas o pior \u00e9 que o sucesso nem sempre compensa as perdas. Se o lucro obtido pela intelig\u00eancia artificial era de 20%, mas tamb\u00e9m ocorria uma perda de 40% em outro experimento, apresentar apenas o resultado positivo escondia o verdadeiro retorno obtido. Al\u00e9m disso, ocultava o risco que um gestor ou investidor correria se resolvesse aplicar o algoritmo desconhecendo o que havia ocorrido em laborat\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n

E mesmo que a m\u00e9dia de acerto dos algoritmos em geral fosse impressionante (de 95%), os erros levaram a alguns resultados catastr\u00f3ficos, com quedas muito maiores do que os ganhos. Outra reclama\u00e7\u00e3o dos cientistas \u00e9 de que n\u00e3o h\u00e1 transpar\u00eancia nos dados sobre como a intelig\u00eancia artificial funciona. No mundo real, n\u00e3o s\u00e3o muitas as gestoras dispostas a adotar algoritmos que n\u00e3o sabem como operam. <\/p>\n\n\n\n

E, por \u00faltimo, quase nunca s\u00e3o levados em conta os custos da transa\u00e7\u00e3o, que, embora venham caindo nos \u00faltimos anos no mundo todo, n\u00e3o s\u00e3o zerados e podem fazer diferen\u00e7a para um lucro ou uma perda. <\/p>\n\n\n\n

Mas ser\u00e1 que humanos v\u00e3o melhor? Nossos vieses de comportamento e h\u00e1bitos, al\u00e9m de sermos mais suscet\u00edveis do que m\u00e1quinas a emo\u00e7\u00f5es como medo e euforia, n\u00e3o nos fariam errar mais? \u00c9 o que o grupo verifica na segunda parte do estudo, comparando os retornos de fundos administrados por intelig\u00eancia artificial e o S&P 500 e o FTSE 100, da bolsa de Londres. Mesmo sem citarem percentuais, os autores apontam que quase sempre o desempenho foi pior.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Apesar de todas as imperfei\u00e7\u00f5es, o c\u00e9rebro humano ainda \u00e9 imbat\u00edvel ao tomar decis\u00f5es em meio \u00e0 incerteza. No futuro, pode ser que as m\u00e1quinas se tornem melhores. Mas por enquanto a melhor estrat\u00e9gia n\u00e3o \u00e9 optar entre intelig\u00eancia artificial e investidores de carne e osso, mas uma combina\u00e7\u00e3o dos dois. E se tiver que optar por um, os humanos ainda est\u00e3o em vantagem.<\/p>\n\n\n\n

*Samy Dana<\/strong> \u00e9 Ph.D em Business, apresentador do Cafe\u00edna\/InvestNews no YouTube e comentarista econ\u00f4mico.<\/em><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

As informa\u00e7\u00f5es desta coluna s\u00e3o de inteira responsabilidade do autor e n\u00e3o do InvestNews e das institui\u00e7\u00f5es com as quais ele possui liga\u00e7\u00e3o. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Veja tamb\u00e9m<\/strong><\/p>\n\n\n\n