A empresa é uma medium-tech americana. Processo para senior machine learning engineer. Fiz:

1. entrevista com RH da intermediária
2. entrevista técnica da intermediária
   --fui aprovado--
3. hiring manager
4. live coding da empresa - aprovado
5. entrevista com vp de produto
6. entrevista com staff data scientist
7. entrevista com vp de engenharia
8. entrevista com diretor de engenharia
9. conversa com a hiring manager (de Novo!!!!!)

Desde junho essa punheta. Pra receber agora um e-mail falando que não fui aprovado. Tá mole nao.

Não estou desempregado. Só querendo outro trampo na gringa mesmo. E esse era quente, 9kUSD/mês. Vamos ao próximo 👍👍 😞

I spent the last month here at Budapest, and stayed close to the Margaret Island, so the M3/Trams at Nyugati are my go-to, basically anywhere I needed to head here in Budapest

Thing is whenever I drop off the metro M3, I never know where I land. Sometimes I exit through the exact same door I always do (the one that takes to Szent Isztvan krt). Sometimes I go up the stairs and BAM I am in the middle of WestEnd shopping Mall.

That shit is crazy, I feel like I am at Hogwarts sometimes lol

Just one other thing I love about this city.

O PM usa claude pra gerar uma task
Eu uso o claude pra fazer a task

Uso o claude pra abrir um PR da task

Um amigo usa o claude dele pra revisar a task

Eu uso meu claude pra ler os comentarios e fixar (great catch!)

uso o claude pra dar o push com lease

fecho o computador e vou jogar videogame

Não sou de forma alguma hater do conceito de modelos opensource. Meu sonho era que a anthropic e openai derretessem e sumissem do mapa.

Mas ao contrário do que muitos falavam pelas internets, eu não conseguia trabalhar com os modelos chineses. Deepseek errava muita coisa idiota. Se funcionava, era um output tosco e esquisito.

Até que essa semana decidi testar o GLM 5.2, e acho que estamos num nível que ainda não é o mesmo que o gpt 5.5/opus 4.8. Muito menos mythos/fable. Imagino que está no nivel do opus 4.5?

Mas já é bom o suficiente pra 99% das minhas tarefas de código. Estou entregue.

Acredito que se um dia os modelos open-source atingirem o que temos hoje com gpt 5.5, it's over pros betas americanos.

Esse ano promete

Eu até entao nao conheci nenhum dev que havia sido layoffado pela IA, ate entao era so noticia.

Aconteceu comigo. Trabalhava ate 15 minutos atras para uma empresa americana (recente, mas fundo de trade gigantesco). Eles voltaram todos pro escritorio há aproximadamente 3 meses, em San Francisco. So o baiano aqui ficou de casa mesmo. Eu era contractor, so tinha contato na empresa com meu chefe, meu slack era bloqueado para conversar so com ele. Ele não é programador, é trader que sabe fazer uns scripts.

Eu não tinha acesso a documentaçao interna da empresa, nao participava de reunião interna, não sabia nada do business. Só mantinha os pipelines de dados funcionando e acabou.

Ate que ele marcou uma reuniao, e o papo era que nao daria pra manter mais alguem que nao esta no escritorio, que nao tem valhido a pena. Ou eles conversam com quem ta do lado ou falam com o modelo. O fudido aqui fica fora da festa.

O jeito de trabalhar era bastante ortodoxo, eu nao tinha sprint, nao tinha equipe, nao tinha reuniao. So entregava o que tinha que entregar e tchau. Meu chefe passava a demanda e eu fazia. Foram 2 anos assim.

Há 3 meses eu estava atoa, e meu chefe nao me procurava. Tentei contato milhares de vezes, mas sempre era um "ah to muito ocupado", "depois eu olho", "markets are crazy those days" (com a guerra e esse bull market insano as coisas la ficaram malucas, nao tiveram tempo pro baiano do codigo).

Fiz diversas melhorias no sistema, e sempre recebia um "ok, depois eu vejo". E ficou por isso mesmo. Ate que desisti. Nao mandava mensagem mais, já sabia que a merda tava escrita.

Mas pelo menos a demissão foi "humanizada". Vao me dar o salario desse mes + 3 meses de severance.

O que ninguem contava era que eu ja estava com mais 2 empregos (sendo um pra gringa). Ou seja, nao vai mudar nada na minha vida, so não vou ter mais uma fonte grátis de dinheiro.

Foi bom enquanto durou.

Disclaimers: Não sou economista, não vendo curso, não sei porra nenhuma, sou muito burro. Trabalho com dados e estatística há muitos anos. Tenho pouquíssimo tempo de mercado. Dito isso, vamos ao conteúdo.

Decidi fazer esse estudo para comparar estatisticamente como se comportariam a filosofia Boglehead e Bastter em um período de 20 anos.

Diria que 2 extremos quando queremos discutir filosofias de investimento. Bogglehead defende uma exposição total aos mercados atraves de uso de etfs de baixissimo custo (VOO/VT/VTI/SPY...)

E a Bastter procura diversificar através de stock picking. Os critérios são basicamente esses:

1. Empresa com lucro consistentes nos ultimos 10 anos
2. IPO há mais de 7 anos
3. Empresa com ON
4. Diversificar ao ponto de diluir ao maximo o risco do portfolio
5. #PAS

O Bastter sempre que possível mostra que é contra os ETF's, com alguns argumentos talvez enviesados, como por exemplo:

>ETFs temáticos sempre vão a zero

Pouco (ou nada) interessam esses ETFs para Boggleheads.

>- As taxas dos ETFs são abusivas e no longo prazo acabam com a rentabilidade

Boggleheads buscam investimentos em ETFs de baixissimo custo, esse argumento é irrelevante para o estudo.

>- ETFs não filtra empresas ruins;

Nada garante que stock picking com a metodologia Bastter tambem não vai deixar de filtra-las

>- Boas ações tendem a render mais que a média

Aqui não há dúvidas. Isso é óbvio

E o principal que motivou esse estudo:

>Investir em ETF te afasta dos Tenbaggers

Dando contexto, TenBaggers foi um termo cunhado pelo lendário Peter Lynch para definir aquelas ações que mudam o patamar do portfolio, trazendo ganhos de 10x ate 100x o investimento.

Dito isso, montei uma base de dados que consistia em um snapshot do S&P500 em 03/01/2006, com todas as empresas ali presentes. Filtrei todas as empresas que foram adquiridas, tiveram OPA, quebraram ou por algum motivo não existem em 2026 (o que enviesaria o estudo para stock picking, mas fazer o que). Nesse passo foram removidas 163 empresas (!!). Sobrando entao 338.

Dessas 338, precisava encontrar o histórico de lucros dos ultimos 10 anos (1996-2005). O site do bastter possui tudo isso. Dessas 338 empresas, consegui informação historica de 281.

Dessas 281, 140 passaram no filtro de lucro liquido nos ultimos 10 anos. Ou seja, houve lucro consistente e crescente entre 1996-2005. Para esse critério utilizei NetIncome>0 em todos os anos para desconsiderar empresas com prejuizos, e a inclinação da curva em regressao linear>0, para descartar empresas andando de lado.

Dessas 140, consegui atraves da api do yahoo finance 134 repostas de total returns ajustados. Portanto nosso universo selecionável de stocks no final foi de 134 empresas.

Com essas 134 empresas no nosso pool final, havia cerca de 2.98e38 (!!!) possibilidades de carteira com 50 ações com divisao igual entre elas.

A simulação

Dito isso, rodei 10 mil simulações. Cada simulação sorteava 50 empresas dentro do universo final e aplicava:

2% do capital inicial em cada empresa
valor final da posicao = 2% * capital inicial * multiplo de retorno da ação

Capital inicial hipotético: US$ 100.000,00

Período: 03/01/2006 até 08/06/2026

Para retornos, usei. Adj Close do yfinance.

Resultados

O benchmark escolhido foi SPY, que é o que temos mais tempo de historico se formos falar do S&P500. 100 mil dolares em spy teria se convertido em:

US$ 100.000 -> US$ 847.485,77
Multiplo: 8,47x

A distribuicao das carteiras simuladas ficou assim:

• média: US$ 791.304,15;
• mediana: US$ 785.749,48;
• P05: US$ 629.398,48;
• P95: US$ 969.493,71;
• melhor carteira simulada: US$ 1.138.139,99;
• pior carteira simulada: US$ 473.698,86;
• probabilidade de bater SPY: 29,62%.

Em outras palavras: nesse setup, a carteira mediana ficou abaixo do SPY.

https://preview.redd.it/jac4y6qn5b6h1.png?width=3050&format=png&auto=webp&s=2852364cb7277f91230ac9bf17758ea1eebd1351

Ai voce me pergunta, ah e as tenbaggers?

Elas existiram, claro. As maiores multiplicadoras foram:

https://preview.redd.it/xhrahnqt5b6h1.png?width=2600&format=png&auto=webp&s=4955dd692dc005b5fc57063bc1485997b0298382

Ah, e uma observação muito importante. Em todo video do Bastter ele fala: "Se você tivesse comprado Amazon ou Apple 20 anos atrás e segurado voce estaria milionario hoje"

O que é inegável. Mas! Pela filosofia Bastter, você não teria comprado nenhuma delas em 03/01/2006. Ambas estavam no S&P500, mas AAPL teve prejuízo em 1996,97 e 2001. AMZN teve prejuizo de 96 ate 2002. Portanto elas seriam consideradas lixo.

E AMZN teve um múltiplo de 104x e AAPL 135x.

Minha leitura do estudo (sou burro)

Esse estudo não prova que stock picking é ruim. Não prova que ETF é bom. Acho que a única coisa que ele sugere é:

Apenas filtrar empresas por lucro liquido positivo e tendencia crescente, dentro de um universo inspirado na filosofia Bastter, nao tornou provavel bater o SPY entre 2006 e 2026.

Mesmo nesse estudo que claramente favorece stock picking, por retirar as empresas que quebrarm, a chance de bater S&P500 foi só de 29,62%.

Tenbagger isolada com 2% inicial ajuda muito, mas não garante que a carteira inteira bata o índice.

Limitações do estudo:

- Confiei no repositorio (nas fontes de dados) para o snapshot de 2006 do S&P500;

- empresas desativadas, adquiridas, fundidas, falidas ou com evento corporativo complexo nao foram modeladas;

- usei dados da Bastter conforme disponiveis hoje;

- usei NetIncome de 1996 a 2005, embora a compra simulada fosse em 03/01/2006, o que introduz lookahead bias;

- usei `Adj Close` do yfinance como aproximacao de retorno total;

- nao testei valuation;

- nao testei selecao manual;

- nao testei aportes recorrentes;

- nao testei rebalanceamento;

- nao testei outros filtros como margem, ROE, divida, fluxo de caixa ou qualidade subjetiva.

Para mim, o estudo reforça uma ideia meio desconfortável: escolher boas empresas olhando para o retrovisor pode parecer fácil, mas transformar isso em uma carteira que bata o mercado de forma robusta é outra história.

Fontes de dados:

Snapshot do S&P500: https://github.com/hanshof/sp500_constituents

Dados de lucro histórico: Bastter.com

Outros dados financeiros: API do Yfinance

edit1: typo

Que eu consigo fazer o que fazia antes, nao tenho duvidas. A duvida é se aguento acompanhar o ritmo requerido pelas empresas do jeito old school. Digitar funçao por funçao, na unha.

Uma pena que o mercado chegou nesse ponto.

Ouvi coisas boas do autocomplete do cursor. Vou testar pelo menos isso. CANSEI

Simplesmente titulo

Entrevistei para algumas gringas no ultimo mes, de 5 entrevistas que fiz, 2 foram com devs brasileiros.

Parece surgir uma tendencia de "home-bias". Brasileiro busca brasileiro e isso é bom pra caralho

Indiano faz isso desde 2000 e guaraná com rolha. Nossa hora ta chegando