Um experimento com inteligência artificial revelou que a maioria dos grandes fundos brasileiros adota padrões de investimento suficientemente previsíveis, a ponto de permitir que algoritmos antecipem seus próximos movimentos de compra, manutenção ou venda de ativos. O resultado acende um alerta sobre a diferenciação na gestão de recursos e o futuro da indústria.
O levantamento, conduzido pela Hurst Capital a partir de dados públicos da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), analisou mais de 200 mil operações realizadas por 174 fundos com patrimônio superior a R$ 500 milhões. Utilizando modelos avançados de machine learning, especialmente redes neurais do tipo LSTM (Long Short-Term Memory), o estudo buscou identificar padrões comportamentais ao longo do tempo, um diferencial em relação a métodos tradicionais, que analisam apenas dados isolados.
Na prática, os algoritmos alcançaram 68% de acurácia média ao prever decisões dos gestores. Mais relevante, porém, foi o fato de que, em 76% dos fundos analisados, a inteligência artificial superou uma estratégia básica de previsão, considerada “ingênua” (naive).
A iniciativa foi inspirada no estudo internacional “Mimicking Finance”, publicado em 2026 pelo National Bureau of Economic Research (NBER), que já havia demonstrado a capacidade de algoritmos preverem decisões de gestores nos Estados Unidos com 71% de acerto.
Para o CEO da Hurst Capital, Arthur Farache, os dados indicam uma mudança estrutural no setor. “A tecnologia está encurtando a distância entre informação e decisão. Se o processo de gestão for excessivamente padronizado, ele se torna replicável e, portanto, menos diferenciado”, afirma.
Um dos achados mais relevantes do estudo foi que os gestores considerados “imprevisíveis” pelos modelos apresentaram, em média, retornos superiores. Ou seja, quanto mais difícil foi para a inteligência artificial antecipar o comportamento do gestor, melhor foi o desempenho obtido.
Segundo Farache, esse resultado aponta para uma reflexão importante sobre geração de valor. “Isso sugere que o verdadeiro alpha pode não estar em estratégias lineares ou totalmente modeláveis. O prêmio real está na capacidade de gerar assimetria e romper padrões históricos que uma inteligência treinada com dados passados consegue identificar”, diz.
O avanço da tecnologia também levanta questionamentos sobre o modelo de remuneração da indústria. “Estar entre os 76% previsíveis pode significar risco de comoditização. O investidor começa a questionar por que pagar taxas elevadas por algo que um algoritmo consegue reproduzir com alto grau de acerto”, afirma Farache.
Como parte da iniciativa, foi desenvolvido um dashboard interativo com acesso à metodologia completa, incluindo o processo de extração dos dados da CVM, comparações entre estilos de fundos, como Macro, Ações e Long/Short, e o desempenho dos diferentes modelos utilizados, como LSTM e regressão logística.
A pesquisa foi estruturada como um projeto aberto, permitindo contribuições de gestores, alocadores e profissionais quantitativos. O objetivo é aprofundar o debate sobre previsibilidade, eficiência e geração de alpha no mercado brasileiro.
Para Farache, o cenário aponta para uma elevação do nível de exigência na gestão de investimentos. “O avanço da IA não elimina o gestor, mas eleva o nível de exigência. A diferenciação passa a depender menos de padrão e mais de visão estratégica, timing e leitura de contexto”, conclui.
