Bloomberg Opinion — Há um memorial dedicado ao polvo Paul no Sea Life Centre, em Oberhausen, depois que o cefalópode vidente ganhou fama mundial ao prever corretamente o resultado de todos os sete jogos da Alemanha na Copa do Mundo de 2010.
Se a Holanda vencer o torneio de 2026, que teve início na quinta-feira (12) no México, pode haver pedidos para a construção de uma estátua de Joachim Klement, do Panmure Liberum, o relutante oráculo do mundo financeiro nas previsões da Copa do Mundo.
Klement, estrategista-chefe do banco de investimentos de Londres, viralizou depois que o modelo que ele criou em 2014 previu com sucesso a Alemanha como vencedora do torneio daquele ano, seguido pela França em 2018 e pela Argentina em 2022.
O estrategista de investimentos alemão tem sido muito procurado pela mídia na corrida para o grande evento deste ano, ameaçando ofuscar trabalhos mais sérios sobre as implicações do boom da inteligência artificial no mercado. Ele provavelmente vai ficar em alta se sua escolha para o modelo para 2026 — a Holanda, azarão com 4% de chance no Polymarket — acabar levantando o troféu em julho.
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A ironia é que o modelo deveria ter falhado. “Originalmente, isso deveria ser um exercício de humildade para mostrar ao mundo o quanto os modelos econômicos são estúpidos e pouco confiáveis”, escreve Klement em seu relatório, que não é o mais extenso, mas certamente o mais divertido entre as diversas notas de pesquisa com tema da Copa do Mundo divulgadas pelos bancos de investimento.
Após sua terceira previsão correta consecutiva, ele foi inundado com perguntas e pedidos para prever outros torneios esportivos. Como a vida gosta de pregar peças em nós. Uma maneira de acabar com o hype seria escolher deliberadamente um provável perdedor em 2026 — mas Klement insiste que isso não vai acontecer e que “o modelo é o modelo”.
Fiquei me perguntando se o relatório, que satiriza a tendência do setor financeiro de encontrar desculpas para previsões erradas, teria recebido críticas por deslealdade da comunidade econômica. “Sinceramente, todos os economistas com quem conversei sobre essas previsões concordam comigo”, disse-me Klement. “Estamos cientes de que, em geral, tentamos fazer algo que é extremamente difícil e fingimos estar mais confiantes do que realmente estamos.”
Há aqui uma lição, frequentemente repetida, mas facilmente esquecida: não subestime o papel do acaso nos mercados e na vida. Um macaco que atira dardos nas páginas de bolsa do Wall Street Journal tem um desempenho melhor do que o gestor médio de fundos ativos (ou tinha, até a publicação passar a ser online).
A sorte pode ser facilmente confundida com habilidade. Isso pode parecer óbvio quando se assiste a um torneio de futebol marcado por sorteios, como as cobranças de pênaltis. É menos evidente quando confrontado com a aparente precisão das previsões econômicas e de mercado produzidas por fórmulas matemáticas complexas.
O modelo de Klement tem origem no estudo Os determinantes socioeconômicos do desempenho no futebol internacional, realizado em 2002 por pesquisadores da Universidade de Nottingham. Suas variáveis incluem o produto interno bruto per capita (o futebol pode ser jogado em qualquer lugar, mas é preciso uma infraestrutura decente para ser um candidato à Copa do Mundo); tamanho da população (embora isso não tenha funcionado para a China ou a Índia); temperatura (não dá para jogar quando está muito quente); e ser um país anfitrião (o que ajuda). Ele também pondera os pontos da classificação atual da FIFA para refletir a força do elenco.
Os rivais de Klement podem morrer de inveja. À primeira vista, o método do Goldman Sachs Group (GS) parece mais sofisticado. Ele analisa quase 20 mil partidas desde 1978 para criar um modelo de regressão que prevê o número de gols marcados por cada time contra um adversário específico.
O sistema usa o sistema de classificação Elo, originalmente criado para classificar jogadores de xadrez, e incorpora variáveis como talento para marcar gols, momento da equipe, estado mental (campeões em título costumam ter desempenho abaixo do esperado) e geografia (vantagem de jogar em casa). Ele também executou 50 mil simulações de Monte Carlo para calcular as probabilidades de sucesso de cada time.
Mas é só isso. O Goldman apontou o Brasil como sua principal escolha nas últimas três Copas do Mundo, e não acertou nenhuma vez. Este ano, seu modelo dá à Espanha 26% de chance de conquistar o troféu, seguida pela França com 19%, Argentina com 14%, Brasil com 8% e Inglaterra com 5%. O Goldman prevê que a Espanha (atual favorita nos mercados de apostas) vença a Argentina na final; Klement aposta que Portugal sairá derrotado na partida decisiva.
Por mais tentador que seja fazer algumas piadas de torcida sobre o modelo da Goldman, não há muito o que aprender aqui. O papel do acaso é grande demais. Klement afirma que seu modelo consegue explicar 55% da variação no sucesso entre as seleções em uma Copa do Mundo.
Isso é perfeitamente respeitável para um modelo financeiro que será usado em milhares de negociações, volume suficiente para que o sinal se manifeste. Ele não consegue prever com confiabilidade um torneio de futebol de mata-mata único, no qual a equipe vencedora jogará um total de oito partidas: a amostra é muito pequena. É por isso que esses exercícios devem ser encarados com leveza. “Se você levar esse modelo e essas previsões a sério, estará se iludindo”, escreve Klement.
Ainda há informações úteis a serem extraídas. Para começar, encare as previsões econômicas com cautela. Além disso, só existiu um polvo Paul.
Esta coluna reflete as opiniões pessoais do autor e não reflete necessariamente a opinião do conselho editorial ou da Bloomberg LP e de seus proprietários.
Matthew Brooker é colunista da Bloomberg Opinion e cobre negócios e infraestrutura. Foi editor da Bloomberg News e do South China Morning Post.
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