u/2AcesRoth

Fazendo serviço público aqui, o Fear & Greed Index da CNN busca:

Informar o investidor do atual sentimento de mercado.

• Isso é feito sintetizando em um índice numérico, o grau de confiança do mercado (0 a 100).
• Esse índice numérico é composto por uma série de indicadores.
• Cada um tem um significado específico mas em conjunto, podem justificar melhor os movimentos intraday observados.

https://preview.redd.it/bxx9g7j7x0jh1.png?width=1079&format=png&auto=webp&s=c7300395473c7d625b62107a43d27558dc3dfc71

https://preview.redd.it/zwvr9jqix0jh1.png?width=1061&format=png&auto=webp&s=516268670f56e931264ad5df29a657006649f291

Voltamos para um mercado otimista recentemente, depois de instabilidade com o Irã e o choque no preço do barril de petróleo no início do ano e a diluição do acordo de paz nessas últimas semanas.

Estamos em níveis similares ao pré-conflito Irã em Jan/2026.

Boa noite gente, tudo bem? Postei hoje mais cedo uma palinha, mas não tinha terminado ainda.

Finalizei agora e queria mostrar um pouco do trabalho.

Puxei direto da B3 e CVM, a partir de um ticker definido pelo usuário, o texto presente (dentro dos demonstrativos) nos comentários da gestão das empresas e nos fatores de risco.

Estarei fazendo uma análise da VALE abaixo, mostrando o que obtive para cada trecho.

https://preview.redd.it/27k0jndbbagh1.png?width=2123&format=png&auto=webp&s=4f5afd688db6a30237fad241841521b4d03b1333

Figura 1 - Grafo de Conhecimento da Vale, Comentários da Gestão.

VALE3 [FRE 2026] sections (words): mda=7,795

VALE3 mda grafo: 22 entidades.

https://preview.redd.it/iuba1btcbagh1.png?width=5025&format=png&auto=webp&s=eaa5518f9b6477aa321655ee0047dad179992d3f

Figura 2 - Sentiment Tree da Vale, Comentários da Gestão.

Frase: "Ao longo do ano, os preços recuaram em alguns momentos, mas encontraram suporte pontual em recomposição tática de estoques e em ajustes de oferta por parte de produtores de maior custo marginal."

Árvore de Sentimento: 37 nós.

https://preview.redd.it/rjnixwiebagh1.png?width=1802&format=png&auto=webp&s=e4cdacc61d9bf51c026a73156d81b0226375a681

Figura 3 - WordCloud da Vale, Comentários da Gestão.

https://preview.redd.it/yjl80vlibagh1.png?width=2123&format=png&auto=webp&s=80251a99573dd9f0c002d6a1adb36c1d003ef780

Figura 4 - Grafo de Conhecimento da Vale, Fatores de Risco.

VALE3 [FRE 2026] sections (words): risk=10,146

VALE3 risk grafo: 22 entidades.

https://preview.redd.it/u27jsrvmbagh1.png?width=3657&format=png&auto=webp&s=934d64ea4698df4c53ad9127bc3699ed2ea717c4

Figura 5 - Sentiment Tree da Vale, Fatores de Risco.

Frase: "Embora a Vale siga aprimorando seus controles, a evolução das capacidades de ataque baseadas em IA pode superar sua capacidade de detecção e resposta."

Árvore de Sentimento: 27 nós.

https://preview.redd.it/brv67ffvbagh1.png?width=1802&format=png&auto=webp&s=02cc7c7d675ad91d9e9f85f5375f8beea036237a

Figura 6 - WordCloud da Vale, Fatores de Risco.

Fontes:

https://medium.com/data-science/construct-a-biomedical-knowledge-graph-with-nlp-1f25eddc54a0

https://blogs.cornell.edu/info2040/2015/09/08/sentiment-tree/

https://medium.com/@harinisureshla/wordclouds-basics-of-nlp-5b60be226414

Extraíndo dados de XBRL's direto do EDGAR da SEC.

• NVDA -> NVIDIA CORP
• TSM -> TAIWAN SEMICONDUCTOR MANUFACTURING CO LTD
• AVGO -> Broadcom Inc.
• MU -> MICRON TECHNOLOGY INC
• AMD -> ADVANCED MICRO DEVICES INC
• INTC -> INTEL CORP
• ASML -> ASML HOLDING NV

https://preview.redd.it/vfen59mrh2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=c27e585ad7067f3f7af9518b96cdee59ce06b3db

https://preview.redd.it/augeb71sh2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=0080327a3a4b9cd800e40910314a1a1cce90e603

https://preview.redd.it/4s4suugsh2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=cd4e6674c378e8a90cc804046441d3060d6e9779

https://preview.redd.it/5urjbwtsh2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=bbdb6a1f2fe7e7e211ec82b23378fce080864cec

https://preview.redd.it/dlaahd9th2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=5b217ba49cb2392fc944aa9f27acadbe387df891

https://preview.redd.it/o1ln0duth2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=28da7898f29efc23dcada456078566493134f952

https://preview.redd.it/gsxkr9buh2gh1.png?width=3131&format=png&auto=webp&s=42fc136bfb92dce2c0bd59b37444fe09642f4246

TSM é uma máquina de geração de caixa, gerando em USD no ano fiscal 2025, 74bi com suas operações.

NVDA foi a #2, gerando no ano fiscal 2025, 64bi com suas operações.

No que a Intel e Micron estão investindo? Torraram um bocado de caixa esses anos.

Nesse post estarei respondendo ao u/Luccas_Freakling e sua postagem aqui no sub.

O post do Luccas focou em responder se é mais eficiente amortizar prazo ou amortizar prestação.

O objetivo aqui será validar os números e as conclusões feitas pelo Luccas e também ir além, já que o post do Luccas em nenhum momento olha para o fluxo de caixa resultante da compra do imóvel e sua comparação com simplesmente alugar.

Quem já conhece meus posts aqui no sub, sabe que eu gosto de entregar trabalhos acadêmicos.

Vi problemas já de cara com a metodologia proposta e estarei evidenciando isso ao longo do processo.

Se alguém quiser uma referência, esse é o link do meu post anterior sobre o assunto.

Tentei traduzir os números das variáveis exógenas do post do Luccas o mais próximo possível.

Abstract:

• Amortização de Prazo vs. Prestação: Amortizar a prestação é jogar dinheiro no lixo. Amortizar o prazo gerou uma economia nominal de quase R$ 520 mil (e ~R$ 10 mil em VP) na Price, quitando a dívida 13 anos mais cedo.
• Comprar Financiado vs. Alugar + Investir: Em todos os cenários, alugar e investir a diferença venceu a compra via financiamento, gerando uma vantagem de ~R$ 160 mil a R$ 164 mil em VP (+ de R$ 7,6 milhões nominais no prazo de 30 anos).
• Price vs. SAC: A Tabela SAC é mais defensiva (protege o consumidor de indisciplina), mas no comparativo de Riqueza Terminal, a Tabela Price reduzindo o prazo ganha, ela quita o imóvel no mês 202 (53 meses antes da SAC), permitindo alocar 100% do fluxo de caixa no CDI.
• Um detalhe nesse último ponto, para obter essa maximização de valor na Price amortizando prazo, você precisa ser um monge cara, nada de pagar viagem, nada de melhorar qualidade de vida. É uma disciplina de SEMPRE pegar o excedente e investir no CDI.

Características do Imóvel:

Insira o valor do seu bem: R$ 400000.00
Periodicidade de pagamentos (Mensal, Anual, etc.): Mensal
Insira o número de períodos: 30
% do bem a ser pago de entrada: 10
Taxa (em %) ofertada: 12
Indexador desejado (IPCA, IGP-M, etc.): TR
% do CDI para investimento (ex: 100): 100
É um imóvel? (Sim/Não): Sim

Tipo de imóvel (Residencial, Comercial): Residencial
Número de quartos (Total, 1, 2, 3, 4): 2
Área do imóvel (m²): 119
Mercado/Localidade (Brasil, São Paulo, Rio de Janeiro, etc.): Rio de Janeiro
Valor do Aluguel Mensal: R$ 2000

Foco da análise (Morar/Investir): Morar
IPTU mensal (padrão: 0): R$ 104
Condomínio ordinário mensal (padrão: 0): R$ 0
Condomínio extraordinário mensal (padrão: 0): R$ 0
Seguro mensal (padrão: 0): R$ 50
Taxa de manutenção -> % do valor do imóvel/ano (padrão: 1.0): 1.0
Depreciação física anual não capturada pela manutenção em % (padrão: 0.0): 0.5

ITBI em % (padrão: 2.0): 3.0 (ITBI do RJ)
Custos de cartório - Escritura + RGI em % (padrão: 2.0): 2.0
Comissão de venda em % (padrão: 6.0): 6.0
Desconto de liquidez na venda em % (padrão: 5.0): 5.0
IR sobre ganho de capital: Regime Progressivo
É seu único imóvel? (Sim/Não, padrão: Não): Sim
Prêmio de risco/iliquidez p/ descontar o imóvel em p.p. a.a. (padrão: 0.0): 1

Indexador do reajuste de aluguel (IPCA/IGP-M/FipeZAP): IGP-M
Teto de reajuste anual do aluguel em % (ENTER = sem teto): 8

Rodar simulação de Monte Carlo? (Sim/Não, padrão: Sim): Sim

Amortização extraordinária do próprio bolso: valor em R$ (ENTER = nenhuma): 500
Intervalo entre aportes em meses (padrão: 12): 1
Amortizar reduzindo Prazo ou Prestação? (padrão: Prazo): Prazo / Prestação

Qual a lógica aqui, queremos entender o fluxo de caixa projetado para esse imóvel em questão (deixei o imóvel listado nas fontes).

Desde meu último post, fiz adições ao projeto para que esse fluxo de caixa se assemelhe o melhor possível, o fluxo de caixa observado. Vocês podem notar a distinção entre cond. ordinário e extraordinário (não se aplica nesse caso), depreciação do imóvel, impacto da iliquidez de venda etc.

Estarei considerando um indivíduo desembolsando mensalmente 500 reais adicionais para amortização extra.

A amortização extra precisa ser considerada em ambos os regimes, isso é OBRIGATÓRIO, já vi gente aqui no sub adicionando amortização extra só em um regime pra dizer que a Price vira SAC. Sim, porque você muda as configurações do contrato.

Quando você amortiza a prazo, o tempo de financiamento diminui, implicando em menos meses em que o saldo devedor é exposto a taxa de juros do contrato e a correção monetária.

Quando você amortiza a prestação, o PMT em t+1 cai continuamente, como a duração do contrato é a mesma, o saldo devedor amortizado, que ainda é afetado pelos juros e correção monetária é redistribuído pelo prazo (inalterado), resultando em parcelas mensais menores.

Um detalhe, no post do Luccas, não foi considerado o impacto da correção monetária (estou considerando correção pela TR), isso vai entrar em questão um pouco mais a frente, mas posso me referir ao post anterior que fiz onde mostro que a presença e a decisão de QUAL indexador que irá guiar a correção do contrato é de EXTREMA importância no momento da decisão.

Mostrei no último post a diferença do MESMO contrato de financiamento, com a única distinção sendo correção pela TR / IGP-M. Comentei também que a minha projeção para o valor futuro do imóvel era muito otimista por usar o CAGR histórico (implicando que o crescimento do preço médio do m² passado iria se repetir no futuro), corrigi isso. Usei métodos de séries temporais.

Análise Descritiva:

Informações do Imóvel (FipeZAP)
Tipo: Residencial | Quartos: 2 | Área: 119.0 m² | Mercado: Rio de Janeiro

Preço médio de venda (R$/m²): R$ 9,364.98
Valor estimado do imóvel (venda): R$ 1,114,433.00
Imóvel está sendo vendido abaixo do valor de mercado em: R$ 714,433.00

Preço médio de locação (R$/m²): R$ 51.92
Aluguel estimado do imóvel: R$ 6,178.85
Imóvel está sendo alugado abaixo do valor de mercado em: R$ 4,178.85

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Figura 1 - Preço Médio de Venda do Metro Quadrado, Residencial de 2Q no RJ.

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Figura 2 - Preço Médio de Locação do Metro Quadrado, Residencial de 2Q no RJ.

Esse particular imóvel está sendo listado em deságio, eu esperava isso. A área na ZO do RJ que identifiquei imóveis nessa faixa de preço, está ficando um pouco perigosa. Expansão da milícia e CV, coisa aqui do RJ né kkkkkk.

Percebemos como a dinâmica de venda e locação no RJ se descolaram de 2022 até hoje. Enquanto o preço médio de venda estagnou, locação decolou.

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Figura 3 - Indexadores Acumulados nos últimos 12 meses, em percentual.

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Figura 4 - Curvas Forward para Indexador e Valor FipeZAP.

[FipeZAP Venda] Momentum 12m (4.46% a.a.) diluído p/ inflação projetada. 

Inflação LP = 7.07% a.a. -> Curva Forward IPCA.

[FipeZAP Venda] Múltiplo terminal em 360 meses: fallback 7.891x vs CAGR 8.113x

[FipeZAP Locação] Momentum 12m (11.89% a.a.) diluído p/ inflação projetada.

[FipeZAP Locação] Múltiplo terminal em 360 meses: fallback 9.593x vs CAGR 7.895x

[Depreciação] Arrasto de 0.50% a.a. aplicado à projeção de venda (0.0416% a.m.)

[Curva Forward] Resumo: 360 meses gerados para TR
Taxa média mensal: 0.1645%
Taxa anualizada média: 1.99%

Na apresentação das curvas forward já é possível ver as adições que fiz, agora considerando melhor a dinâmica do mercado imobiliário local.

Notem que locação com a mecânica dos 12 meses anteriores, sendo diluído ao longo do tempo pela inflação esperada, possui um valor < CAGR? O contrário para FipeZAP Venda? Isso é a própria expectativa futura estando de acordo com as condições recentes.

O mercado de locação no RJ está bombando com a demanda de estrangeiros, enquanto isso pelas condições macroeconômicas ruins, baixo crescimento de renda familiar nos bairros, criminalidade etc, o mercado de venda não parece estar correspondendo. Se alguém tiver um insight melhor nesse ponto, talvez um corretor de imóveis aqui do RJ, adoraria entender melhor.

Resultados Price vs. SAC com Amortização Extra no Prazo:

Tabela Price Corrigida - [Projeção]

Taxa efetiva calculada: 12.68%
Taxa Mensal: 1.00%
Total das prestações: R$869,150.77
Total das prestações (Valor Presente): R$354,246.62
Total pago em juros: R$529,839.39
Total pago em juros (Valor Presente): R$266,164.88
Aportes extraordinários do bolso: R$100,500.00 | FGTS: R$0.00 (reduzindo prazo)
Quitação antecipada no mês 202 (prazo contratual: 360 meses)
Desembolso total do bolso (prestações + aportes extras): R$969,650.77
Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$397,480.00

========================================================================

Tabela SAC Corrigida - [Projeção]

Taxa efetiva calculada: 12.68%
Taxa Mensal: 1.00%
Total das prestações: R$819,776.15
Total das prestações (Valor Presente): R$348,346.73
Total pago em juros: R$509,633.46
Total pago em juros (Valor Presente): R$244,865.02
Aportes extraordinários do bolso: R$127,000.00 | FGTS: R$0.00 (reduzindo prazo)
Quitação antecipada no mês 255 (prazo contratual: 360 meses)
Desembolso total do bolso (prestações + aportes extras): R$946,776.15
Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$394,353.36

========================================================================

Valor do imóvel: R$2,717,779.82
Valor do imóvel (Valor Presente): R$75,599.64
Valor do aluguel: R$19,186.38
Valor do aluguel (Valor Presente): R$533.70

https://preview.redd.it/0if5dpfogrfh1.png?width=2051&format=png&auto=webp&s=fb0d7f8b5f0641e004c311424beb3fbd3bf8a78a

Figura 5 - Projeção de Prestações Futuras, Tabela Price c/ Amortização Prazo.

https://preview.redd.it/64qpnuhfjsfh1.png?width=2051&format=png&auto=webp&s=dda516a6af67ddd1dfea74ec9bf326e01943a3db

Figura 6 - Projeção de Prestações Futuras, Tabela SAC c/ Amortização Prazo.

Aqui já temos detalhes importantes, lembrando da minha fala no post do Luccas:

>Calculo da planilha não está correto, validável calculando a soma dos pagamentos em VP (descontando pela taxa de juros do financiamento).

>=VPL(B2; E8:E367)+VPL(B2; J8:J367) = R$ 360.404,37

>Isso era pra dar 360k cravado com 0% de correção pela TR. Tem 404 reais a mais vindo do pagamento em excesso na última parcela.

>Não tá sendo replicado a lógica exata do motor de financiamento.

Como estamos considerando correção monetária, nossos números finais também não irão cravar:

• Price -> Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$397,480.00
• SAC -> Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$394,353.36

O efeito do indexador ao longo do tempo é basicamente queimar dinheiro, deveríamos estar vendo 360k cravado nos dois cenários, mas os valores são > 360k, não só isso, SAC apresenta um valor < que Price.

Já cobri isso nos meus posts anteriores:

>Vemos que SAC é persistente sendo a melhor decisão (pra quem tem a liquidez pra aguentar as prestações maiores no início), o valor que você pagou nominalmente é menor que na tabela Price, o total das prestações em valor presente é também mais próximo do montante financiado que na tabela Price. Além disso, a vantagem de "prestações fixas" na Price some com a inserção do indexador.

>Tabela SAC mitiga o impacto do indexador no saldo devedor, isso porque a SAC abate mais rápido o montante, deixando menos do saldo devedor ser ajustado pelo IPCA por exemplo.

Então já matamos a primeira, quando consideramos amortização adicional de prazo, novamente SAC ganha. Nada de novo sob o sol.

Resultados Price vs. SAC com Amortização Extra nas Prestações:

Tabela Price Corrigida - [Projeção]

Taxa efetiva calculada: 12.68%
Taxa Mensal: 1.00%
Total das prestações: R$1,309,337.45
Total das prestações (Valor Presente): R$358,744.77
Total pago em juros: R$972,187.24
Total pago em juros (Valor Presente): R$322,684.00
Aportes extraordinários — bolso: R$179,500.00 | FGTS: R$0.00 (reduzindo prestação)
Desembolso total de bolso (prestações + aportes extras): R$1,488,837.45
Desembolso total de bolso (Valor Presente): R$407,340.03

========================================================================

Tabela SAC Corrigida - [Projeção]

Taxa efetiva calculada: 12.68%
Taxa Mensal: 1.00%
Total das prestações: R$882,457.08
Total das prestações (Valor Presente): R$348,002.79
Total pago em juros: R$599,675.90
Total pago em juros (Valor Presente): R$256,075.55
Aportes extraordinários — bolso: R$169,998.10 | FGTS: R$0.00 (reduzindo prestação)
Quitação antecipada no mês 340 (prazo contratual: 360 meses)
Desembolso total de bolso (prestações + aportes extras): R$1,052,455.18
Desembolso total de bolso (Valor Presente): R$396,305.65

========================================================================

Valor do imóvel: R$2,717,779.82
Valor do imóvel (Valor Presente): R$75,599.64
Valor do aluguel: R$19,186.38
Valor do aluguel (Valor Presente): R$533.70

https://preview.redd.it/2h2j8aooirfh1.png?width=2051&format=png&auto=webp&s=0a568762867254bd4cc11284f83771ff7a17bfce

Figura 7 - Projeção de Prestações Futuras, Tabela Price c/ Amortização Prestação.

https://preview.redd.it/8svz6g7zirfh1.png?width=2051&format=png&auto=webp&s=db69234c0e47a3d55211e5dbff921a6b93c60839

Figura 8 - Projeção de Prestações Futuras, Tabela SAC c/ Amortização Prestação.

Vemos que as conclusões do Luccas em seu post estão incorretas:

>A amortização no Prazo possui alguma vantagem?

>Exceto pelo psicológico, não realmente.

O que observamos na prática refuta totalmente essa afirmação.

• Price -> Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$407,340.03 > R$397,480.00
• SAC -> Desembolso total do bolso (Valor Presente): R$396,305.65 > R$394,353.36

Na Price, o desembolso total em VP foi = R$407,340.03 (amortizando prestação) > R$397,480.00 (amortizando prazo).

Na SAC, o desembolso total em VP foi = R$396,305.65 (amortizando prestação) > R$394,353.36 (amortizando prazo).

Mais dinheiro foi perdido ao longo do tempo (quanto mais distante dos 360k cravado pior) com as amortizações adicionais indo para abater as prestações. Jogou esses 500 reais fora.

Se você quer obter benefício de amortização adicional, você amortiza o PRAZO. E também escolhe SAC, vimos que as conclusões em relação a superioridade da SAC não só se sustentam com amortização adicional (tanto a prazo quanto na prestação, mostrando sempre desembolso total em VP < Price) mas podemos ver que ATÉ na lógica de amortizar prestação, a SAC conseguiu diminuir o tempo de financiamento.

Análise dos Fluxos de Caixa:

Vamos começar primeiro pelos exemplos de amortização a prazo, depois prestação e concluímos.

https://preview.redd.it/fkpsbls6mrfh1.png?width=3013&format=png&auto=webp&s=90b636dabe8a50888bc6a780da7c25fa32ffe1f3

Figura 9 - Comparação Fluxos de Caixa, Price c/ Amortização Prazo vs. Alugar.

https://preview.redd.it/q0bbmh5lmrfh1.png?width=3013&format=png&auto=webp&s=6c088fe4021e64a7b6886fbc45d43eab32ce0ce6

Figura 10 - Comparação Fluxos de Caixa, SAC c/ Amortização Prazo vs. Alugar.

Fluxos de Caixa — Comprar vs. Alugar -> Foco: Morar

Price Corrigida (Projeção)


  Métrica                                                           Valor
  -----------------------------------------------------------------------

  Cenário A: Comprar Financiado

  Entrada + Custos de Aquisição (Mês 0)                      R$ 60,000.00
    Entrada                                                  R$ 40,000.00
    ITBI                                                     R$ 12,000.00
    Cartório (Escritura + RGI)                                R$ 8,000.00
  Total Prestações                                          R$ 869,150.77
  Total Custos Propriedade (seg+manut+iptu+cond)            R$ 521,143.17
    Condomínio Ordinário (dono)                                   R$ 0.00
    Condomínio Extraordinário (dono)                              R$ 0.00
  Aportes Extraordinários (bolso)                           R$ 100,500.00
  Dívida quitada no mês 202 (contrato: 360m)        
  Total Renda (Morar)                                             R$ 0.00
  Valor Imóvel Final (preço de tela)                      R$ 2,717,779.82
    (-) Desconto de Liquidez (5.0%)                         R$ 135,888.99
    = Valor de Venda Efetivo                              R$ 2,581,890.83
    (-) Comissão de Venda                                   R$ 154,913.45
    (-) Custo Fiscal (inclui juros pagos)                   R$ 949,839.39
    (-) IR Ganho de Capital                                  R$ 62,987.83
        (progressivo: FR2 0.284 -> base tributável R$ 419,919
         alíquota efetiva 4.26%)
    = Valor Terminal Líquido Imóvel                       R$ 2,363,989.55
    + Saldo Invest. Líquido (A)                           R$ 2,035,480.85

  Riqueza Terminal A                                      R$ 4,399,470.39


  Cenário B: Alugar + Investir

  Investimento Inicial (Entrada + Aquisição)                 R$ 60,000.00
  Total Aluguéis Pagos                                    R$ 1,816,112.18
  Total Custos Moradia B (Alug+IPTU+Cond Ord.)            R$ 1,920,613.35
  Aluguel Final (mês 360)                                    R$ 10,454.23
        (teto de reajuste anual aplicado: 8.0%)
  Saldo Bruto Carteira                                   R$ 14,234,040.92
    (-) IR (FIFO Regressivo)                              R$ 2,055,013.63

  Riqueza Terminal B                                     R$ 12,179,027.29


  Decisão

  Riqueza Terminal A (Nominal)                            R$ 4,399,470.39
  Riqueza Terminal B (Nominal)                           R$ 12,179,027.29
  VP Riqueza Terminal A                                      R$ 73,072.55
  VP Riqueza Terminal B                                     R$ 234,500.52
  (VP do imóvel descontado a CDI + prêmio de 1.0 p.p. a.a.)

Vencedor: Alugar (Diferença Nominal: R$ 7,779,556.90 | VP: R$ 161,427.97)

========================================================================

Fluxos de Caixa — Comprar vs. Alugar -> Foco: Morar

SAC Corrigida (Projeção)


  Métrica                                                           Valor
  -----------------------------------------------------------------------

  Cenário A: Comprar Financiado

  Entrada + Custos de Aquisição (Mês 0)                      R$ 60,000.00
    Entrada                                                  R$ 40,000.00
    ITBI                                                     R$ 12,000.00
    Cartório (Escritura + RGI)                                R$ 8,000.00
  Total Prestações                                          R$ 819,776.15
  Total Custos Propriedade (seg+manut+iptu+cond)            R$ 521,143.17
    Condomínio Ordinário (dono)                                   R$ 0.00
    Condomínio Extraordinário (dono)                              R$ 0.00
  Aportes Extraordinários (bolso)                           R$ 127,000.00
  Dívida quitada no mês 255 (contrato: 360m)        
  Total Renda (Morar)                                             R$ 0.00
  Valor Imóvel Final (preço de tela)                      R$ 2,717,779.82
    (-) Desconto de Liquidez (5.0%)                         R$ 135,888.99
    = Valor de Venda Efetivo                              R$ 2,581,890.83
    (-) Comissão de Venda                                   R$ 154,913.45
    (-) Custo Fiscal (inclui juros pagos)                   R$ 929,633.46
    (-) IR Ganho de Capital                                  R$ 63,849.45
        (progressivo: FR2 0.284 -> base tributável R$ 425,663
         alíquota efetiva 4.26%)
    = Valor Terminal Líquido Imóvel                       R$ 2,363,127.93
    + Saldo Invest. Líquido (A)                           R$ 1,609,530.10

  Riqueza Terminal A                                      R$ 3,972,658.03


  Cenário B: Alugar + Investir

  Investimento Inicial (Entrada + Aquisição)                 R$ 60,000.00
  Total Aluguéis Pagos                                    R$ 1,816,112.18
  Total Custos Moradia B (Alug+IPTU+Cond Ord.)            R$ 1,920,613.35
  Aluguel Final (mês 360)                                    R$ 10,454.23
        (teto de reajuste anual aplicado: 8.0%)
  Saldo Bruto Carteira                                   R$ 13,642,013.21
    (-) IR (FIFO Regressivo)                              R$ 1,986,560.05

  Riqueza Terminal B                                     R$ 11,655,453.16


  Decisão

  Riqueza Terminal A (Nominal)                            R$ 3,972,658.03
  Riqueza Terminal B (Nominal)                           R$ 11,655,453.16
  VP Riqueza Terminal A                                      R$ 64,858.76
  VP Riqueza Terminal B                                     R$ 224,419.39
  (VP do imóvel descontado a CDI + prêmio de 1.0 p.p. a.a.)

Vencedor: Alugar (Diferença Nominal: R$ 7,682,795.13 | VP: R$ 159,560.63)

https://preview.redd.it/5hhsqnrdtrfh1.png?width=3013&format=png&auto=webp&s=4b06a41bc96108d09b593de533a86ee1cb4d72cd

Figura 11 - Comparação Fluxos de Caixa, Price c/ Amortização Prestação vs. Alugar.

https://preview.redd.it/fj8z3fdjtrfh1.png?width=3013&format=png&auto=webp&s=9de33b3baf850b6fa12d3f8f3ced35d39d722ec8

Figura 12 - Comparação Fluxos de Caixa, SAC c/ Amortização Prestação vs. Alugar.

Fluxos de Caixa — Comprar vs. Alugar -> Foco: Morar

Price Corrigida (Projeção)


  Métrica                                                           Valor
  -----------------------------------------------------------------------

  Cenário A: Comprar Financiado

  Entrada + Custos de Aquisição (Mês 0)                      R$ 60,000.00
    Entrada                                                  R$ 40,000.00
    ITBI                                                     R$ 12,000.00
    Cartório (Escritura + RGI)                                R$ 8,000.00
  Total Prestações                                        R$ 1,309,337.45
  Total Custos Propriedade (seg+manut+iptu+cond)            R$ 521,143.17
    Condomínio Ordinário (dono)                                   R$ 0.00
    Condomínio Extraordinário (dono)                              R$ 0.00
  Aportes Extraordinários (bolso)                           R$ 179,500.00
  Total Renda (Morar)                                             R$ 0.00
  Valor Imóvel Final (preço de tela)                      R$ 2,717,779.82
    (-) Desconto de Liquidez (5.0%)                         R$ 135,888.99
    = Valor de Venda Efetivo                              R$ 2,581,890.83
    (-) Comissão de Venda                                   R$ 154,913.45
    (-) Custo Fiscal (inclui juros pagos)                 R$ 1,392,187.24
    (-) IR Ganho de Capital                                  R$ 44,125.32
        (progressivo: FR2 0.284 -> base tributável R$ 294,169
         alíquota efetiva 4.26%)
    = Valor Terminal Líquido Imóvel                       R$ 2,382,852.06
    + Saldo Invest. Líquido (A)                             R$ 423,813.37

  Riqueza Terminal A                                      R$ 2,806,665.43


  Cenário B: Alugar + Investir

  Investimento Inicial (Entrada + Aquisição)                 R$ 60,000.00
  Total Aluguéis Pagos                                    R$ 1,816,112.18
  Total Custos Moradia B (Alug+IPTU+Cond Ord.)            R$ 1,920,613.35
  Aluguel Final (mês 360)                                    R$ 10,454.23
        (teto de reajuste anual aplicado: 8.0%)
  Saldo Bruto Carteira                                   R$ 12,556,517.30
    (-) IR (FIFO Regressivo)                              R$ 1,820,485.45

  Riqueza Terminal B                                     R$ 10,736,031.85


  Decisão

  Riqueza Terminal A (Nominal)                            R$ 2,806,665.43
  Riqueza Terminal B (Nominal)                           R$ 10,736,031.85
  VP Riqueza Terminal A                                      R$ 42,311.11
  VP Riqueza Terminal B                                     R$ 206,716.43
  (VP do imóvel descontado a CDI + prêmio de 1.0 p.p. a.a.)

Vencedor: Alugar (Diferença Nominal: R$ 7,929,366.43 | VP: R$ 164,405.32)

========================================================================

Fluxos de Caixa — Comprar vs. Alugar -> Foco: Morar

SAC Corrigida (Projeção)


  Métrica                                                           Valor
  -----------------------------------------------------------------------

  Cenário A: Comprar Financiado

  Entrada + Custos de Aquisição (Mês 0)                      R$ 60,000.00
    Entrada                                                  R$ 40,000.00
    ITBI                                                     R$ 12,000.00
    Cartório (Escritura + RGI)                                R$ 8,000.00
  Total Prestações                                          R$ 882,457.08
  Total Custos Propriedade (seg+manut+iptu+cond)            R$ 521,143.17
    Condomínio Ordinário (dono)                                   R$ 0.00
    Condomínio Extraordinário (dono)                              R$ 0.00
  Aportes Extraordinários (bolso)                           R$ 169,998.10
  Dívida quitada no mês 340 (contrato: 360m)        
  Total Renda (Morar)                                             R$ 0.00
  Valor Imóvel Final (preço de tela)                      R$ 2,717,779.82
    (-) Desconto de Liquidez (5.0%)                         R$ 135,888.99
    = Valor de Venda Efetivo                              R$ 2,581,890.83
    (-) Comissão de Venda                                   R$ 154,913.45
    (-) Custo Fiscal (inclui juros pagos)                 R$ 1,019,675.90
    (-) IR Ganho de Capital                                  R$ 60,009.88
        (progressivo: FR2 0.284 -> base tributável R$ 400,066
         alíquota efetiva 4.26%)
    = Valor Terminal Líquido Imóvel                       R$ 2,366,967.50
    + Saldo Invest. Líquido (A)                           R$ 1,372,853.30

  Riqueza Terminal A                                      R$ 3,739,820.80


  Cenário B: Alugar + Investir

  Investimento Inicial (Entrada + Aquisição)                 R$ 60,000.00
  Total Aluguéis Pagos                                    R$ 1,816,112.18
  Total Custos Moradia B (Alug+IPTU+Cond Ord.)            R$ 1,920,613.35
  Aluguel Final (mês 360)                                    R$ 10,454.23
        (teto de reajuste anual aplicado: 8.0%)
  Saldo Bruto Carteira                                   R$ 13,405,731.42
    (-) IR (FIFO Regressivo)                              R$ 1,952,854.11

  Riqueza Terminal B                                     R$ 11,452,877.31


  Decisão

  Riqueza Terminal A (Nominal)                            R$ 3,739,820.80
  Riqueza Terminal B (Nominal)                           R$ 11,452,877.31
  VP Riqueza Terminal A                                      R$ 60,356.70
  VP Riqueza Terminal B                                     R$ 220,518.90
  (VP do imóvel descontado a CDI + prêmio de 1.0 p.p. a.a.)

Vencedor: Alugar (Diferença Nominal: R$ 7,713,056.51 | VP: R$ 160,162.20)

Em todos os cenários de fluxo de caixa, considerando essa configuração, alugar valeu mais a pena.

Mas obtemos informações importantes, rankeando os regimes:

Posição	Regime e Modo de Amortização	Mês de Quitação	Riqueza Terminal A (Nominal)	VP da Riqueza Terminal A
1º	Price, Reduzindo Prazo	Mês 202	R$ 4.399.470,39	R$ 73.072,55
2º	SAC, Reduzindo Prazo	Mês 255	R$ 3.972.658,03	R$ 64.858,76
3º	SAC, Reduzindo Prestação	Mês 340	R$ 3.739.820,80	R$ 60.356,70
4º	Price, Reduzindo Prestação	Mês 360	R$ 2.806.665,43	R$ 42.311,11

Viu porque é importante a lógica de olhar para o fluxo de caixa, olha quem ficou em primeiro lugar considerando a nossa configuração, a Tabela Price reduzindo prazo.

Mas porque isso? A gente não tinha descoberto que a SAC era melhor? Bem, como a Price reduzindo prazo conseguiu quitar o empréstimo em tempo recorde, esse indivíduo hipotético (tendo EXTREMA prudência e controle financeiro) libera o fluxo de caixa 53 meses mais cedo e explora os juros compostos do CDI.

Conclusão:

• O que concluímos aqui é válido apenas para essa configuração de contrato. Foquei em responder o Luccas.
• Luccas estava incorreto em suas conclusões, como evidenciado no conteúdo.
• O efeito de um indexador IPCA / IGP-M (indexadores mais voláteis que TR) não está sendo observado nesse post.
• Com IPCA / IGP-M, o regime SAC provavelmente se protegeria melhor contra correção.
• Também não considerei o uso do FGTS, já que o Luccas também não considerou, mas pode ser feito num post futuro.
• Podemos testar outros imóveis, em outras capitais, com outros indexadores para ver como que fica, posso trazer mais posts no futuro. Demora um bocado pra escrever esses deep-dives que faço.
• Isso é um exercício acadêmico, NÃO é recomendação de compra / venda / locação de imóveis. Disclaimer básico né.

Fontes:

Casa à venda com 119m², 2 quartos e 1 vaga, Freguesia RJ, R$ 400k

Casas para alugar na Rua Zoroastro Pamplona, Freguesia

Como a 'dolarização' do Rio expulsa moradores dos bairros mais cobiçados por turistas e investidores, BBC

Aluguel no Rio dispara com queda de mais de 30% na oferta, alta dos juros e avanço das locações por temporada, G1

Ao longo do torneio, vim fazendo a minha série de posts, cheguei a postar uma vez aqui mas o pessoal não chegou a curtir muito a ideia.

Entendo que futebol não seja o foco do sub (eu dizendo isso, que contribuo com posts detalhados de finanças regularmente), mas busco sempre trazer informações novas, coisas que estive ou estou trabalhando.

Nesse caso, sim, o Tony Soprano querido de vocês aqui do sub, que prega sempre prudência e alocações adequadas ao perfil de risco, começou a brincar com aposta esportiva.

Mas não que nem idiota. É matemática rapaziada, serve como uma excelente lição inclusive de: position sizing e advantage play. Tomar decisões informadas, limitando seu potencial de perda enquanto se beneficia do eventual upside.

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Figura 1 - I made 100k bots play casino games all day to make this tier list

Print extraído do vídeo do "Delightful Kissboy", excelente vídeo inclusive, recomendo. Ele quebra termos importantes, diversos jogos e fala sobre apostas esportivas. Lembrando, a casa aqui leva House Edge, representada pelas somas das probabilidades implícitas > 100%. O excesso seria a margem de lucro dela.

Por aposta, a casa te come ai 4% aproximadamente, no longo prazo isso dilui capital. Esse é o famoso Vig / Juice. A margem de lucro é embutida, então tem que ser removida para entender a real percepção da casa em relação ao evento.

No longo prazo, a casa sempre vence. Mas... perceba a conclusão dele:

• Existem decisões que um indivíduo pode tomar, no que apostar / quando e quanto apostar.
• Advantage Play existe, que é basicamente ter informações suficientes para um palpite educado.

Foi exatamente o que eu busquei fazer, trabalhar no modelo de previsão, para que eu pudesse fazer palpites informados sobre os resultados dos jogos.

A ideia é encontrar mispricing, da mesma forma que um value investor faria, procuro por apostas baratas.

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Figura 2 - Validação Out-Of-Sample por Fase.

Terminamos as quartas e semis 6/6, 100% de aproveitamento. O mercado errou ao precificar a Argentina como underdog, não cometemos esse mesmo erro.

A acurácia geral subiu para 66% por conta da performance boa no mata-mata que o modelo teve, ao mesmo tempo, está sendo incapaz de acertar os empates que aconteceram durante a fase de grupos.

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Figura 3 - Validação Out-Of-Sample por Resultado.

O modelo ainda falha em capturar os 20 empates da fase de grupos, ele sempre retorna uma probabilidade maior para um não-empate. Acaba que "Draw" nunca é escolhido como o resultado mais provável.

Não acertamos 1 empate sequer, ainda tenho que melhorar isso, principalmente se eu for pensar em refinar o modelo para outras competições etc.

Nossa acurácia em determinar o vencedor entre o mandante / visitante é de aproximadamente 80%. Como a fase de mata-mata não possui empate, nossa acurácia nessa fase decolou por não ser puxada pra baixo pelos empates não identificados.

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Figura 4 - Previsões para 15/07 com dados de 14/07.

Para o último jogo da semi, eu cotei em 14/07:

• Inglaterra x Argentina -> Argentina tem 56% de chance de ganhar, IC indo de 38%-72% de chance. Argentina é favorita para esse jogo, discordamos do mercado, eles cotam a Inglaterra a 54% de chance. Acertamos.

Deixei esse jogo como exemplo, ele demostra exatamente o valor de ter informações para tomar melhores decisões. No meu modelo, a favorita era a Argentina, o mercado cotou incorretamente a Inglaterra como favorita.

Agora começa a aula de matemática... Não se assutem.

• Probabilidade Implícita da Casa = 1 / Odd Observada
• EV = (Probabilidade Implícita Estimada * Odd Observada) - 1

Logo no início do jogo, a Inglaterra começou bem e sua probabilidade implícita subiu (odd caiu), em contrapartida, a probabilidade implícita da Argentina caiu (odd subiu).

Isso permitiu que eu fizesse um aporte na qualificação da Argentina a 2,16 de odd.

• Probabilidade Implícita = 1 / 2,16 = 46%
• EV = (0,56 * 2,16) - 1 = +20,96%

No longo prazo, eu espero ganhar 20,96% toda vez que fizer essa aposta. Porque isso? Porque o mercado estava subestimando as chances da Argentina. Ai é que entra o critério de Kelly.

• Fração do Capital a Aportar = (Chance de Acerto * Lucro Liquido por R$ 1 Apostado - Chance de Erro) / Lucro Liquido por R$ 1 Apostado

Como pegamos uma odd de 2,16, se eu apostar R$ 1,00, a casa me devolve meu real mais R$ 1,16 de lucro. b = 1,16.

• f* = (0,56 * 1,16 - 0,44) / 1,16 -> f* = 18% da banca.

Com fractional Kelly (prática para minimizar a variância do portfólio), você pode dividir esse número por 2, por 4 e por 8.

• 1/4 f* = 18% / 4 = 4,5% da banca.

Isso tudo é gestão de portfólio gente, você estaria fazendo a mesma coisa em um modelo de gestão quantitativa, que performa n negociações em um intervalo de tempo. Você não coloca todo seu patrimônio em risca em uma aposta, você diversifica.

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Figura 5 - Exposições da minha Carteira por TipoAtivo no Último Mês. 

Aqui que começa a racionalidade, eu não liquidei nenhum investimento, eu peguei uma parte da minha renda que já seria redirecionada em consumo de qualquer forma para apostar.

E representava nada do portfólio. Era um montante bem pequeno. Continua sendo.

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Figura 6 - Retorno Acumulado da Carteira Betano.

Vamos dizer que você consegue sim diversificar a sua carteira com investimentos alternativos.

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Figura 7 - Métricas de Performance no Último Ano.

Dá pra ver o efeito positivo na carteira como um todo, compensou as perdas do índice americano + queda nas cotas dos fundos de debêntures incentivadas.

E isso tudo com uma exposição super pequena na carteira. A volatilidade do portfólio subiu, mas continua abaixo de dois dígitos.

Fontes:

• Expected Value, pt.1
• Expected Value, pt.2
• Kelly Criteria
• Video do "Delightful Kissboy", simulação de jogos.

Criei um censo apenas para moradores do RJ para entender as opiniões em relação ao atual ritmo turístico da cidade.

Atenção, é uma poll para MORADORES da cidade do RJ apenas, se você for de São Paulo ou é gringo, não vota por favor senão polui a amostra.

Divulguem para o maior número de cariocas que puderem, tmj!!!

Nota: Melhorei o questionário em relação ao anterior atendendo a questões metodológicas levantadas.

Criei um censo apenas para moradores do RJ para entender as opiniões em relação ao atual ritmo turístico da cidade.

Atenção, é uma poll para MORADORES da cidade do RJ apenas, se você for de São Paulo ou é gringo, não vota por favor senão polui a amostra.

Divulguem para o maior número de cariocas que puderem, tmj!!!

Nota: Sigam por esse link aqui, melhorei o questionário. Não usem o do StrawPoll por favor.

A situação persiste, vou deixar um compilado de material para fornecer conjuntura ao sub.

Os slides são de minha autoria, (para aula de Econ Internacional) sobre o conflito.

Fonte: https://www.goldmansachs.com/insights/goldman-sachs-exchanges/iran-conflict-how-long-and-how-bad

Goldman Sachs Exchanges é um excelente podcast, trazendo experts dos tópicos discutidos.

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https://preview.redd.it/irxlzqpax0dh1.png?width=1189&format=png&auto=webp&s=73b11d27720fd08fcdad70cdf0cb69ad87da9fe7

https://preview.redd.it/ihpmhcbdx0dh1.png?width=1170&format=png&auto=webp&s=a137de96d507c2f582b983645f82c70d7f987a1d

https://preview.redd.it/hble8dwex0dh1.png?width=1186&format=png&auto=webp&s=5492ec019288a5cb36641849db95428ef76106ba

https://preview.redd.it/ed7y4i9hx0dh1.png?width=1169&format=png&auto=webp&s=e595aca4bdbfd902da2342e52d4748bfe4e54f65

https://preview.redd.it/mq3gj7twx0dh1.png?width=1163&format=png&auto=webp&s=05ba63dab80e8b548c36c896711ed39c29472003

https://preview.redd.it/u720s2zxx0dh1.png?width=1183&format=png&auto=webp&s=0cf1160f4de362daa6621b071a1845c37eb3981a

https://preview.redd.it/b2ezf6g0y0dh1.png?width=1195&format=png&auto=webp&s=f228f357371d97448bdcfb9157e3ef2aa2a35483

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Disclaimer: A cara desse gráfico aqui mudou um pouco.

Fizemos o trabalho no final de Abril. Cairam, mas preços continuam acima dos níveis pré-conflito.

https://preview.redd.it/rtvg8yfky0dh1.png?width=1191&format=png&auto=webp&s=ebabde91c1abb8c3ead99e47cbb28d992ef37a4f

Vai demorar tempo, quem diria né? kkkkkkkk

https://www.bbc.com/portuguese/articles/cy02nrny5zzo -> O artigo em questão, colocamos para exemplificar como a estrutura logística está mudando / se adaptando (e de forma permanente) dado o conflito.

https://youtu.be/goR2RoendmA -> Whats Going on with Shipping. Excelente canal sobre logística, ele vai citar a escalada recente que o conflito teve.

https://preview.redd.it/oeocqxcqz0dh1.png?width=1453&format=png&auto=webp&s=18d789fe796502375cf19768a8007d5f20ed7a43

A autoridade do Golfo Pérsico e sua declaração. APENAS navios cruzando pelo Norte do Estreito (área do Irã) não serão atingidos. Os navios que usarem o canal Sul dos EUA, serão atingidos. É o que vem acontecendo nesses últimos dias, atingiram um navio do Qatar.

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Cruzamentos de Navios-Tanque de petróleo saindo do Estreito de Hormuz.

A World Trade Organization (WTO) disponibiliza esses excelentes gráficos de fluxo de carga na região.

Observem como tivemos um leve uptick com o anúncio do acordo de cessar fogo, (nada próximo dos níveis pré-conflito ainda) de navios-tanque com petróleo saindo do Estreito e indo a destinos fora do Golfo Pérsico.

Isso foi com o anúncio do acordo, mas nesses últimos dias azedou tudo e o uptick de cruzamentos sumiu, Estreito está FECHADO novamente. Se eles estão cruzando, são navios com AIS (sistema de identificação / geolocalização) desligado.

O Marine Traffic permite a gente visualizar isso:

https://preview.redd.it/uls1g2fu01dh1.png?width=1024&format=png&auto=webp&s=2c03bc595bcc1b3def1a51ad35bb1cd985c70352

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Preço do Brent, como falei caiu bastante mas ainda se encontra em níveis acima do pré-conflito.

Conclusão aqui? Essa brincadeira vai continuar até o final desse ano eu imagino. Sepa perdura até 2027. O fluxo de cruzamentos não vai voltar ao normal tão cedo.

E ai, o que acham? Mercado tá otimista demais em relação a petróleo no momento? Deixem suas opiniões nos comentários.

Gente, coisa rápida, existe alguma forma de comunicar o Yahoo Finance disso aqui:

https://preview.redd.it/52jbg2m8dlch1.png?width=1015&format=png&auto=webp&s=e386382ee1413294f1f8b45fdfd7b61a108b7cbe

https://finance.yahoo.com/quote/B5P211.SA/

https://preview.redd.it/lwapko4cdlch1.png?width=1019&format=png&auto=webp&s=f326a934c1e3dcec3581d14bda0359b9c790462e

https://finance.yahoo.com/quote/IMAB11.SA/

https://preview.redd.it/pd8ouz5fdlch1.png?width=1015&format=png&auto=webp&s=58e63f9b951fecea7a814be8d8b9e697cb028d76

https://finance.yahoo.com/quote/FIXA11.SA/

Eu notei esse problema, de 2022 até início de 2026, os preços sumiram mas antes existiam, não a toa eu fiz a comparação de FIIs com os dados deles.

Esse erro, ao meu ver, só acontece nos 3 ETFs de renda fixa: IMAB11, B5P211 e FIXA11.

Se alguém tem acesso ao X ou Instagram (yahoo finance tem páginas lá), conseguiria divulgar esse problema por favor? Vai me ajudar a voltar a trazer análises aqui pro sub.

Tmj! Agradeço todo o suporte de vocês.

Vou estar atualizando a série de posts, com os dados mais recentes.

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Gráfico 1: Validação Out-Of-Sample por Fase.

Acertamos o jogo de ontem, QF/SF (Elo atualizado com os resultados da R16):

• França vs Marrocos
• Elo: 1787/1774
• P(Fra)=37% P(Empate)=27% P(Mar)=36%
• Placar: 2-0 França -> Acertamos.

Eu acertei o vencedor mas errei total a probabilidade, lembrando o que falei:

>França x Marrocos -> França tem 50% de chance de ganhar, IC indo de 32%-66% de chance. Outro jogo que antecipamos ser um "coin-toss", não estamos alinhados com o mercado aqui, eles cotam a França com 76% de chance de avançar.

Eu errei, não foi "coin-toss" nenhum, foi domínio completo da França e o mercado cotou corretamente. Perdi 150 reais nesse jogo (apostei no Marrocos explorando essa percepção da seleção marroquina mal-precificada), meu retorno na aventura caiu de 250% para 238%.

Refino no modelo é necessário, a influência dos jogadores individuais precisa ser incluída nas odds, porque você ter o Olise, o Mbappé e o Dembelé te pressionando é absurdo.

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Gráfico 2: Validação Out-Of-Sample por Resultado.

O modelo ainda falha em capturar os 20 empates da fase de grupos, ele sempre retorna uma probabilidade maior para um não-empate. Acaba que "Draw" nunca é escolhido como o resultado mais provável.

Não acertamos 1 empate sequer, ainda tenho que melhorar isso, principalmente se eu for pensar em refinar o modelo para outras competições etc.

https://preview.redd.it/361n81s7vech1.png?width=1407&format=png&auto=webp&s=e08e867d7f485f86ca3a363a24d84d6b08c67a6d

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Gráfico 3 e 4: Probabilidades e Evolução - Vencedor do Torneio.

A vitória da França fez ela disparar, se aproximando dos 30% de chance de levantar a taça. Argentina e Espanha desceram um pouco.

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Gráfico 5: Evolução das Probabilidades - Vencedor do Torneio (Polymarket).

Em relação ao meu último post, a França subiu de 33% para 39% favorita a ser campeã, a Argentina, a Espanha e a Inglaterra cairam. Argentina de 19% para 18%, Espanha de 19% para 16% e a Inglaterra de 16% para 15%.

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Gráfico 6: Cotação do Vencedor pela Superbet.

França caiu, de 2.80 -> 2.40, ficou mais favorita nos olhares do mercado e continua sendo favorita em relação aos outros times. Argentina e Espanha subiram, são mais "underdogs" no olhar do mercado.

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Gráfico 7: Previsões para 09/07 com dados de 08/07.

Para os jogos das quartas de final, eu cotei em 08/07:

• [Ontem, 16:00] França x Marrocos -> França tem 50% de chance de ganhar, IC indo de 32%-66% de chance. Outro jogo que antecipamos ser um "coin-toss", não estamos alinhados com o mercado aqui, eles cotam a França com 76% de chance de avançar.
• Acertamos, mas erramos a interpretação de jogo "coin-toss". A França dominou.
• [Hoje, 16:00] Espanha x Bélgica -> Espanha tem 57% de chance de ganhar, IC indo de 38%-72% de chance. Espanha leve favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Espanha a 75% de chance.
• [Sábado, 18:00] Noruega x Inglaterra -> Inglaterra tem 55% de chance de ganhar, IC indo de 36%-74% de chance. Inglaterra leve favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Inglaterra a 68% de chance.
• [Sábado, 22:00] Argentina x Suíça -> Argentina tem 63% de chance de ganhar, IC indo de 46%-78% de chance. Argentina é uma forte favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Argentina a 73% de chance.

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Gráfico 8: Previsões para 10/07 com dados de 09/07.

Para os jogos das quartas de final, eu cotei em 09/07:

• [Hoje, 16:00] Espanha x Bélgica -> Espanha tem 57% de chance de ganhar, IC indo de 38%-72% de chance. Espanha leve favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Espanha a 75% de chance.
• [Sábado, 18:00] Noruega x Inglaterra -> Inglaterra tem 55% de chance de ganhar, IC indo de 36%-74% de chance. Inglaterra leve favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Inglaterra a 66% de chance.
• [Sábado, 22:00] Argentina x Suíça -> Argentina tem 63% de chance de ganhar, IC indo de 48%-78% de chance. Argentina é uma forte favorita para esse jogo, consenso de mercado, eles cotam a Argentina a 73% de chance.

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Gráfico 9: Top 25 Seleções por Elo - Meu modelo.

Eu estou colocando: #1 Argentina, #2 França, #3 Espanha, #4 Inglaterra e #5 Marrocos.

França subiu 1 posição, Espanha caiu 1 posição. Inglaterra tomou o #4 de Marrocos.

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Gráfico 10: Top 10 Jogadores por Posição - Ativos na Copa.

Olise e Rabiot decolaram de posição nos melhores meio-campistas.

Merecido, jogam muito.

Bibliografia:

• International football results from 1872 to 2026, Kaggle
• ESPN API
• The Fjelstul World Cup Database
• StatsBomb Open Data
• Chess Elo Wiki
• Chess Elo paper
• World Football Elo Ratings Wiki
• World Football Elo Ratings
• Composite Poisson Models For Goal Scoring
• Forecasting the 2026 World Cup group stage
• Polymarket Odds
• Superbet Odds

Repetindo a série de posts, atualizando com os dados mais recentes.

Queria ressaltar também que validando algumas coisas no código, notei que:

• A previsão de "Quem vai ser o campeão" não estava considerando eliminação.
• Isso significava que as probabilidades estavam sendo diluídas.
• Times que já tinham sido eliminados mantinham probabilidade > 0%.
• Agora garantimos que vão pra zero, concentrando chance nos favoritos.
• Isso mudou a ordem, França foi pra 1o lugar, refletindo o mercado.
• Vou explicar com mais detalhes quando chegar nessa parte.

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Gráfico 1: Validação Out-Of-Sample por Fase.

Acertamos todos os jogos de ontem, Inglaterra ganhou, Bélgica ganhou e EUA ganhou.

Até o momento, o único jogo de mata-mata que erramos foi Alemanha x Paraguai.

Nessa rodada eu assisti todos até o final, vou tentar descrever:

Inglaterra x Congo -> Congo dominou o 1o tempo, no 2o Kane acordou da soneca. Falando menos desse jogo pq eu tava torcendo mt pro Congo kkkkkkk. Goleiro do Congo menção honrosa, jogou muito.

Bélgica x Senegal -> Quem viu ao vivo, pqp KKKKKKKKKKKKKKKK. Mano jogo mais louco da minha vida. O Senegal passa 86 minutos de jogo ganhando por 2x0. No minuto 86 o Lukaku marca, nos 89 a Bélgica empata. Prorrogação, juiz dá penalti pra Bélgica nos acréscimos, 3x2 Bélgica. Fim de jogo kkkkkkk.

EUA x Bósnia -> Esse eu vi com uns colegas dos EUA, 1o tempo foi péssimo, Balogun salvou um 1x0 aos 45. No 2o tempo EUA jogou um pouco melhor, Tillman marcou o segundo aos 82 mas sinceramente, não ganha da Bélgica se jogar do jeito que jogou. Ainda mais que o Balogun está fora (tomou vermelho numa checagem de VAR sobre um pisão, não sei se foi intencional ou não, botar pra discussão aqui).

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Gráfico 2: Validação Out-Of-Sample por Resultado.

Ainda não ataquei a incapacidade do modelo de explicar os empates que rolaram na fase de grupos, estou postergando isso mas vou corrigir.

Mas assim, acho legal que conforme os jogos do mata-mata vão acontecendo, nossa acurácia pra determinar o vencedor só vai aumentando kkkkkkkk.

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https://preview.redd.it/2ud4br0hesah1.png?width=1843&format=png&auto=webp&s=94f5e6356453ac30b21cb9377eb17b6867d0b32e

Gráfico 3 e 4: Probabilidades e Evolução - Vencedor do Torneio.

Esses dois respondem o seguinte: "ao longo de todas as 10.000 simulações completas do torneio, considerando todos os caminhos possíveis, quem levanta o troféu com mais frequência?".

Dessa forma, extraindo a probabilidade incondicional de ser campeão. Esse resultado discorda do que vimos na nossa projeção para a progressão do mata-mata, e normal, primeiro porque possuem objetivos diferentes.

Em vez de ser uma simulação do torneio completo, com diferentes caminhos como os dois gráficos acima, a projeção que fizemos para o mata-mata olha pra cada confronto individual:

• Pegamos o favorito de cada jogo, avançamos só ele, repetindo até a final.
• O resultado é a história mais provável do torneio, jogo a jogo.
• Cada porcentagem é condicional: x% de chance vale no cenário em que a final é Time A x Time B.
• Não é "Time B tem x% de chance de ser campeão", é "se essa final acontecer, Time B vence x% das vezes".

Agora, vemos a França com a maior probabilidade para ser campeã, temos que lembrar que a França já jogou, Argentina ainda não. Mas estamos de acordo com o mercado agora, já que estamos cotando pra esse tipo de aposta específica, França #1.

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Gráfico 5: Evolução das Probabilidades - Vencedor do Torneio (Polymarket).

O mercado (Polymarket) nem tá olhando pra Marrocos parece. Viés isso? França recebeu um boostzinho legal nesses últimos dias.

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Gráfico 6: Cotação do Vencedor pela Superbet.

A França ficou tanto na Polymarket, quanto na SuperBet, mais favorita ainda. Isso está de acordo com o que achamos até certo ponto, o mercado parece que subestima Marrocos.

A gente está colocando Marrocos mais próximo da França e Argentina, o mercado cota Marrocos como se fosse uma zebra ABSURDA. Na Polymarket eles cotam Marrocos a uma probabilidade de 3%, muito menor do que a nossa.

https://preview.redd.it/ju8t5080ysah1.png?width=3140&format=png&auto=webp&s=57259f76427fe5005cd445af057310691e3a299c

Gráfico 7: Previsões para 01/07 com dados de 30/06.

Para os jogos de ontem, cotei:

• [13:00] Inglaterra x Congo -> Inglaterra tem 60% de chance de ganhar, IC indo de 42%-76% de chance. Favoritaça. Acertamos.
• [17:00] Bélgica x Senegal -> Bélgica tem 53% de chance de ganhar, IC indo de 38%-72% de chance. KKKKKKKK acertamos, mas porra, tadinho do Senegal.
• [21:00] EUA x Bósnia -> EUA tem 61% de chance de ganhar, IC indo de 42%-80% de chance. Favoritaço. Acertamos.

https://preview.redd.it/ar53u58bysah1.png?width=3140&format=png&auto=webp&s=6ad04374de51b5b5fccd5be2040380f4d5bd4223

Gráfico 8: Previsões para 02/07 com dados de 01/07.

Para os jogos de hoje, eu estou cotando:

• [16:00] Espanha x Áustria -> Espanha tem 62% de chance de ganhar, IC indo de 46%-76% de chance. Favoritaça.
• [20:00] Portugal x Croácia -> Portugal tem 56% de chance de ganhar, IC indo de 40%-74% de chance. Um favorito razoável.
• [00:00] Suíça x Argélia -> Suíça tem 52% de chance de ganhar, IC indo de 34%-70% de chance. Jogo apertado mas cotamos Suíça como favorito.

Se a gente multiplicar as odds da Argentina na sua chave: 0,69 * 0,61 * 0,58 * 0,54 * 0,53 ≈ 7%, chegamos quase nos 8,8% do gráfico de barras.

A diferença vem dos caminhos alternativos com times mais fáceis. Os gráficos são o mesmo modelo em ângulos diferentes.

No caso da França, prevendo a progressão do mata-mata, a seleção francesa cai na semifinal num lançamento de moeda contra a Espanha (50% x 49%).

Mas como que ela lidera o ranking com 12,4%? A chave mostra uma história, o gráfico de barras soma todas, incluindo cenários em que Marrocos ou Espanha são eliminados antes e o caminho da França fica mais fácil.

https://preview.redd.it/vxqyozqp1tah1.png?width=1412&format=png&auto=webp&s=debf23f16faa7511592aa20f8c8352696bb5c5d5

Gráfico 9: Top 25 Seleções por Elo - Meu modelo.

Eu estou colocando: #1 Argentina, #2 França, #3 Espanha, #4 Brasil e #5 Inglaterra.

https://preview.redd.it/3hrkkfdx1tah1.png?width=1023&format=png&auto=webp&s=39894150458feb1fabe542e7e3b85cf793ff65ac

Gráfico 10: Top 25 Seleções por Elo - World Football Elo Ratings.

O site está colocando: #1 Argentina, #2 Espanha, #3 França, #4 Inglaterra e #5 Brasil.

O site está cotando Espanha como a 2a seleção mais forte, eu coto a França.

https://preview.redd.it/9gyzm3kt1tah1.png?width=2276&format=png&auto=webp&s=397cbc452ccd94fc0ca592cf6d4cfd21c49d39dc

Gráfico 11: Top 10 Jogadores por Posição - Ativos na Copa.

Goleiro dos EUA subiu de posição depois do jogo de ontem, defendeu bem e não levou gol.

Bibliografia:

• International football results from 1872 to 2026, Kaggle
• ESPN API
• The Fjelstul World Cup Database
• StatsBomb Open Data
• Chess Elo Wiki
• Chess Elo paper
• World Football Elo Ratings Wiki
• World Football Elo Ratings
• Composite Poisson Models For Goal Scoring
• Forecasting the 2026 World Cup group stage
• Polymarket Odds
• Superbet Odds

Passei o final de semana pensando e trabalhando em maneiras de melhorar as previsões que vemos na internet.

Decidi que já que to nessa, vou tentar criar um sistema baseado em Elo (pra tanto os times quanto os jogadores individualmente), pra ver se eu consigo ser mais preciso que o ranking também elo-baseado do World Football Elo Ratings. Porque? Espanha #1 pra mim soa muito estranho, principalmente considerando os jogos mais recentes.

Meus dados são atualizados com as partidas mais recentes, com a vitória do Brasil contra a Escócia por 3x0, o Brasil agora é cotado a ganhar contra o Japão (antes tinha 49% de chance de ganhar, agora 53%).

Argentina pelos meus cálculos é na verdade o time #1, o que eu esperava, acho que isso está certo. Estimo que a Argentina tem 52% de chance de ganhar a copa do mundo num jogo de final contra a França.

Chorei com a possibilidade de uma derrota canária contra a Argentina nas semis, somos azarões também, 46% de chance de ganhar contra os hermanos, pls God abençoa noix.

Para jogadores, ao invés dos dados de partida, olhei para performance por posição, como o Cartola faz. Um goleiro que salva muito e não concede gol rankeia melhor que um goleiro que toma gol e não defende bem.

Da amostra de goleiros na copa, o melhor rankeado seria o Neuer, concordam?

O que acham dos resultados?

Plots feitos com seaborn e matplotlib.

https://preview.redd.it/uoopgruw60ah1.png?width=1412&format=png&auto=webp&s=3b23baf7cc001e27ed2692d5e7cd6a5d958fbdeb

Gráfico 1: Top 25 Seleções por Elo (Meu ranking) - Copa de 2026

https://preview.redd.it/6hdn860d70ah1.png?width=1028&format=png&auto=webp&s=54d0ac1d2ce98123cc89c8dd048e84c02b38ae32

Gráfico 2: World Football Elo Ratings - Copa de 2026

https://preview.redd.it/sddeueyk70ah1.png?width=3140&format=png&auto=webp&s=e94c103e620bb108391264002d2fa1b4d13dfc3b

Gráfico 3: Progressão da Fase Mata-Mata - Previsão Copa 2026

https://preview.redd.it/90u08dir70ah1.png?width=2276&format=png&auto=webp&s=183372fd18df0d20002ce012078ec67cb1057358

Gráfico 4: Top 10 Jogadores por Posição - Copa de 2026

Fontes:

• International football results from 1872 to 2026, Kaggle
• ESPN API
• The Fjelstul World Cup Database
• StatsBomb Open Data
• Chess Elo Wiki
• Chess Elo paper
• World Football Elo Ratings Wiki
• World Football Elo Ratings

I'm gonna answer an user's earlier post regarding bitcoin and gold's relationship.

https://preview.redd.it/2rb699bsph9h1.png?width=658&format=png&auto=webp&s=ee4178e7f3e992941455a8f0f0b8f3df6c69c0dc

This was the post the user made and deleted (I think, he may have blocked me hahahaha).

He made severe flaws in econometrical analysis which I think I can provide a solution.

I even provided him with the classical spurious correlation link.

To do the analysis we:

• Collected futures prices from Yahoo Finance.
• GC=F -> Gold Futures ; BTC=F -> Bitcoin Futures
• Calculated the log returns for each asset.
• In our regression, X = Gold Futures Log Returns.
• While Y = Bitcoin Futures Log Returns.

Training Data results...

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.015
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.015
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     13.30
Date:                Thu, 25 Jun 2026   Prob (F-statistic):           0.000274
Time:                        17:42:43   Log-Likelihood:                 2530.2
No. Observations:                1497   AIC:                            -5056.
Df Residuals:                    1495   BIC:                            -5046.
Df Model:                           1                                         
Covariance Type:                  HAC                                         
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const          0.0003      0.001      0.240      0.810      -0.002       0.003
x1             0.5919      0.162      3.647      0.000       0.274       0.910
==============================================================================
Omnibus:                      163.642   Durbin-Watson:                   2.058
Prob(Omnibus):                  0.000   Jarque-Bera (JB):             1211.362
Skew:                          -0.187   Prob(JB):                    9.04e-264
Kurtosis:                       7.391   Cond. No.                         106.
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors are heteroscedasticity and autocorrelation robust (HAC) 
using 7 lags and without small sample correction

Durbin-Watson Statistic: 2.0577
1.5 <= DW <= 2.5: No strong evidence of autocorrelation in the residuals.

Breusch-Godfrey Test (lags=5):
  LM Statistic: 4.8194
  P-value: 0.4383
  P-value >= 0.05: No evidence of serial autocorrelation in the residuals.

(HAC standard errors with 7 lags automatically selected)

Overall Model Significance:
The F-test p-value is 0.0003, which is less than 0.05.

This indicates that the model as a whole is statistically significant. 
At least one explanatory variable has the power to predict the dependent variable.

Significance of Explanatory Variables and Intercept:
The Intercept (constant) has a p-value of 0.8101, which is greater than 0.05.
Therefore, the intercept is NOT statistically significant in the model.

The variable GC=F has a p-value of 0.0003, which is less than 0.05.
Therefore, the variable GC=F is statistically significant in the model.

Let's break this down, we found a low R-Squared (closer to zero basically, going against the belief of the prior post, gold in fact explains shit about bitcoin), although at the same time we found that the coef for gold log returns is significant.

Coef GC=F: 0.59

For every 1% change in GC=F, BTC=F moves 0.59% on average.

Let's see how the behavior persists on the test data. For the test data what we're basically doing is seeing if the coef found is predictive. This is the classic in-sample / out-of-sample method.

Test Data results...

R-Squared: -1.21%

Mean Absolute Error: 0.02451

Root Mean Squared Error: 0.03216

Intercept: 0.02849%

R_BTC=F = 0.0002849 + 0.59 * R_GC=F

R-Squared went down, to negative values, which actually proves that gold futures doesn't explain shit about bitcoin futures. The coef found (0.59) wasn't useful / predictive at all.

https://preview.redd.it/nrj4c5ylsh9h1.png?width=2994&format=png&auto=webp&s=f6d5fde81497736cb70072067f0946e1f482f974

https://preview.redd.it/il1edyfmsh9h1.png?width=2970&format=png&auto=webp&s=f7fdc21d7e9751244bdc84a73210c3de1619e0c5

Q-Q plot of residuals show the fat tail behavior seen in financial markets.

https://preview.redd.it/xvjbc0vssh9h1.png?width=2970&format=png&auto=webp&s=ea91b217834933de187162fc4269810b46e67de5

https://preview.redd.it/d1vdqr7ush9h1.png?width=2928&format=png&auto=webp&s=893de3ea8b56953068e1fc694b82d6bc28e9147b

I hope this helps! The conclusion is that the previous user tried to force a relationship where there isn't much to begin with.

We found on gold log returns no explaining power to determine Bitcoin's log returns.

Fala povo, bom dia e bom domingo!

Vou fazer um v3 rápido do post anterior, respondendo alguns comentários que parecem se espelhar.

Muita gente propôs comparar os benchmarks com uma carteira de stock-picking e também adicionar IPCA+6% como um benchmark.

Vamo lá começando pela carteira de stock-picking, quando vocês propõem isso galera, eu espero de vocês ao mínimo uma tese pra eu seguir. O que quero dizer com isso?

>Pô Tony Soprano, testa ai uma carteira de momentum rebalanceada trimestralmente, onde a gente olha pra todo o universo investível da B3, pegando os 5 melhores ativos em performance acumulada nos últimos 12m. Filtrando por Quality.

Isso é uma proposta, querem que eu faça esse estudo futuramente? Dá pra fazer. Questão aqui é que existem limitações que criarão dúvidas no nosso resultado.

No Yahoo Finance não é possível puxar preço de ativos delistados, se alguém quiser me ajudar ai, https://bvmf.bmfbovespa.com.br/InstDados/SerHist/COTAHIST_A{YYYY}.ZIP -> Link para os .zips.

Compor uma série histórica desde 2000 e permitir que o povo do sub acesse seria muito legal pra replicação e desenvolvimento acadêmico de todo mundo, ai quem quiser faz a análise que quiser porque os membros do sub se ajudaram, que tal?

Porque isso iria eliminar um possível viés de sobrevivência que os resultados obtidos a partir do Yahoo Finance teriam.

Mas ai sim po, vocês me deram uma tese amarrada e bem definida e eu testaria na melhor das minhas capacidades.

O que eu recebi de comentário sobre o assunto foi num tom de "vê ai irmão", não é assim gente. O ônus da prova, a bola, tá com vocês quando são feitas afirmações do tipo "basta uma carteira sólida que você bate resultado", primeiro o que caralhos é sólida, a americanas era sólida. A Cielo era sólida, a IRB(Re) era sólida até aquela carta da Squadra.

Me fala um critério pra gente fazer as alocações e rebalanceamento que eu testo, mas fazer afirmações vazias que não contribuem com a discussão não dá po.

https://preview.redd.it/2qzcpdhpkm8h1.png?width=745&format=png&auto=webp&s=ee24c1a530ff9916921df8e41bdb7f5acc8353d3

O u/Matheuss81 foi, pelo o que eu vi, o ÚNICO a se ousar a propor uma tese. E olha que o homem ainda foi humilde no final kkkkkkkk.

Percebe como esse assunto de stock-picking / gestão ativa é difícil? Não a toa a maioria dos fundos de investimento tanto aqui no Brasil, quanto nos EUA, perdem para os benchmarks.

Artigo recente da Forbes sobre isso. Alguns hedge-funds estão falhando em entregar o seu exato propósito para existir, oferecer hedges para momentos de estresse.

O consenso na literatura acadêmica, é que no longo prazo, o investidor será incapaz de bater o portfólio de mercado através de gestão ativa. Se alguém estiver curioso, basta procurar "EMH" que você encontra.

Isso é um assunto polêmico na academia viu, tem gente que concorda, tem gente que discorda. Avaliação da SpaceX a 1.75 trilhão ta ai né kkkkkk, o mercado não é tão livre de viés emocional assim.

Pra testar isso rápido:

• SPY -> SPDR S&P 500 ETF Trust (nosso Rm em termos de CAPM).
• QAI -> Busca replicar o índice NYLI Hedge Multi-Strategy Index. O mesmo, tenta replicar o risco-retorno da indústria de hedge funds.

https://preview.redd.it/3rdu005bom8h1.png?width=3698&format=png&auto=webp&s=cb7189751cbb7324f5a77243be862c00d1ce5f04

https://preview.redd.it/5wos9wnbom8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=a446a5eec3230e6da6e1ec52898ad8cf91c7c29f

Dados de 2009-03-25 até 2026-06-18:

CAGRs em % a.a: 
[3.63, 15.8]

-> 3% ao ano no mercado americano... Ridículo kkkkkkkk

Agora, sobre o "IPCA+6%", rapaziada, isso não existe. Conto de fadas, as corretoras mostram isso como um indicador referencial, mas é fake news.

Os retornos de uma NTN-B vem exatamente de sua precificação a mercado, isso é o que você observa todo dia. Isso é a realidade. Se a gente quer fazer essa análise, ou seja, agregar um benchmark relacionado a inflação, o ideal seria adicionar um ETF de renda fixa.

Vou prosseguir a análise de duas formas:

• Adicionando benchmarks de renda fixa na análise para comparação com o BOVA11 / IVVB11 etc., será uma boa ilustração da realidade observada pelo investidor.
• Vendo se uma carteira 60/40 (60% em renda variável, 40% em renda fixa), rebalanceada trimestralmente pra assegurar os pesos bate o benchmark escolhido.
• É uma tese muito mais sólida do que stock-picking por exemplo, tentar reduzir a vol de uma carteira de renda variável com renda fixa. Estratégia muito comum nos EUA.

Para fazer essa análise escolhemos:

• BOVA11 -> iShares Ibovespa ETF (Esse será nosso Rm em termos de CAPM)
• DIVO11 -> ETF It Now IDIV (Estratégia dividendos)
• IVVB11 -> iShares S&P 500 ETF (ETF Índice Americano em BRL)
• IMAB11 -> ETF It Now IMA-B, replica o índice IMA-B da ANBIMA.
• FIXA11 -> ETF Renda Fixa Pré, replicando o índice Futuro de Taxas de Juros S&P/B3.

A escolha do FIXA11 vai ser pra testar sua inclusão como os 40% de renda fixa da carteira 60/40.

Resultados...

https://preview.redd.it/vlyx7cli6n8h1.png?width=3677&format=png&auto=webp&s=2b91c5351c87158543840e4fecd79041e0179c97

https://preview.redd.it/wii2p69j6n8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=1c82d4466ba0a2618f5381ed522787f93207b1c6

Dados de 2021-01-12 até 2026-06-19:

CAGRs em % a.a: 
[6.23, 6.24, 6.78, 10.99, 13.76]

BOVA11 perdeu pra todos os produtos.

https://preview.redd.it/yu0llnbx6n8h1.png?width=2568&format=png&auto=webp&s=1662af860186a4347082cbf43c311526a9a1745a

https://preview.redd.it/rh2a99jufn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=3730d39d46749aa49b4a98f36ef2eb0eca77e57a

DIVO11 é o mais correlacionado com o Ibov, depois os produtos de renda fixa e por último, o IVVB11.

https://preview.redd.it/utoblas5gn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=b56d35bd9acdc717810c45633b38e01fef572c14

Beta de IVVB11.SA em relação a BOVA11.SA: -0.0768
Beta de IMAB11.SA em relação a BOVA11.SA: 0.1045
Beta de FIXA11.SA em relação a BOVA11.SA: 0.1309
Beta de DIVO11.SA em relação a BOVA11.SA: 0.7841

https://preview.redd.it/oqt0cuhagn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=7df8bd30e467e9af27af0d6b05c2c537a4678134

Beta de IVVB11.SA em relação a BOVA11.SA (últimos 100 dias): -0.0324

Beta de DIVO11.SA em relação a BOVA11.SA (últimos 100 dias): 0.9130

Beta de FIXA11.SA em relação a BOVA11.SA (últimos 100 dias): 0.2289

Beta de IMAB11.SA em relação a BOVA11.SA (últimos 100 dias): 0.1397

Beta negativo do IVVB11 oferecendo hedge aos retornos de mercado do Ibov. DIVO11 é o produto mais agressivo.

https://preview.redd.it/0ku7j1brgn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=1cc8b9a8dea65edf0683bbe8a8d6c315625f89ac

Usando CDI como taxa livre de risco...
Taxa livre de risco anualizada: 11.3409%

Índices de Sharpe de 2021-01-12 até 2026-06-19:

IMAB11.SA: -0.6590

FIXA11.SA: -0.5866

BOVA11.SA: -0.2528

DIVO11.SA: -0.0190

IVVB11.SA: 0.1212

https://preview.redd.it/1ykenk2ugn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=11952b71411f517d24f43e7c6c1ab9ce7209c8e1

Drawdown Máximo de 2021-01-12 até 2026-06-19:

IVVB11.SA: -30.71%

BOVA11.SA: -26.40%

DIVO11.SA: -16.68%

FIXA11.SA: -10.87%

IMAB11.SA: -6.77%

https://preview.redd.it/r8p06z8ygn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=595692ee1337ce7cf7f24fba670b23896899b495

Retornos anualizados mais recentes (últimos 100 dias):

BOVA11.SA: -11.35%

DIVO11.SA: -7.00%

FIXA11.SA: 1.21%

IMAB11.SA: 10.05%

IVVB11.SA: 15.19%

https://preview.redd.it/nk3fr8a0hn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=2844ed3172af8bef9e0aa64f8a73432205d4b6d4

Volatilidade anualizada mais recente (últimos 100 dias):

IMAB11.SA: 5.72%

FIXA11.SA: 7.47%

IVVB11.SA: 12.61%

DIVO11.SA: 19.08%

BOVA11.SA: 20.11%

https://preview.redd.it/neefqyu3hn8h1.png?width=4554&format=png&auto=webp&s=3509764d629ec94e792b19e1dad28dd345e68597

Sharpe Ratio anualizado mais recente (últimos 200 dias):

FIXA11.SA: -1.0499

IMAB11.SA: -0.9845

IVVB11.SA: -0.0820

DIVO11.SA: 0.3668

BOVA11.SA: 0.4768

Agora, o portfólio...

Pensei no seguinte, para a carteira 60/40:

• 60% da carteira em RV, sendo dividido 30% em IVVB11, 30% em DIVO11.
• 40% da carteira em RF, sendo dividido 30% em FIXA11, 10% em IMAB11.
• Benchmark vai ser o BOVA11.
• Queremos ver se essa diversificação oferece um benefício sharpe maximizante.

https://preview.redd.it/15l64vegjn8h1.png?width=2921&format=png&auto=webp&s=5c4f303b2958a0dcd6aaac728905305e2997bb8e

Tipo do Portifólio é: Custom distribuído
Rebalanceamento: Trimestral


Alocações confirmadas (Total: 100.0%):
IVVB11.SA: 30.00%
DIVO11.SA: 30.00%
FIXA11.SA: 30.00%
IMAB11.SA: 10.00%


Custo: 30 bps | 21 rebalanceamento(s) | Custo Total ~R$68.48


Seu retorno acumulado foi de 74.75%

Retorno acumulado do benchmark foi de 37.83%

Seu retorno anualizado foi de 10.94%

Retorno anualizado do benchmark foi de 6.15%

Sua volatilidade anualizada foi de 7.45%

Volatilidade anualizada do benchmark foi de 18.54%

Seu Sharpe Ratio anualizado foi de -0.0045

Sharpe Ratio anualizado do benchmark foi de -0.1625

Seu Sortino Ratio anualizado foi de -0.0063

Sortino Ratio anualizado do benchmark foi de -0.2244

https://preview.redd.it/ae2i0amhjn8h1.png?width=2921&format=png&auto=webp&s=6064b63cd6bc418fa8c3125e2730443f9f775311

https://preview.redd.it/ziez7l4ijn8h1.png?width=2887&format=png&auto=webp&s=8607b8df600f2d71b7b96d938770ead6fb5ffe83

Nosso sharpe foi negativo pois perdeu pro CDI (do Ibov também), mas nossa carteira apresentou resultados melhores que o benchmark.

Podemos ver que nosso sharpe é mais positivo em relação ao sharpe observado do Ibov.

Continuando a série de posts, como prometido, vim trazer os resultados melhorados das regressões binomiais negativas.

A abordagem agora é em painel, considerando os diferentes anos de coleta. Queremos remover o impacto da população (que estamos usando como offset) nas contagens por bairro, afinal, não queremos poluir a regressão com o efeito que bairros com grandes populações tem.

Queremos remover também, os efeitos fixos pertencentes a cada ano em específico, afinal, os anos são diferentes uns dos outros.

NegativeBinomial Regression Results                      
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   No. Observations:                 1368
Model:               NegativeBinomial   Df Residuals:                     1358
Method:                           MLE   Df Model:                            9
Date:                Fri, 19 Jun 2026   Pseudo R-squ.:                 0.02560
Time:                        20:50:34   Log-Likelihood:                -4792.0
converged:                      False   LL-Null:                       -4917.9
Covariance Type:              cluster   LLR p-value:                 4.195e-49
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         -3.6334      1.056     -3.439      0.001      -5.704      -1.563
idh           -4.3635      1.244     -3.509      0.000      -6.801      -1.926
ano_2018       0.3801      0.069      5.524      0.000       0.245       0.515
ano_2019       0.0711      0.083      0.857      0.392      -0.091       0.234
ano_2020      -0.3883      0.085     -4.551      0.000      -0.555      -0.221
ano_2021      -0.4204      0.108     -3.899      0.000      -0.632      -0.209
ano_2022      -0.4602      0.133     -3.451      0.001      -0.722      -0.199
ano_2023      -0.6527      0.135     -4.823      0.000      -0.918      -0.387
ano_2024      -0.8031      0.135     -5.934      0.000      -1.068      -0.538
ano_2025      -0.7968      0.179     -4.444      0.000      -1.148      -0.445
alpha          1.0039      0.093     10.775      0.000       0.821       1.187
==============================================================================
O coeficiente 'const' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0006)
O coeficiente 'idh' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0005)
O coeficiente 'alpha' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0000)

log(E[Y_it / Pop_it]) = B_0 + B_1(IDH_i) + Σ γ_t(D_t)

Coeficientes do Modelo: 
  B_0 = -3.6334 (p-valor: 0.0006, significante)
  B_1 (IDH) = -4.3635 (p-valor: 0.0005, significante)

Efeitos Fixos de Ano (γ_t): 
  γ_2018 = +0.3801 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2019 = +0.0711 (p-valor: 0.3916, não significante)
  γ_2020 = -0.3883 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2021 = -0.4204 (p-valor: 0.0001, significante)
  γ_2022 = -0.4602 (p-valor: 0.0006, significante)
  γ_2023 = -0.6527 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2024 = -0.8031 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2025 = -0.7968 (p-valor: 0.0000, significante)

Taxa de Ocorrências de Tiro per Capita = exp(-3.6334 -4.3635 · IDH + efeitos de ano)

Um aumento de 0.1 no IDH está associado a:

Um(a) redução de 35.4% na taxa per capita de ocorrências de tiro.

https://preview.redd.it/786joub3yc8h1.png?width=2474&format=png&auto=webp&s=30421edc88c62972873ca752bafde6592a1a791d

NegativeBinomial Regression Results                      
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   No. Observations:                 1368
Model:               NegativeBinomial   Df Residuals:                     1358
Method:                           MLE   Df Model:                            9
Date:                Fri, 19 Jun 2026   Pseudo R-squ.:                 0.02133
Time:                        20:51:40   Log-Likelihood:                -3587.3
converged:                      False   LL-Null:                       -3665.5
Covariance Type:              cluster   LLR p-value:                 4.279e-29
==============================================================================
                 coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
------------------------------------------------------------------------------
const         -4.0941      0.852     -4.803      0.000      -5.765      -2.423
idh           -4.9647      0.997     -4.978      0.000      -6.919      -3.010
ano_2018      -0.0114      0.092     -0.124      0.902      -0.192       0.169
ano_2019      -0.1273      0.113     -1.123      0.261      -0.349       0.095
ano_2020      -0.6840      0.094     -7.276      0.000      -0.868      -0.500
ano_2021      -0.5733      0.108     -5.316      0.000      -0.785      -0.362
ano_2022      -0.4703      0.108     -4.373      0.000      -0.681      -0.259
ano_2023      -0.4566      0.121     -3.777      0.000      -0.694      -0.220
ano_2024      -0.5790      0.101     -5.720      0.000      -0.777      -0.381
ano_2025      -0.3598      0.156     -2.307      0.021      -0.666      -0.054
alpha          0.9517      0.088     10.817      0.000       0.779       1.124
==============================================================================
O coeficiente 'const' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0000)
O coeficiente 'idh' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0000)
O coeficiente 'alpha' é estatisticamente significante (p-valor: 0.0000)

log(E[Y_it / Pop_it]) = B_0 + B_1(IDH_i) + Σ γ_t(D_t)

Coeficientes do Modelo: 
  B_0 = -4.0941 (p-valor: 0.0000, significante)
  B_1 (IDH) = -4.9647 (p-valor: 0.0000, significante)

Efeitos Fixos de Ano (γ_t): 
  γ_2018 = -0.0114 (p-valor: 0.9017, não significante)
  γ_2019 = -0.1273 (p-valor: 0.2613, não significante)
  γ_2020 = -0.6840 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2021 = -0.5733 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2022 = -0.4703 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2023 = -0.4566 (p-valor: 0.0002, significante)
  γ_2024 = -0.5790 (p-valor: 0.0000, significante)
  γ_2025 = -0.3598 (p-valor: 0.0210, significante)

Taxa de Vítimas Totais per Capita = exp(-4.0941 -4.9647 · IDH + efeitos de ano)

Um aumento de 0.1 no IDH está associado a:

Um(a) redução de 39.1% na taxa per capita de vítimas totais.

https://preview.redd.it/af3udvivyc8h1.png?width=2474&format=png&auto=webp&s=22273ddf68bbfc65c94d649e885d48fae7fc7063

Fala povo, vou fazer um v2 rápido do post anterior, respondendo nosso querido escudeiro u/Goodoldinvestor.

>Analise tá com um pouco de viés.

>O período escolhido tá favorecendo grandemente o IVVB11, esse é provavelmente o maior furo.

>O estudo começa em 2014, justamente antes da grande valorização do dólar frente ao real, antes do ciclo excepcional das big techs americanas, antes da explosão de empresas como NVIDIA, Microsoft, Apple e Amazon.
Ou seja: o retorno de 21,6% a.a. não veio apenas das ações americanas, veio de valorização do S&P 500 e do dólar contra o real.

Aqui é um tema polêmico, o backtesting e o intervalo de tempo estudado. Se eu pego só 2025-2026 por exemplo, (Liberation Day e esse ano com o conflito do Irã), que coincide com o rally do Ibov e a deterioração do apetite de risco (justificando a fuga de capital dos EUA e o gráfico de fluxo pra dentro da B3) dos investidores globais em relação a ativos US, muito provavelmente veríamos Ibov ganhando.

Isso é justo? Não. É um intervalo de tempo muito pequeno pra gente traçar uma conclusão. Idealmente, em backtesting queremos o MAIOR intervalo de tempo possível, que cobre inúmeros regimes de mercado. Bear Market da crise de 2008, Bull market do pós-covid, Efeito do Liberation Day, Irã, etc...

Dessa forma, conseguimos entender com mais confiança, o comportamento desses ativos ao longo do tempo. Claro, com ressalvas, dado que performance passada não determina futuro. Então não estou propondo em fazer forecast usando GARCH da volatilidade dos retornos pra ai compor uma série de retorno, não estou propondo a fazer valuation tão pouco.

Se você acha a bolsa americana / brasileira cara ou barata nos múltiplos atuais (P/L, P/Receita Total, um DCF chegando num preço justo, etc...), podemos discutir, mas esse não foi o intuito do post. Foi mostrar a performance histórica desses benchmarks.

>Ta meio misturado o prêmio do risco acionário americano com prêmio cambial.

Propositalmente, a minha tese é estar direcional tanto em dólar quanto em RV Americana. Significando que estou essencialmente short BRL (apostando em sua desvalorização) estando na outra ponta, long USD. Ao mesmo tempo, long RV, em termos de exposição a fatores de risco, eu pego o risco cambial + o risco de US Large Cap.

O instrumento hedgeado como o SPXR11, para um investidor brasileiro, consumindo em moeda local oferece um benefício quando o real se aprecia frente ao dólar, que faz com que os retornos do S&P 500 em BRL caia. O ETF mitiga esse risco, só que ao mesmo tempo perde o upside de ganhar mais em BRL quando o real deprecia.

https://preview.redd.it/ujo0k53i148h1.png?width=903&format=png&auto=webp&s=605c88b1c7aa6fb8493fd2b50fe5ef47340c1294

Gráfico 1: Dólar PTAX (Venda) - Série 1 no SGS.

Fonte: SGS, BACEN.

Acontece que o real depreciou absurdamente, tu mitigar o risco do real apreciar e comer teus retornos do S&P em BRL parece ser contra intuitivo sinceramente. Se a gnt pensar, o investidor patriota segurando ativos em BRL só conseguiu uma folga de 2025 pra cá por conta do Trump, que motivou o rally dos países emergentes, não foi só o Brasil que recebeu fluxo de capital saindo dos EUA afinal.

>Outro ponto é que é bem estranho comparar IVVB11 com CDI.

>O Sharpe foi calculado usando CDI como taxa livre de risco, até aí tudo bem para um investidor brasileiro.
Mas existe um problema, o IVVB11 possui risco acionário americano e risco cambial, enquanto CDI é
risco soberano brasileiro.
O Sharpe acaba sendo influenciado por duas economias completamente diferentes.

>Pra avaliar a eficiência do S&P 500 tinha que usar o Treasury Bills.

Aqui acho que temos que quebrar em partes, primeiro pra um residente vivendo nos EUA, tô contigo nesse trecho 100%. Porque ele consome em moeda local, o país deles não é ao contrário (onde historicamente a taxa livre de risco bate os retornos de mercado) e o risco de crédito coincide com o rating local (quando a gente compara ativo US, a taxa de desconto é Treasuries, você está correto).

Só que ai começa, IVVB11 NÃO É ativo US. Ele é listado na bolsa BR com liquidez da bolsa BR em BRL, não é equivalente ao ETF SPY por exemplo (listado na NYSE em USD). Se eu fosse usar o SPY, eu iria ou pegar as listagens brasileiras e converter para USD, ou achar listagens equivalentes dos ativos brasileiros (ADRs) no mercado americano, ou converter o próprio SPY para BRL.

Então tá correto comparar ele com benchmarks brasileiros, a moeda (BRL) está equivalente e estamos considerando listagens no mesmo mercado, já que o processo de converter um BOVA11 pra USD ou SPY para BRL é uma aproximação pela diferença na liquidez dos produtos).

Ai a segunda parte, nosso país é de cabeça pra baixo...

https://preview.redd.it/ocy0mv17548h1.png?width=903&format=png&auto=webp&s=f238c2672cf2005c5e1fc1440108544e36870244

Gráfico 2: Selic Anualizada Base 252 - Série 1178 no SGS.

Belíssima taxa de juros de 2 dígitos de forma consistente. Isso que é país porra.

Nossa renda fixa tem retorno de renda variável, nesse país FAZ SENTIDO (total anti literatura isso kkkkkkkkkk), empurrar a PORRA TODA em taxa livre de risco de viver de rentismo. Tu não precisa se expor a risco no Brasil. Receita pra bater o Ibov seria abrir a página do Tesouro Direto / CDBs / Debêntures Incentivadas.

Em termos de CAPM, (Rm - Rf), o prêmio de risco do mercado no Brasil é negativo. Ou seja, renda fixa é na verdade O BENCHMARK, tu compara com renda variável porque tem retorno de renda variável. Em termos de Sharpe agora, simplesmente não é eficiente alocar em renda variável brasileira, não vai gerar excesso de retorno contra Rf.

>Outro ponto que traria seria sobre o BOVA11.
De forma costumeira ele não reinveste os dividendos de forma adequada e também tem uma forte concentração setorial.

>O benchmark mais ideal seria um total return do ibovespa ou IbrX, falo porque existem muitos estudos que mostram que os dividendos representam uma parcela violenta do retorno histórico brasileiro.

Levantou meu interesse aqui, tem algum paper mostrando essa ineficiência do BOVA11 no que tange reinvestimento dos dividendos? Gostaria de ler, mas de qualquer forma, adicionei o DIVO11 na análise anterior e ele também perdeu pro S&P 500.

Eu reconheço o peso dos dividendos, não a toa testei e vi que nem a carteira dividendo bate o IVVB11. É só um reforço para o argumento de que renda variável no Brasil é bem caca mesmo, até no que tem de "melhor" que são as ultra pagadoras de dividendo.

Que inclusive em termos de finanças corporativas é um sinal meio azedo, significa que a companhia não tem nenhum interesse em reinvestir o caixa na empresa e a melhor opção econômica é distribuir a bolada, assim remunerando o investidor. Exemplo? Klabin. Essas empresas não tem mais pra onde crescer (esquece acúmulo de capital nesses papéis), elas pegam caixa e torram em dividendo.

>Janela de 100 dias é estatisticamente fraca, Aces.
Tem muito ruído.

>O beta e a correlação mudam de mais em prazos mais curtos.
Você assumiu também que o beta próximo de zero significa independência do mercado brasileiro, mas na verdade ele mede a sensibilidade ao ibovespa, não independência econômica ou ausência de risco.
IVVB11 continua muito dependente de tecnologia, juro americano e crescimento global.

Po essa aqui me pareceu pessoal kkkkkkkkk, vamo lá, não é bem assim. A ideia de usar janelas móveis é propositalmente para identificar choques e mudanças de regimes, a gente quer ver os ruídos. Em gestão de risco é padrão esse tipo de visualização, não fazemos nenhum tipo de inferência (preço vai fazer x, retorno vai fazer y, etc, qualquer tipo de projeção pro futuro) a partir desses resultados. São diagnósticos. Esse foi o retorno / volatilidade anualizada dessa janela em particular.

Quando a gente identifica choque, a gente vai lá investigar o motivo. Vimos que recentemente benchmarks de RV brasileira decolaram, isso foi possível de identificar pela análise das janelas móveis, se não, a gente teria só a performance acumulada / CAGR que mosrtra o resultado consolidado no período, não vendo as mudanças na série de retorno anualizado ao longo do tempo.

Foi possível identificar também que esse choque é um choque de fato, não uma mudança estrutural, o responsável foi o investidor estrangeiro diversificando sua carteira para ativos EX-US. Os mesmos investidores estão vendendo as posições BR, vendendo pra quem? Institucional e Varejo Local.

Tem crescimento local de produtividade -> Renda -> PIB -> Poupança -> Investimento pra justificar o rally dos investidores locais?

>Seu drawdown não tem ajuste cambial, que é um erro grande, forçando o câmbio a ser um amortecedor, tipo um hedge.
Não significa superioridade intrínseca das empresas americanas.

Cobrimos esse ponto, estamos direcional em dólar propositalmente, o processo de desvalorização do real mitigando os drawdowns do S&P 500 é na verdade o comportamento que desejamos.

Eu pego retorno maior de RV Americana em BRL e ainda ganho DD menor em BRL também, ô delícia. A preocupação da nossa tese é os EUA implodir ou o Brasil arrumar a casa, probabilidades não-zero mas distantes KKKKKKKKKKK.

>O mais crítico é que o S&P 500 remove perdedores com frequência, direto empresas ruins saem e vencedoras entram. Diferente dos índices que temos aqui.

Aqui concordo contigo, é sobre grau de amadurecimento do mercado, temos poucas listagens, um mercado financeiro relativamente novo (ao menos qnd nós comparamos com Europa e EUA), cenário micro e macro estressante para IPOs e assim a nossa própria bolsa tem poucas empresas. Muito provavelmente todas as empresas BR (que tinham interesse de abrir capital) e atendem os critérios da B3 já estão dentro do índice.

>Você dizer que o rally vai acabar não tem sustentação nos dados que apresentou, tá mostrando entrada de fluxo mas o fluxo não prevê topo. Essa parte é mais sua opinião do que análise quantitativa.

É... desculpa estar falando assim agora, mas parece um certo desconhecimento de macroeconomia. Tinha mencionado acima isso aqui "Tem crescimento local de produtividade -> Renda -> PIB -> Poupança -> Investimento pra justificar o rally dos investidores locais?", não foi por acaso. Acho que vale um contexto, fiz um post recentemente quebrando os resultados de PIB pro Q1 2026.

Relembrando contas nacionais: Y (PIB) = C + I + G + (X-M), onde:

• C é o Consumo das Famílias.
• I é o Investimento, segmentado em Investimento Público, Privado e famílias.
• G é o gasto do governo.
• (X-M) é a Balança Comercial, exportações - importações.

Dito isso, parte 2, modelo de Solow. Eu vou resumir aqui porque real não to a fim de prosseguir em economia do crescimento agora (embora eu AME o assunto, se quiser podem me chamar na DM ou deixar um comentário pra gnt conversar sobre depois), mas é um modelo importantíssimo para discussão de crescimento econômico.

Segue o gráfico interativo exemplo do Wolfram para o modelo, a ideia aqui é uma das variáveis do modelo do Solow é taxa de poupança (exógena no modelo), ela é um dos determinantes chave para o crescimento.

Poupança gera investimento:

• A variável exógena determina o quanto a economia investe em novas máquinas e infraestrutura.
• Acúmulo de capital: Esse investimento aumenta o estoque de capital por trabalhador, gerando crescimento econômico.
• Efeito temporário no crescimento: Por causa dos retornos decrescentes, aumentar a poupança eleva o patamar da economia (estado estacionário), mas não gera crescimento infinito sozinho. (aqui entraria a produtividade total dos fatores, que seria de maneira brusca, tecnologia. Menciono melhor no post sobre PIB.)

https://preview.redd.it/com73463q48h1.png?width=859&format=png&auto=webp&s=bed9dcd8f4b2d7cac2baca7322004891a729a87b

Gráfico 3: Taxa de Poupança das Famílias.

Fonte: Artigo do BACEN.

Isso é ridiculo cara, nossa taxa de poupança para basicamente todas as faixas de renda é de um dígito (exceto os ricaços no Sul kkkkkkkkk, ao menos eu acho, não dá pra distinguir na escala que o gráfico tá).

A gente é um país endividado, que poupa pouco. Nosso investidor local de varejo NÃO TEM força econômica pra manter esse rally. E é visível:

https://preview.redd.it/080m8za6r48h1.png?width=980&format=png&auto=webp&s=4f7b01e14e1e3467f607e3854befce498b8b2d9d

https://preview.redd.it/x93oay68r48h1.png?width=989&format=png&auto=webp&s=8fc8c76d932d69b57af191317c905f0cb8b8e351

https://preview.redd.it/45icpp5ar48h1.png?width=993&format=png&auto=webp&s=c7ab60752e6a8220f06ceb645499f65d1352bdcb

Gráficos 4, 5 e 6: Fluxos de Investimento.

Fonte: https://www.dadosdemercado.com.br/fluxo

Quem carregou esse rally foi o fluxo estrangeiro, basta esse fluxo ir embora que puf, não tem perspectiva de crescimento econômico que justifique aumento na renda das famílias, etc, os motivos citados acima.

>Algo também bem importante é que a análise não olha valuation hoje, porque nenhum investidor consegue comprar passado. Acho que essa discussão é bem mais complexa e não deveria ser pautada olhando CAGR histórico.

Concordo mas porra valuation é pior ainda. SpaceX ai ta listada a 1.75 trilhões, estamos achando que ta cara? Mais subjetivo que o tipo de comediante que tu gosta. Quem é fanático por IA e hardware sabe que a demanda por GPU e compute deve continuar subindo (contando que modelos não continuem inovando no escopo token efficiency) e a SpaceX tá bem posicionada pra isso.

Mas pra terminar, fiz umas alterações na análise pra cobrir:

• Intervalo de tempo maior.
• Comparação com outros mercados emergentes.
• Todos ativos listados na NYSE, em USD.
• Em vez de cotar o S&P em BRL, vamos cotar os emergentes em USD.
• Usando Treasury como taxa livre de risco.

Os ativos em questão:

• SPY -> SPDR S&P 500 ETF Trust (nosso Rm em termos de CAPM).
• EWZ -> iShares MSCI Brazil ETF (portfólio de mercado BR negociado em dólar).
• EWY -> iShares MSCI South Korea ETF (portfólio de mercado da Coreia do Sul negociado em dólar).
• VWO -> Vanguard FTSE Emerging Markets ETF (segue o índice FTSE, que não considera a Coreia do Sul como emergente).
• EEM -> iShares MSCI Emerging Markets ETF (segue o índice MSCI, que inclui a Coreia do Sul).

Resultados...

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Dados de 2005-03-10 até 2026-06-17:

CAGRs em % a.a: 
[5.82, 6.96, 7.18, 10.51, 10.92]

-> Perdemos pra todos os ativos...

Perdemos pros índices de emergentes, pro SPY e pra Coréia do Sul.

E não foi por pouco não, uma diferença de 1.14% ao ano entre o EWZ e o VWO.

Considerando o EEM, essa diferença seria de 1.36% ao ano.

Sinceramente, se um ser quer ter exposição a mercados emergentes, porque invés de fazer stock-picking, ou comprar BOVA/DIVO11 o cara não lança um ETF de emergentes diversificado que por incrível que pareça, bate nossa bolsa?

Pra mim parece fazer sentido kkkkkkkkk.

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Beta de VWO em relação a SPY: 1.1195
Beta de EEM em relação a SPY: 1.1912
Beta de EWY em relação a SPY: 1.2004
Beta de EWZ em relação a SPY: 1.3277

O beta do EWZ é o mais agressivo em relação ao SPY e é o ativo com o pior retorno.

A agressividade não vale a pena po. Não é que nem o QQQ (ETF da Nasdaq) que entrega retornos maiores e alpha consistente em relação ao SPY.

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Beta de EWZ em relação a SPY (últimos 100 dias): 1.2179

Beta de EWY em relação a SPY (últimos 100 dias): 3.2700

Beta de VWO em relação a SPY (últimos 100 dias): 1.2876

Beta de EEM em relação a SPY (últimos 100 dias): 1.7348

O que te falei da importância das janelas móveis? Veja como é ÓBVIO o choque do Trump como POTUS e suas decisões nos betas, liberation day em 2025 e Irã em 2026.

O beta do EWY (Coréia do Sul) disparou, esse sim tem uma agressividade que tá compensando com retorno recentemente.

Note também como isso é um desvio em relação a aparente tendência temporal, ao longo do tempo parece que os papéis emergentes vinham ficando menos agressivos em relação ao SPY, mas bastou chegar o laranja que mudou-se o comportamento todo, agora os betas tão decolando.

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Usando Treasury 30yr (^TYX) como taxa livre de risco...
Taxa livre de risco anualizada: 3.5632%

Índices de Sharpe de 2005-03-10 até 2026-06-17:

EWZ: 0.0580

VWO: 0.1236

EEM: 0.1242

EWY: 0.2077

SPY: 0.3606

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Drawdown Máximo de 2005-03-10 até 2026-06-17:

EWZ: -77.25%

EWY: -74.14%

VWO: -67.68%

EEM: -66.43%

SPY: -55.19%

Pior sharpe, maior drawdown, bolsa BR é uma desgraça kkkkkkkkkkk.

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Retornos anualizados mais recentes (últimos 100 dias):

EWZ: -15.30%

VWO: 13.15%

SPY: 18.92%

EEM: 38.85%

EWY: 139.35%

Voltamos ao ponto de como janelas móveis é importante, EWY descolou absurdo dos outros ativos nessas últimas janelas.

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Volatilidade anualizada mais recente (últimos 100 dias):

SPY: 14.55%

VWO: 21.72%

EWZ: 28.97%

EEM: 30.41%

EWY: 67.00%

A volatilidade dos retornos explica, EWY foi o ativo mais volátil nessas últimas janelas.

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Sharpe Ratio com VIX mais recente (últimos 200 dias):

SPY: 0.7900

VWO: 0.9458

EWZ: 1.0928

EEM: 2.0169

EWY: 6.8826

A vol implícita do mercado americano não tá segurando essa alta do papel sul-coreano mesmo não, negócio disparou e não é por conta de vol no mercado americano. Isso é interessante de investigar, o que tá levando a um rally tão forte na Coréia do Sul.