A IA precisa de ferramentas para investir

Quando comecei a me interessar por investimentos, algo sempre me incomodou: parecia que eu sempre investia pela tese dos outros. Alguém sugeria uma empresa, outro dizia estar fazendo tal coisa, um guru anunciava um trade e todos corriam para copiar…

Isso foi no auge da fintwit, quando muitos gestores e investidores brasileiros se reuniam no Twitter, compartilhando ideias e memes, contando vitória, xingando políticos, e por aí vai.

Eu, como muitos outros, fui vítima desse fenômeno. Uma empresa ganhava tração, uma tese era firmemente defendida, e eu sem perceber imitava um investimento, muitas vezes sob uma falsa impressão que a tese era, de fato, minha.

O problema dessa abordagem é que no momento que as coisas dão errado – o que no mercado financeiro é extremamente comum – se você não tem uma base sólida que te faça sobreviver à tempestade, grandes são as chances de você capitular, vender quando deveria ter comprado, ou comprar quando deveria ter vendido.

Daí surgiu naturalmente meu interesse pela análise quantitativa, a esperança de que métodos matemáticos e estatísticos removeriam o viés humano de cada tese – quando tudo aponta para a venda e o sunk cost fallacy nos segura, ou quando os indicadores se alinham para uma compra mas falta coragem para apertar o gatilho. Nesses casos, os frios números são o norte, o algoritmo faz sua parte e temos substrato para a tomada de decisão.

Foi com esse intuito que em 2020 lancei o QuantBrasil, à época um blog onde compartilhava estudos quantitativos. Alguém dizia que comprar um ativo quando seu IFR2 caía abaixo de 30 era um bom negócio, mas era mesmo? Alguém tinha se dado o trabalho de testar? Se era uma ideia importada do mercado americano, houve uma análise correspondente no Brasil?

Naturalmente esses estudos beneficiaram-se de um conjunto de ferramentas que, depois de validadas, foram disponibilizadas ao público através do Plano Premium. De lá pra cá o QuantBrasil foi sendo enriquecido com funcionalidades, ferramentas, dados, até virar um canal no YouTube que deu origem à comunidade que hoje conta com mais de 40 mil inscritos e à essa newsletter cujo nome não me deixa esquecer de suas origens.

Mas se investimentos quantitativos foram a pedra angular desse trabalho, eu rapidamente percebi um interesse da comunidade por inteligência artificial, o que naturalmente levou-me a pivotar o foco principal do meu conteúdo para esse assunto – o que, diga-se de passagem, foi o grande responsável pelo relativo sucesso do canal e da newsletter.

Foi justamente por isso que dediquei meus últimos meses à construção da CLI do QuantBrasil, que hoje anuncio publicamente. Esse projeto é a união desses dois mundos – investimentos e inteligência artificial – diretamente no seu harness favorito, pronto para ser utilizado pelo seu agente.

Para explicar com mais detalhes o que é a CLI, como você pode instalá-la, exemplos e casos de uso, gravei um vídeo completo que você pode conferir no YouTube.

Também criei uma thread no Twitter explicando detalhadamente cada caso, exemplificando em harnesses diferentes (só nesse vídeo mostro o resultado no Hermes, Codex, Claude Code e OpenCode).

Mas qual a vantagem de se usar IA com finanças quantitativas?

Por mais inteligentes que sejam os modelos, sem ter acesso a ferramentas especializadas suas análises de investimento serão rasas e tenderão ao lugar comum. Para diferenciar-se da manada, é necessário analisar sob óticas diferentes, cruzando informações que não são facilmente encontradas: momentum, volatilidade, indicadores fundamentalistas, direção do mercado, etc. Um agente de posse dessas informações pode analisar muito mais a fundo um ativo ou trade, aumentando significativamente a chance de sucesso.

A melhor forma de explicar isso é relatando o seguinte experimento que venho conduzindo.

Criei um loop no Codex que iniciou uma simulação de composição de portfólio com R$ 100 mil. O agente foi instruído a:

• Montar uma carteira com esse capital, utilizando apenas os ativos da bolsa brasileira e respeitando sua dinâmica (e.g. lotes de 100 ações).

• Ao final do dia, comparar o desempenho da carteira com o IBOV.

• Antes de cada pregão, reavaliar a carteira de acordo com as condições de mercado e fazer as modificações, se necessário.

• Para isso, ele deveria utilizar as ferramentas do QuantBrasil, podendo escolher quantos ativos desejasse.

No momento que escrevo, foram 14 pregões, com 10 vitórias da IA (um retorno excedente de +2,6% em apenas 15 dias).

Conhecer a CLI

É incrível ver o agente “raciocinar”, combinando o regime do mercado (por exemplo, ativos acima da média móvel de 20 períodos) para decidir por posições mais defensivas ou agressivas (combinando momentum, volatilidade e outros indicadores técnicos). Por vezes a carteira se manteve a mesma, em outras um determinado ativo deu lugar a um terceiro cujo aspecto técnico era mais interessante.

Embora os agentes não substituam a responsabilidade do humano em apertar o gatilho na hora de investir, estou convencido de que somos capazes de obter retornos muitos maiores usando ferramentas como o QuantBrasil. Além disso, compactuo integralmente com a visão do Thariq, um dos principais engenheiros do Claude Code, de que o futuro é permitir que os agentes de IA operem qualquer SaaS de forma headless.

Thariq@trq212

weird that there's a "make a lot of money" button and nobody's pressing it (take your SaaS, make it headless, let agents use it, charge per interaction esp for enterprises)

10:39 PM · Aug 18, 2026 · 417K Visualizações

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A CLI do QuantBrasil é minha humilde tentativa de me antecipar a essa tendência. É muito mais fácil interagir com as ferramentas via agente do que clicar em diversos botões na UI. Tem dúvidas sobre uma estratégia? A IA pode te explicar. Quer testar diversas teses em paralelo? Faça isso com subagentes. Deseja monitorar uma condição de mercado? Configure um loop no seu harness favorito e peça para ser avisado no momento que acontecer.

Os ganhos vão além da praticidade de se deixar agentes operando as ferramentas. Genuinamente eles podem explorar mais do que conseguiríamos fazer, processar dados de forma mais rápida, cruzar informações que antes ficariam escondidas, e realizar o stress-test de premissas que deixaríamos passar.

Quando criei a plataforma do QuantBrasil, minha visão era ter um radar de mercado: uma tela que mostrasse tudo que estava acontecendo, os sinais que se formavam, as possibilidades que surgissem. Hoje, isso já é possível – tudo que você precisa é de um agente equipado da CLI do QuantBrasil.

Por isso, convido-lhe a conhecer esse projeto. Você pode testar a CLI por 7 dias de graça, podendo cancelar a qualquer momento. De brinde, ganha acesso ao Discord, onde estou formando uma comunidade interessada em discutir minhas duas paixões: investimentos e tecnologia.

Por fim, no manifesto do QuantBrasil escrevi que esse projeto só faria sentido se o ROI de assiná-lo fosse positivo. Ou seja, o retorno do investidor tem que ser maior com o QuantBrasil do que sem ele. Esse lançamento é possivelmente o principal potencializador desse retorno que já criei, e ficaria muito feliz de vê-lo ajudar não só a mim mas também a você.