@fabianocarvalhojr: 32 de 40 estratégias de IA se declararam vencedoras, e só 2 venceram de verdade O estudo é de agosto, testou as 40 fora da amostra em 8 fundos de índice americanos, e o achado principal não é sobre dinheiro, é sobre autoavaliação. (Já salva esse post pra não se esquecer, vai me agradecer depois) O que o estudo mostra e como usar isso no seu trabalho: 1️⃣ Os dois números lado a lado 32 das 40 estratégias afirmaram ter batido a estratégia mais simples que existe, que é comprar e segurar. Na conta feita fora da amostra, só 2 bateram. 2️⃣ O nome disso Autoavaliação mal calibrada. O modelo não mente, ele mede errado, e mede errado com a mesma confiança de quando acerta. 3️⃣ Por que o teste fora da amostra muda tudo Achar padrão em dado que o modelo já viu é fácil e não vale nada. O único teste honesto é rodar em período que ele não conhecia. 4️⃣ Um estudo maior chegou ao mesmo lugar Outro trabalho testou em 453 ações e 39 fundos, já com custo de operação, e rejeitou todas as estratégias geradas. 5️⃣ Onde isso te afeta mesmo sem investir Toda vez que uma IA avalia o próprio resultado, é esse o viés. Ela dizer que a tarefa ficou boa não é evidência de que ficou. 6️⃣ A correção prática Peça o critério de sucesso antes da execução, e meça com dado que ela não usou pra construir a resposta. 7️⃣ Nunca peça nota, peça teste Nota que o modelo dá pra si mesmo é opinião. Resultado em dado novo é fato. O problema não é a IA errar. É ela errar com a mesma confiança de quando acerta. 👉 Comente "LNKBH" pra receber o método de validar resposta de IA com teste fora da amostra

Fabiano Carvalho

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Monday 14 September 2026 18:00:00 GMT