Milhares de apostadores amadores estão superando os doutores de Wall Street

　　Economistas descobriram que mercados de previsão como Kalshi e Polymarket não apenas são especialistas em prever eventos políticos, mas também são bastante precisos ao prever dados econômicos.

　　Autora: Lídia DePillis

　　Economistas de bancos de ponta e instituições de investimento, bem remunerados e responsáveis por prever as tendências econômicas, inicialmente estimaram que o relatório de empregos divulgado na quarta-feira mostraria um acréscimo de cerca de 68 mil empregos no mês passado.

　　Enquanto isso, um grupo de apostadores anônimos em sites de previsão como Kalshi previu um aumento de 54 mil empregos.

　　O relatório final mostrou que a economia dos EUA criou 130 mil novos empregos no início do ano. Ambos os lados erraram bastante, e o grau de erro foi semelhante.

　　Um artigo de trabalho publicado no mês passado pelo National Bureau of Economic Research dos EUA constatou que, nos cinco anos desde seu lançamento, a precisão média das previsões de milhares de apostadores na Kalshi para certos indicadores econômicos foi comparável à dos analistas profissionais treinados. Esses investidores de varejo também foram razoavelmente bons em prever decisões de taxa de juros do Fed, e, em relação à previsão da inflação, até superaram os profissionais.

　　Jonathan Wright, professor de economia da Universidade Johns Hopkins e coautor do artigo, afirma:

　　“Coletar informações de um grande grupo de pessoas pode ser uma maneira excelente de prever.”

　　Thomas Simons, economista norte-americano da Jefferies, ficou surpreso quando o mercado de previsões mostrou Kevin Warsh na liderança da disputa para presidente do Fed de Trump. Simons achava que isso era impossível, pois Warsh sempre defendeu o aumento das taxas, ao contrário da preferência de Trump por cortes.

　　“Como ele poderia estar em primeiro lugar? Isso não fazia sentido algum.” relembra Simons.

　　Mas no fim, o mercado estava certo, e ele percebeu que não deveria ignorar as probabilidades.

　　Ele percebeu que os apostadores têm uma vantagem: se não tiverem confiança suficiente, podem optar por não fazer previsões. Analistas profissionais não têm essa escolha – mesmo que os dados estejam confusos e não estejam confiantes nos números, eles precisam arriscar um palpite.

　　“Mesmo que você ache que não tem vantagem alguma, todo mês precisa fazer previsões desses dados”, diz Simons,

　　“Isso me fez pensar que só quem realmente tem vantagem informacional vai participar.”

　　Outro artigo de trabalho de economistas da London Business School e da Universidade Yale descobriu que, de forma geral, os apostadores da Polymarket são mais precisos ao prever lucros corporativos do que analistas pagos para aconselhar investidores em compra e venda.

　　Tais Jensen, professora da Universidade Yale que participou da pesquisa, acredita que a razão para o desempenho superior desses milhares de amadores é o sistema de incentivos.

　　Analistas profissionais podem ter conflitos de interesse – por exemplo, a corretora para a qual trabalham pode lucrar mais com previsões otimistas. Além disso, eles relutam em publicar previsões de lucro que se desviem do consenso, pois é mais constrangedor se destacar do que seguir a maioria.

　　“A vantagem do mercado de previsões é que você precisa apostar dinheiro real na sua opinião”, diz Jensen,

　　“Isso te motiva fortemente a dizer o que realmente pensa.”

　　Claro, esse princípio existe há décadas.

　　Os primeiros mercados de previsão online surgiram no início dos anos 2000, com sites como Intrade focando principalmente em probabilidades de eleições e grandes eventos internacionais, sendo geralmente considerados bastante precisos. Na década de 2010, reguladores americanos reprimiram fortemente, classificando essas plataformas como apostas ilegais.

　　Mas algumas plataformas continuaram operando na Europa, onde contratos políticos e econômicos são apenas subprodutos do vasto mercado de apostas esportivas.

　　Kalshi (que conquistou o direito de operar legalmente em 2024) e Polymarket (que enfrenta restrições em vários estados dos EUA devido a litígios, estando acessível apenas ocasionalmente) seguem a mesma linha.

　　Mesmo assim, as apostas em temas não esportivos continuam crescendo explosivamente, atraindo grande atenção de analistas e especialistas em previsões.

　　Hoje, mais de 60 milhões de dólares são apostados diariamente nessas plataformas em temas políticos e econômicos – muito acima dos valores das plataformas pioneiras.

　　Edward Richely dirige uma empresa chamada Stand, que permite aos usuários operar simultaneamente na Kalshi e Polymarket, além de rastrear grandes apostadores.

　　Segundo ele, muitos clientes de alta frequência já trabalham nessas áreas: um usuário de Hong Kong opera normalmente ações da Nvidia, usando contratos de previsão atrelados a tarifas para fazer hedge.

　　“Se Trump aumentar as tarifas contra a China, ele pode fechar a posição e evitar grandes perdas”, diz Richely.

　　Ele também percebeu uma característica: a maioria dos apostadores foca em apenas um campo.

　　“Você percebe que muitos traders bons em prever eleições não são bons em cripto; já os bons em cripto não se dão bem em geopolítica.”

　　Michael Feroli, economista-chefe dos EUA, conta com uma vasta equipe interna de assuntos políticos, especialistas em países e analistas de ações, mas mesmo assim consulta os mercados de previsão para obter estimativas mais precisas.

　　“Sempre que você conversa com alguém de Washington, eles dizem ‘acho que o orçamento vai sair’. Mas qual a probabilidade?”, diz Feroli,

　　“É uma linguagem diferente. Muitas vezes é preciso insistir até conseguir uma resposta quantificada.”

　　Mas para questões quantitativas que domina, como previsões do índice de preços ao consumidor e do PIB, Feroli suspeita de outra possibilidade:

　　Os mercados de previsão apenas seguem os especialistas – rastreando o consenso Bloomberg, relatórios de grandes bancos de investimento, CME e expectativas de investidores.

　　Tara Sinclair, economista da Universidade George Washington que estuda previsões, concorda.

　　Esse é um risco dos mercados de previsão: se o coletivo de investidores de varejo substituir os analistas profissionais, os apostadores individuais podem sair prejudicados.

　　“Eles dificultam o trabalho dos provedores de informação, que antes podiam consultar fontes independentes.”, diz Sinclair,

　　“Se essas fontes forem substituídas, não haverá mais referências confiáveis.”

　　A maioria dos analistas profissionais não se preocupa com isso, pois o trabalho deles não se resume a apresentar números.

　　Cada previsão é baseada em uma análise detalhada dos fatores centrais, algo essencial para decisões de investidores e empresas.

　　“Surpresas sempre vão acontecer, e as pessoas querem saber: o que isso significa? O que vem depois? Quais os fatores de fundo?”

　　O economista americano Michael Pugliese diz: “Essas são informações detalhadas e cruciais, que você precisa dominar ao tomar decisões de mercado.”

　　Mas os mercados de previsão ainda podem servir como variáveis de entrada para os modelos complexos do Fed e de outras instituições.

　　Justin Wolfers, professor de economia da Universidade de Michigan, que estudou mercados de previsão pioneiros, sugeriu aos dirigentes do Fed que consultassem esses mercados, mas eles demonstraram hesitação.

　　“O problema fundamental é que isso democratizaria as decisões”, diz Wolfers,

　　“Hoje, economistas experientes concentram o poder, e suas opiniões viram consenso.”

　　Na verdade, talvez nem especialistas individuais nem coletivos de milhares sejam os melhores em prever o futuro.

　　Na última década, uma organização chamada “Good Judgment” desenvolveu um modelo para selecionar pessoas com histórico de alta precisão em previsões, formando uma equipe de “superprevisores” para responder a perguntas de longo prazo de clientes pagantes. Eles analisam em grupo, mas votam de forma independente no final.

　　O CEO da organização, Warren Hatch, acredita que mercados de previsão e superprevisores podem se complementar: os primeiros focam em questões de curto prazo e popularizam o pensamento probabilístico.

　　Hoje, ele também observa outra força em ascensão na previsão: inteligência artificial. A IA pode sintetizar grandes volumes de informações padronizadas e fazer estimativas razoáveis, mas costuma ter desempenho ruim em questões envolvendo humanidade, cultura ou que não sejam puramente numéricas.

　　“Quando os dados são escassos e o ambiente é volátil, as máquinas essencialmente olham para o passado”, diz Hatch,

　　“E é aí que os humanos ainda têm espaço.”

Editor responsável: Guo Mingyu