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Do Gato de Schrödinger ao Risco Calculado

Por Patrícia Rossari

Decidir por instinto em mercados voláteis é aceitar ser azarado. Investidores inteligentes tratam hipóteses como testes, não como verdades. A estatística oferece o arcabouço para primeiro observar, depois inferir e, só então, decidir, reduzindo ruído emocional e aumentando a previsibilidade das suas escolhas.

Não promete certezas, mas promete menos erro. Como sintetizou Peter Drucker:

“O que pode ser medido, pode ser melhorado.”

Aprenda a usar correlação, regressão e variância com ceticismo, como ferramentas, não como oráculos.

Correlação, quando os ativos se movem juntos, ou não.

Correlação mede a intensidade e direção do relacionamento entre variáveis. No portfólio, isso é essencial, se você coloca ativos altamente correlacionados, está apenas multiplicando o mesmo risco.

Mas aqui vai o alerta, correlação não significa causalidade.

  • Exemplo clássico: aumento do consumo de sorvete no verão tem alta correlação com aumento de afogamentos. Sorvete não causa afogamento; ambos apenas respondem à mesma variável: o calor.
  • No mercado: algo parecido acontece quando o real se desvaloriza ao mesmo tempo em que commodities sobem. Isso não significa que um causa o outro, ambos podem estar reagindo a fatores externos como juros globais ou risco geopolítico.

Correlação é pista, não sentença.

Regressão: estimando impacto e testando hipóteses

A regressão vai além, busca identificar relações de causa e efeito entre variáveis.

Exemplo: modelos de regressão aplicados ao Brasil mostram que cada 1 ponto percentual de aumento na taxa Selic costuma derrubar o Ibovespa em uma faixa entre 3% e 5%, dependendo do ciclo. Isso é útil para simular cenários.

Mas existem armadilhas:

  • Séries de dados curtas podem “forçar” relações inexistentes.
  • Muitas variáveis correlacionadas entre si (multicolinearidade) distorcem o resultado.
  • Sem lógica econômica ou financeira por trás, regressão é só estatística decorativa, como usar GPS sem mapa.

OBS: Multicolinearidade é aquele problema chato que aparece quando duas ou mais variáveis explicativas de um modelo de regressão estão fortemente correlacionadas entre si. Em termos simples: você está tentando medir o efeito de cada variável sobre o resultado, mas as variáveis estão andando juntas, então o modelo não consegue separar o “mérito” de cada uma.

Consequências da multicolinearidade:

  • Coeficientes instáveis: mudam de sinal ou valor a cada ajuste.
  • Interpretação distorcida: parece que uma variável não é significativa, quando na verdade só está “brigando” com outra pelo mesmo espaço.
  • Menor poder explicativo: o modelo perde clareza.

Como detectar:

  • Correlação muito alta entre variáveis independentes.
  • Estatísticas como o VIF, ajudam a medir o problema.

Exemplo prático:

Suponha que você monte uma regressão para prever o retorno da VALE3 usando:

  • Preço do minério de ferro,
  • Produção industrial chinesa,
  • PIB da China.

Se o PIB e a produção industrial chinesa andam muito juntos, o VIF de uma dessas variáveis vai estourar. Isso significa que o modelo não consegue dizer qual delas explica de fato o movimento, elas estão redundantes. Portanto, o VIF é uma espécie de termômetro da redundância entre variáveis. Se ele está alto, seu modelo está “ouvindo várias vozes falando a mesma coisa” e a interpretação dos resultados fica fraca.

Em resumo, a multicolinearidade não impede previsão, mas dificulta interpretação. É como tentar ouvir duas pessoas falando a mesma coisa ao mesmo tempo, você até entende a mensagem, mas não sabe qual delas realmente contribuiu.

“Modelos estatísticos são impopulares porque tiram a ilusão de controle. Mas erram menos do que a intuição humana. “Daniel Kahneman.

Variância, é medir a intensidade dos sustos

Se correlação mostra quem anda junto e regressão tenta prever impactos, a variância revela o quanto o ativo pode se desviar da média. Em linguagem de bolso, mede o tamanho do frio na barriga.

  • Tesouro Selic: baixa variância, quase nenhuma surpresa.
  • Small caps ou criptos: alta variância, emoção garantida.
  • Dois ativos com o mesmo retorno médio podem ter riscos bem diferentes. O que oscila mais exige mais estômago e tem maior prêmio de risco.

Harry Markowitz já dizia que montar portfólio é equilibrar retorno esperado com variância. Ignorar isso é como escolher voo só pelo destino, sem olhar a turbulência no caminho.

O verdadeiro risco? Gente que ignora números

As ferramentas estão à disposição, mas o maior problema continua sendo humano:

  • Resistência a dados que contradizem narrativas,
  • Indicadores mal construídos,
  • Modelos usados sem senso crítico,
  • E o velho vício de decidir primeiro e buscar justificativa depois.

“O maior risco é aquilo que todo mundo vê, mas insiste em subestimar.” Morgan Housel

E confiar cegamente em correlações, regressões ou variâncias sem pensar é justamente isso.

Schrödinger e o mercado

O investidor está sempre diante de caixas fechadas, o balanço que será divulgado, a decisão do Copom, o impacto de uma guerra comercial. Assim como o gato de Schrödinger, os ativos vivem em sobreposição de estados, podem estar ao mesmo tempo baratos e caros, dependendo da hipótese. Só quando “abrimos a caixa” é que vemos o resultado.

A estatística não elimina a incerteza, mas nos ajuda a atribuir probabilidades, avaliar riscos e investir com menos achismo.

A estatística é o antídoto contra a ilusão

Para o investidor, estatística não é só matemática, é disciplina, é gestão de risco, é sobrevivência. Pergunte sempre:

  • Essa correlação faz sentido ou é coincidência?
  • Essa regressão explica algo real ou só ajustou números para “bater”?
  • Essa variância está sob controle ou vai me tirar o sono?

Porque no fim, como disse Jesse Livermore:

“O maior inimigo de um especulador é o tédio.”

E Fernando Pessoa completaria:

“Nunca tive dinheiro para poder ter tédio à vontade.”

Patrícia Rossari

Gestão inteligente não é sobre planilhas.

É sobre lucro, fluxo e clareza.

Contabilidade • Logística • Gestão Estratégica

 

 

 

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