{"id":3591,"date":"2026-02-24T20:34:30","date_gmt":"2026-02-24T23:34:30","guid":{"rendered":"https:\/\/destinodasferias.com.br\/estudo-da-harvard-business-school-mostra-que-ia-preve-71-das-operacoes-de-fundos-ativos-indicando-que-apenas-29-das-decisoes-geram-o-verdadeiro-alfa-segundo-nber\/"},"modified":"2026-02-24T20:34:30","modified_gmt":"2026-02-24T23:34:30","slug":"estudo-da-harvard-business-school-mostra-que-ia-preve-71-das-operacoes-de-fundos-ativos-indicando-que-apenas-29-das-decisoes-geram-o-verdadeiro-alfa-segundo-nber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/destinodasferias.com.br\/es\/estudo-da-harvard-business-school-mostra-que-ia-preve-71-das-operacoes-de-fundos-ativos-indicando-que-apenas-29-das-decisoes-geram-o-verdadeiro-alfa-segundo-nber\/","title":{"rendered":"Estudo da Harvard Business School mostra que IA prev\u00ea 71% das opera\u00e7\u00f5es de fundos ativos, indicando que apenas 29% das decis\u00f5es geram o verdadeiro alfa, segundo NBER"},"content":{"rendered":"

Um novo estudo acad\u00eamico liderado por um professor da Harvard Business School indica que grande parte do trabalho dos gestores de fundos segue rotinas que m\u00e1quinas conseguem aprender, com implica\u00e7\u00f5es diretas para o valor da gestora ativa.<\/p>\n

Usando uma rede neural treinada em janelas m\u00f3veis de cinco anos, entre 1990 e 2023, os autores conseguiram prever a dire\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es de compra, venda ou manuten\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es em fundos m\u00fatuos com alta precis\u00e3o.<\/p>\n

O trabalho, intitulado Mimicking Finance<\/b>, foi divulgado como working paper pelo National Bureau of Economic Research, e suas conclus\u00f5es tamb\u00e9m foram noticiadas pela Bloomberg, conforme informa\u00e7\u00e3o divulgada pelo National Bureau of Economic Research e Bloomberg.<\/p>\n

Como a IA conseguiu prever as opera\u00e7\u00f5es<\/h3>\n

O modelo de aprendizado de m\u00e1quina foi alimentado com vari\u00e1veis como tamanho do fundo, fluxos de investidores, caracter\u00edsticas das a\u00e7\u00f5es e condi\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas mais amplas, e treinado em janelas m\u00f3veis de cinco anos entre 1990 e 2023.<\/p>\n

A rede neural foi capaz de antecipar cerca de 71% das decis\u00f5es<\/b> de negocia\u00e7\u00e3o sobre se um gestor iria comprar, vender ou manter uma a\u00e7\u00e3o ao longo de um trimestre, segundo os autores do estudo.<\/p>\n

Os pesquisadores destacam que o modelo prev\u00ea a dire\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es, n\u00e3o o seu tamanho, e que esse \u00e9 um limite que planejam abordar em trabalhos futuros.<\/p>\n

O que fica fora do padr\u00e3o e por que importa<\/h3>\n

A parcela de opera\u00e7\u00f5es que o sistema n\u00e3o conseguiu antecipar, cerca de 29%<\/b>, tende a estar associada a retornos acima do mercado, o que sugere que o verdadeiro alfa est\u00e1 concentrado nessa fra\u00e7\u00e3o menor da atividade.<\/p>\n

Em outras palavras, a atividade que foge dos padr\u00f5es rotineiros e detect\u00e1veis parece concentrar a maior parte do valor gerado pelos gestores, enquanto a parte previs\u00edvel pode ser reproduzida por algoritmos a menor custo.<\/p>\n

Como disse Lauren Cohen, professor de finan\u00e7as em Harvard e coautor do estudo, “Se 71% das suas decis\u00f5es podem ser antecipadas por um algoritmo, fica muito dif\u00edcil justificar as taxas de gest\u00e3o ativa para essa parte”<\/b>.<\/p>\n

Varia\u00e7\u00f5es entre fundos e limita\u00e7\u00f5es do estudo<\/h3>\n

O artigo observa que a previsibilidade varia conforme caracter\u00edsticas dos fundos. Fundos maiores, com taxas mais altas, equipes maiores e mais competi\u00e7\u00e3o tendem a ser, em m\u00e9dia, menos previs\u00edveis.<\/p>\n

Por outro lado, gestores com mandatos mais longos ou que administram m\u00faltiplos produtos tendem a mostrar decis\u00f5es mais previs\u00edveis, segundo os autores Yiwen Lu, da Universidade da Pensilv\u00e2nia, e Quoc H. Nguyen, da Universidade DePaul, que coassinam o trabalho.<\/p>\n

Os autores tamb\u00e9m explicam que modelos de aprendizado de m\u00e1quina conseguem capturar rea\u00e7\u00f5es complexas a fluxos, sinais de mercado e comportamento entre pares, mais do que modelos lineares tradicionais de fatores.<\/p>\n

Implica\u00e7\u00f5es para a ind\u00fastria de gest\u00e3o ativa<\/h3>\n

As conclus\u00f5es refor\u00e7am uma distin\u00e7\u00e3o importante, a previs\u00e3o do comportamento dos gestores parece mais simples do que prever os movimentos do mercado, porque h\u00e1bitos profissionais seguem padr\u00f5es reconhec\u00edveis.<\/p>\n

Segundo os autores, grande parte da atividade cotidiana dos fundos parece seguir um “manual comum”<\/b>, que pode ser mapeado e, em princ\u00edpio, reproduzido a custo menor, enquanto a criatividade humana estaria concentrada na parcela imprevis\u00edvel, menor, que produz alfa.<\/p>\n

Como conclui Cohen, “A parte genuinamente habilidosa, o componente imprevis\u00edvel e n\u00e3o rotineiro, \u00e9 real, mas pequeno”<\/b>, e as implica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas passam por reprecificar o que a atividade previs\u00edvel versus imprevis\u00edvel realmente vale.<\/p>\n

O estudo aponta para uma poss\u00edvel reavalia\u00e7\u00e3o das taxas cobradas por gestoras ativas, e abre caminho para debates sobre quando a automa\u00e7\u00e3o \u00e9 suficiente e quando a discricionariedade humana ainda \u00e9 necess\u00e1ria.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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