O Motor de Predição

O que faz o Motor de Predição

Todo investidor, por mais experiente que seja, enfrenta o mesmo dilema diante de uma tela de cotações: interpretar dezenas de números que mudam a cada segundo e tomar uma decisão que pode significar ganho ou prejuízo. O olho humano é bom para perceber padrões, mas é lento. A emoção atrapalha. O medo de perder e a ganância de ganhar distorcem o julgamento com uma frequência que a psicologia comportamental já documenta há décadas, de Kahneman a Thaler.

O motor de predição do Percix Finance nasceu para resolver essa equação. Não como substituto do investidor, porque nenhuma máquina substitui o juízo de quem arrisca o próprio dinheiro, mas como um assistente matemático que nunca se cansa, nunca se emociona e examina cada ativo com o mesmo rigor metodológico. A cada cinco minutos o sistema calcula mais de quarenta indicadores técnicos para cada um dos ativos monitorados e só emite um sinal quando a convergência matemática ultrapassa o limiar de confiança.

A evolução: do estático ao adaptativo

A primeira versão somava os votos de dez indicadores com pesos fixos. Simples, direto e perigoso: cinco dos dez indicadores medem essencialmente a mesma coisa (se o preço caiu demais), e quando o mercado despenca, todos gritam "compra!" ao mesmo tempo. O motor recomendava comprar um ativo em queda livre. No jargão do mercado: catching a falling knife.

A análise dos erros revelou um princípio que os jangadeiros do Nordeste conhecem por instinto: o mar muda tudo. O jangadeiro experiente, antes de lançar a rede, sente o vento, observa a cor da água, lê a maré. Sabe que o mesmo trecho de mar pede táticas diferentes conforme o dia. O mercado financeiro funciona assim. Quando está em tendência, os indicadores de direção devem predominar. Quando está lateral, os indicadores de reversão são mais confiáveis.

A versão 2.0 resolveu o problema dos regimes. A versão 2.1 corrigiu a calibração conservadora e criou uma equação dedicada para criptomoedas. A versão 2.2, de 4 de abril de 2026, introduziu em produção a fórmula de autocalibração. A versão 2.3, em produção desde 23 de abril de 2026, completou o ciclo que a 2.2 havia apenas desenhado: ligou efetivamente os pesos calibrados à fórmula de scoring, adotou limiares assimétricos para compra e venda, destravou os parâmetros do aprendizado. A descoberta que motivou a 2.3 está contada na seção 04d, porque vale a pena ser contada.

A Equação para Ações e BDRs

Toda a inteligência do motor para o mercado de renda variável cabe numa única expressão. A equação é a partitura; as explicações são a música.

Os quatro grupos de indicadores

O motor organiza mais de quarenta indicadores técnicos em quatro famílias, cada uma capturando uma dimensão diferente do comportamento do preço. O grupo de momentum e reversão (MR) reúne os osciladores clássicos: RSI em duas janelas temporais, Stochastic, CCI, MFI e a posição relativa às bandas de Bollinger. O grupo de trend following (TF) concentra os indicadores direcionais: histograma do MACD, força da tendência calculada sobre cinco médias móveis e o ADX corrigido. O grupo de volume (VOL) observa o volume relativo à média, a tendência do OBV e a posição em relação ao VWAP. O grupo de price action (PA) detecta padrões de candlestick, proximidade a pivôs de suporte e resistência, e divergências entre preço e indicadores.

Sentir a maré: detecção de regime

Ajustar as velas ao vento

Tetos por grupo (GROUP_CAPS)

Confirmação cruzada φ(A)

Na versão 2.0, quando menos de dois grupos concordavam com a direção do score, o sistema aplicava uma penalidade brutal de 0.4, cortando o score em 60%. A v2.1 distingue entre neutralidade e oposição ativa.

Confiança ajustada por volatilidade

Limiares de sinal assimétricos

Estado atual: B3 e BDRs em observação

O diagnóstico de produção com 495 operações fechadas até 5 de maio de 2026 revela um retrato mais complexo do que a taxa de acerto isolada sugere. Em cripto, o motor acerta 43,4% de 304 operações e rende em média R$ 1,43 por operação, com distribuição regular entre as semanas. Em ações da B3 e BDRs, a taxa de acerto cai para 27% e 25%, mas a média por operação sobe para R$ 4,22 e R$ 3,23 respectivamente. A mesma matemática que parece ruim no primeiro número se revela razoável no segundo.

A aparente contradição tem explicação estatística. Metade das operações em ações e BDRs termina em timeout, nem acerto nem erro. Dos outros cinquenta por cento, quando o motor acerta acerta grande (MSFT34 rendendo R$ 119, TSLA34 R$ 67, VALE3 R$ 49), e quando erra perde pequeno. O resultado positivo acumulado (R$ 232 em B3, R$ 178 em BDR) vem quase inteiramente de uma ou duas semanas extraordinárias em cada classe. Tirando essas semanas, o saldo seria negativo. Padrão de motor imaturo para a classe de ativo: depende de outliers raros, não de sinal recorrente.

A versão 2.2 pausou apenas o live trading de B3 e BDRs, nunca o paper trading. A equação de ações permanece no código, continua simulando e registrando dados a cada ciclo. O compromisso agora é observar o comportamento da v2.3 durante 30 dias, até 5 de junho de 2026, antes de qualquer decisão sobre reativar operações reais em ações. A diferença entre a v2.2 e a v2.3 no scoring é substantiva, e pode ser que o padrão de outliers vire padrão de recorrência. Ou pode não virar. Os dados dirão.

A Equação para Criptomoedas

O mercado de criptomoedas exige uma equação própria. As diferenças são estruturais, não apenas de grau. O mercado opera 24 horas por dia, sete dias por semana, sem gaps de abertura nem leilões de fechamento. A volatilidade é naturalmente mais alta: um ATR de 4% que seria alarmante numa ação da B3 é rotina para o Ethereum. E há uma assimetria fundamental no comportamento dos osciladores: quando o Bitcoin está em tendência de alta, um RSI de 70 não significa sobrecompra, significa momentum. Tratar essa leitura como sinal de venda é o equivalente a frear num trecho reto de estrada aberta.

RSI contextual: a grande diferença

Na equação de ações, o RSI funciona como oscilador clássico: abaixo de 30 é compra, acima de 70 é venda. Na equação de criptomoedas, o RSI é interpretado pelo contexto da tendência. Em tendência de alta, um RSI entre 65 e 78 é sinal de continuação. Só acima de 85 o motor começa a desconfiar.

Variação de 24 horas como indicador

Volatilidade: penalidade diferenciada

O que os dados de produção revelaram

Em 349 operações cripto fechadas entre fevereiro e maio de 2026, o motor acerta 44,1% das vezes. ETH/USD lidera com 52,5% de acerto em 40 operações. XRP/USD alcança 48,1% em 27 operações. BTC/USD fica em 44,1% em 34 operações. O motor é significativamente melhor para identificar oportunidades de compra do que de venda, assimetria que a v2.3 agora endereça com limiares direcionais distintos.

Ver para crer: três versões, um ativo

ETH/USD com RSI 28.5, MACD −15.3, Stochastic 18.2, ADX 32.1 (trending). Os osciladores gritam "barato!" mas a tendência é de queda.

Autocalibração: o motor que aprende

A versão 2.3 trouxe para a prática o que a 2.2 ensaiava no papel. A cada seis horas, o motor olha para as operações dos últimos trinta dias, calcula a taxa de acerto de cada indicador, e ajusta os pesos em direção ao que funciona. Os pesos não descem abaixo de 20% nem sobem acima de 300% do valor original: limites que protegem o motor de capricho estatístico enquanto permitem aprendizado substantivo. Ajustes cumulativos, que ao longo de semanas moldam o motor à realidade do mercado.

Os limiares de compra e venda também se movem, independentes, em resposta à taxa de acerto de cada direção. Quando a venda acerta menos que 38%, o limiar de venda sobe um ponto no ciclo seguinte, tornando o sinal mais exigente. Quando ultrapassa 50%, desce um ponto. O motor respeita a zona morta entre 38% e 50%, em que não há sinal estatístico suficiente para justificar a mudança.

Pesos calibrados em produção

Indicadores: quem acerta e quem erra

O diagnóstico revelou uma assimetria fundamental: indicadores de compra acertam mais que indicadores de venda. MACD positivo lidera com 66,7% de acerto, o que lhe valeu quase 50% de ganho de peso. Na outra ponta, MACD negativo acerta 37% e perdeu quase metade do peso original. Padrões de alta bullish engulfing mantêm-se em torno de 50% de acerto, enquanto shooting star acerta apenas 29,6%. A autocalibração reduziu automaticamente o peso dos indicadores fracos e amplificou os que funcionam, trabalho que foi feito desde fevereiro mas que, conforme a próxima seção mostra, só passou a afetar o scoring em abril.

A evolução do aprendizado

Os gráficos abaixo mostram, dia a dia, como o motor aprende. A linha marca a confiança média dos sinais emitidos. As barras contam acertos e erros nas operações simuladas. A taxa de acerto aparece na linha pontilhada. Os dados são reais e atualizam a cada minuto.

Evolução semanal

A semana de 23 de março mostrou o potencial: quando o mercado coopera, o motor acerta 55,6%. A queda das quatro semanas seguintes expôs o problema de fundo que a v2.3 corrigiu, e que a próxima seção documenta.

O elo que faltava

A projeção honesta é que os próximos dez dias de operação, já sob a v2.3, devem mostrar nos gráficos da seção anterior uma inflexão para cima da linha de confiança média e uma proporção maior de barras verdes do que vermelhas. Se a correção fundamental estava certa, isso vai aparecer. Se não aparecer, os próximos passos do roadmap, deflação de correlação e detector de regime preditivo, passam a ser necessários. Em qualquer caso, a página continua no ar, os dados continuam abertos, e o experimento continua verificável por qualquer pessoa que se dê o trabalho de conferir.

Os alertas no WhatsApp

O motor calcula, mas o investidor decide. Quando a confiança ultrapassa o limiar, um alerta chega direto no telefone. A versão 2.2 ajustou os limiares e os parâmetros de gestão de risco: paper trading opera com stop de 3%, take de 5% e timeout de 48 horas, cobrindo dois ciclos completos de mercado global (Ásia, Europa e EUA). A versão 2.3 preservou esses parâmetros e adicionou a separação assimétrica entre sinais de compra e venda, que agora podem ter limiares diferentes e se ajustam em separado.

Gestão de risco: o que mudou

O diagnóstico mostrou que o stop de 2% estrangulava as operações: era ativado em média após 13,9 horas, antes de o mercado ter chance de se mover na direção certa. O take profit de 3% era alcançado após 20,1 horas. Com 4%/5%, o ratio de saídas deve se equilibrar.

O primeiro trade real

Durante dois meses o código de live trading dormiu no servidor, completo, credenciado, armado, com todas as regras de risco escritas e nunca disparadas. Piso de saldo de quatro mil e quinhentos reais, máximo de cem reais por operação, três operações simultâneas no teto, confiança mínima de cinquenta e cinco por cento para permitir a compra. O motor continuava emitindo análises, o banco continuava registrando sinais simulados, e o trading real permanecia em potência. Em 23 de abril de 2026, pela primeira vez, o gatilho foi apertado, e não pela máquina, mas pela mão humana que quer verificar se a máquina funciona.

A decisão de partir para teste real veio de três fatos convergentes. A Twelve Data Grow, ativada nesta mesma manhã, libertou o motor do teto diário de oitocentos créditos e devolveu ao sistema o oxigênio que faltava. A v2.3, em produção há menos de vinte e quatro horas, ligou a calibração ao scoring pela primeira vez em dois meses. E uma pergunta, feita sobre o trading real que dormia no servidor, revelou que o código estava lá, que as credenciais estavam lá, mas que nem uma única ordem havia sido executada. Três fatos, uma decisão. Pequena, prudente, consciente: testar com valor simbólico o ciclo completo de compra e venda em um par cripto da Binance, apenas para verificar que cada peça da engrenagem funciona.

A aritmética do primeiro encontro

A proposta inicial do teste era conservadora: quinze operações de dez reais cada, totalizando cento e cinquenta reais de exposição máxima, divididos em porções homeopáticas para que qualquer erro individual fosse quase gratuito. A escolha do par recaiu sobre DOGE contra real, pela liquidez alta, pelo spread tipicamente baixo na Binance brasileira e pela quantidade visível que dez reais compram (vinte e uma moedas inteiras, sem decimais exóticos).

A primeira ordem foi disparada por volta das nove horas e quarenta e cinco minutos. Saiu pelo proxy, chegou na Binance, voltou com o carimbo de FILLED, comprou vinte e uma moedas DOGE ao preço médio de quarenta e sete vírgula sessenta e seis centavos. Até aí, tudo conforme a cartilha. O percalço apareceu na hora da venda, quando a Binance respondeu com um código laconicamente numérico (erro menos mil e treze, filter failure NOTIONAL) que significava o seguinte: o valor total daquela venda, vinte e um DOGE vezes o preço, dava pouco mais de dez reais, muito próximo ao piso mínimo exigido pela corretora para qualquer ordem no par. E havia um detalhe que só a prática ensina: a Binance cobra corretagem tirando um pedaço da própria moeda recebida na compra. Dos vinte e um DOGE esperados, sobraram vinte vírgula nove sete nove na carteira. A multiplicação por preço atual ficava abaixo dos dez reais. A Binance recusou a venda com elegância burocrática.

A solução veio da álgebra elementar do comércio. Em vez de vender os vinte e um DOGE isolados, comprar mais quinze reais no mesmo par e vender o conjunto todo de uma vez, fazendo o valor total ultrapassar o piso com folga. A segunda compra saiu por quinze reais e vinte e três centavos, comprou trinta e dois DOGE. Somados aos resíduos da primeira, a carteira tinha cinquenta e dois DOGE disponíveis para venda (mais um DOGE fracionário ignorado por causa da regra de passo inteiro do par). A venda dos cinquenta e dois DOGE executou limpa, retornou vinte e quatro reais e setenta e cinco centavos para a carteira, e encerrou o primeiro ciclo completo de trading real da plataforma.

A contabilidade honesta

A soma das duas compras custou vinte e cinco reais e vinte e quatro centavos. A venda única entregou vinte e quatro reais e setenta e cinco centavos. O resultado financeiro líquido foi de menos quarenta e nove centavos, uma perda de um vírgula nove por cento em cerca de um minuto de posição aberta. Sobraram na carteira zero vírgula nove quatro sete DOGE, residual não monetizado por causa da regra do passo inteiro, que ao preço do momento valiam mais ou menos quarenta e cinco centavos. Somando tudo, o custo total do teste foi aproximadamente noventa e quatro centavos, menos do que um café expresso no centro de João Pessoa em 2026.

A perda não é, no entanto, um fracasso. É o preço de entrada no conhecimento. Dos noventa e quatro centavos, oito se perderam em spread e taxa de corretagem (a fricção inerente ao ato de comprar e vender na mesma janela), quarenta e cinco ficaram estacionados na forma de DOGE residual (recuperáveis numa futura operação maior), e quarenta se perderam no micro-movimento de preço durante o minuto de posição aberta (variação de mercado pura, sem culpa da infraestrutura). O atrito pagável, aquele que a engenharia do trade impõe inescapavelmente, ficou entre três e cinco décimos de por cento por ciclo completo. Número pequeno, número útil, número a considerar no dimensionamento futuro.

O que aprendeu o motor

Quatro lições técnicas ficam documentadas no registro do teste. A primeira é sobre o NOTIONAL mínimo do par DOGE contra real na Binance, que é de dez reais por ordem, não de cinco, não de quinze. Qualquer operação dimensionada tem que sobrar acima desse piso mesmo depois do desconto da corretagem, o que em termos práticos coloca o mínimo útil em doze reais para compras unitárias no par.

A segunda lição é sobre o passo da quantidade. DOGE só aceita quantidades inteiras na Binance, um DOGE, dois DOGE, vinte e um DOGE, nunca vinte e um vírgula cinco. Isso significa que sempre sobra uma fração residual depois da corretagem, pequena em DOGE barato, potencialmente grande em Bitcoin a trezentos e oitenta e cinco mil reais cada, em que cada milésimo não vendido equivale a quase quatrocentos reais estacionados.

A terceira lição é sobre um limite do proxy. O parâmetro quoteOrderQty, que permite comprar especificando o valor em real e deixa a corretora calcular a quantidade, não funcionou na primeira tentativa. Retornou um erro enigmático do servidor da HostDime, que converteu o parâmetro de forma incorreta para a Binance. O fluxo teve que passar por um cálculo prévio de quantidade usando o preço atual da CoinGecko. Inconveniente operacional que fica na lista de coisas a corrigir quando o proxy for migrado para a Opix, movimento planejado na sequência desta documentação.

A quarta lição, talvez a mais relevante para a segurança do sistema, é sobre o próprio código de live trading. O arquivo liveTrading.js, escrito em 25 de fevereiro para a v2.1, vende a quantidade nominal registrada no banco (no exemplo, os vinte e um DOGE comprados) e não a quantidade real disponível na carteira (os vinte vírgula nove sete nove que sobraram depois da taxa). Se o gatilho automático tivesse disparado antes do teste manual, o sistema teria comprado com sucesso e falhado na venda, deixando uma posição aberta sem que ninguém soubesse. O teste manual revelou esse ponto cego antes que ele virasse problema real. Três correções mínimas ficam encaminhadas, a serem aplicadas antes de qualquer ativação do disparo automático: a consulta do saldo real no momento da venda, o arredondamento para o passo correto do par, e a adição de uma flag explícita de liga-desliga no arquivo de ambiente.

O compromisso que fica

Entre a ordem 459639192 (a primeira compra, às nove horas e quarenta e cinco) e a ordem 459639723 (a venda consolidada, alguns minutos depois), houve cinquenta e dois DOGE comprados com dinheiro real, cinquenta e dois DOGE vendidos com dinheiro real, uma linha gravada na tabela trader_operacoes com modo igual a real, e um primeiro passo dado na direção que o projeto Percix Finance vem prometendo desde fevereiro. Um passo pequeno, calculado, caro em aprendizado e barato em dinheiro. A operação 438 está fechada, o banco está consistente, os zero vírgula nove DOGE residuais esperam a próxima ocasião. O live trading automático permanece desativado até que as três correções do liveTrading.js sejam aplicadas. A partir daí, o motor terá as condições técnicas de decidir por si quando comprar, quando vender, e quanto arriscar dentro dos limites que o humano estabeleceu. Mas essa é história para depois dos trinta dias de observação que começam agora.

Indicador Percix: o quinto grupo do motor

As seis seções anteriores descreveram um motor que enxerga padrão sem enxergar motivo. Reconhece o desenho do candle, a inclinação da média, a fadiga do oscilador, a tensão entre volume e preço, mas não lê a manchete que explica por que o ativo despencou três por cento na noite anterior, não escuta a call de resultados, não interpreta o fato relevante publicado às vinte e três horas e quinze minutos. Essa lacuna era sentida como confissão honesta, e era o limite epistemológico do motor matemático isolado. A maré ele sentia. O vento que mudou de direção ele percebia. A notícia da seca no sertão que justificava o vento, isso o jangadeiro precisava receber por outro canal.

O quinto grupo do motor entra precisamente nesse ponto. Chama-se Indicador Percix, e existe para ler o que a matemática não lê. Um modelo de linguagem (Claude Haiku 4.5) classifica os eventos corporativos do ativo registrados na Comissão de Valores Mobiliários, atribui valência favorável, contrária ou neutra a cada item de forma estruturada, e devolve essas classificações como números. A partir desses números, uma equação determinística aberta calcula um sub-score chamado PCX, que entra na fórmula do motor ao lado dos quatro grupos técnicos da seção 02. A inteligência artificial faz a classificação, atividade em que excede o humano em velocidade e custo, mas a conversão da classificação em score continua sendo matemática pública. Auditabilidade preservada, opacidade restringida ao mínimo necessário.

A equação aberta do PCX

O sub-score PCX é calculado, a cada ciclo de quatro horas para cada ativo monitorado, pela seguinte equação:

Os termos têm leitura imediata. N_pos e N_neg são contagens de notícias classificadas como positivas e negativas pelo modelo (componente atualmente em transição de fonte, conforme explicado adiante). Os eventos positivos e negativos são contagens de fatos relevantes, comunicados, assembleias e demais documentos protocolados na CVM, classificados em cada valência pelo modelo. O alinhamento assinado vale +1, 0 ou −1 conforme o veredicto agregado do modelo sobre o conjunto. A proximidade do resultado trimestral é fator entre zero e um, calculado deterministicamente pela distância em dias até o anúncio do balanço, justamente porque a véspera de divulgação carrega incerteza que o sinal técnico isolado não pondera. Os coeficientes a, b, c, d, e começam em valores conservadores (1, 2, 3, 1, 2 respectivamente) e estão sujeitos a revisão futura conforme a leitura dos dados acumulados em produção mostre necessidade. A escolha inicial reflete a hipótese de que eventos negativos pesam mais que positivos, e que alinhamento agregado pesa o dobro da contagem bruta de notícias.

Como o PCX entra na equação do motor

O PCX integra-se à equação principal do motor (seção 02) como quinto grupo, ao lado de MR, TF, VOL e PA. O grupo é chamado FUND, e tem um único indicador interno (o próprio PCX), com cap próprio de ±15 e peso calibrável p_PCX. A equação ampliada fica:

O peso p_PCX começa em 1.000 no dia do deploy, e está sujeito ao mesmo regime de autocalibração de seis horas que governa os pesos dos indicadores individuais dos quatro grupos técnicos. A cada ciclo, o sistema mede a taxa de acerto observada dos sinais nos quais o Percix esteve favorável, contrário e neutro, e ajusta o peso para refletir a contribuição real do termo no resultado das operações. Se sinais com Percix favorável apresentarem taxa de acerto significativamente superior à média geral, o peso sobe e o Percix ganha relevância no scoring. Se apresentarem taxa inferior, o peso desce, podendo convergir para perto de zero, caso em que o termo se revela ruidoso e perde voz na equação. Caixa aberta em todas as etapas. O valor corrente de p_PCX ficará publicado na seção 04b junto dos demais pesos calibrados, com data e hora da última calibração e o tamanho da amostra que sustentou o ajuste.

A diferença em relação aos pesos dos quatro grupos técnicos é que o FUND não tem multiplicador de regime variável. Os outros têm w^g_R diferente em mercado em tendência, lateral e indefinido, refletindo o princípio do jangadeiro descrito na seção 01. O FUND, em contraste, mantém w^FUND_R igual a um em todos regimes, porque o contexto fundamentalista de uma empresa não muda de relevância conforme o regime técnico do mercado. Esse parâmetro pode ser revisto no futuro, se os dados de produção mostrarem que a hipótese precisa ser refinada, mas a escolha inicial é a mais simples e a mais defensável.

O efeito prático sobre a confiança

A confiança κ do motor, calculada a partir da magnitude absoluta de S descontada pela penalidade de volatilidade e bonificada pela confirmação cruzada (fórmula explícita na seção 02), herda automaticamente o efeito do quinto termo. Quando técnica e fundamento estão alinhados, o Percix soma na mesma direção do score técnico, |S| aumenta, e o motor cruza o limiar de cinquenta e cinco por cento, gatilho do alerta WhatsApp e do live trading, mais cedo do que cruzaria com os quatro grupos técnicos isolados. O alerta dispara em ativo cujo contexto fundamentalista corrobora o sinal, o que aumenta a probabilidade de acerto da operação subsequente. Quando técnica e fundamento divergem, o Percix entra na direção contrária e a magnitude de S é reduzida, o que segura o motor abaixo do limiar e evita alerta sobre um sinal técnico cuja tese o calendário corporativo está prestes a contradizer. O efeito líquido é duplo. Mais alertas quando técnica e fundamento convergem, com confiança real maior. Menos alertas quando técnica e fundamento divergem, com falsos positivos filtrados antes de virarem prejuízo.

A janela temporal e a frequência

O Indicador Percix atualiza-se em ciclo próprio, distinto do ciclo de cinco minutos do motor matemático. Cada ativo monitorado recebe uma atualização a cada quatro horas, em sequência distribuída pelo tempo para evitar concentração de chamadas e respeitar rate limit do modelo. A janela de contexto que entra na classificação é assimétrica entre passado e futuro: os eventos corporativos considerados vão dos últimos sessenta dias até as próximas duas semanas, abrangendo tanto fatos relevantes recém-protocolados quanto calendário corporativo iminente. Sempre que um evento novo é detectado pelo cron diário que lê o repositório IPE da CVM, o PCX do ativo correspondente é invalidado e recalculado na próxima passada do ciclo, mesmo que a janela de quatro horas ainda não tenha completado. Entre atualizações, o motor consulta o último PCX gravado em banco com lookup quase instantâneo. Se o último PCX é mais velho que oito horas, decai para zero por prudência e o motor opera apenas com os quatro grupos técnicos.

Cento e duas chamadas por dia, ao custo médio de um centavo e oito décimos cada (medido em produção), totalizam custo previsto de aproximadamente um real e setenta e cinco centavos por dia, ou cerca de cinquenta e dois reais por mês. Cada chamada registra em banco os tokens consumidos e o custo estimado em centavos, de modo que a contabilidade fica auditável dia a dia, e qualquer pessoa interessada pode acompanhar a aderência entre previsão e realidade.

A síntese no telefone

Junto da classificação numérica que vai para o motor, o modelo de linguagem produz uma síntese textual de três a cinco frases que identifica os eventos corporativos mais relevantes do período em análise e explica em linguagem natural os fatores fundamentalistas por trás do valor calculado para o PCX. A síntese destaca os elementos que efetivamente movem preço, como incorporações societárias, alterações estatutárias, emissões de dívida, decisões judiciais com impacto patrimonial, divulgação de resultados e calendário de assembleias. Essa síntese é anexada ao alerta WhatsApp sempre que o sinal forte dispara, posicionada logo abaixo do bloco técnico habitual e devidamente nomeada como Indicador Percix para que não se confunda com o cálculo do motor. O exemplo abaixo é uma síntese real gerada pelo Indicador Percix para ITUB4, em produção:

O Itaú Unibanco convoca assembleia extraordinária para 28 de abril com agenda focada na incorporação do Banco Itaucard e ajustes estatutários, movimento estratégico que consolida a estrutura do grupo. A emissão de letras financeiras subordinadas nível 2 sinaliza reforço de capital e confiança na operação. O mercado tende a acomodar positivamente reorganizações que simplificam a arquitetura corporativa e fortalecem o balanço patrimonial. Acompanhe o desdobramento das votações e eventuais impactos na estrutura de governança.
(Indicador Percix · alinhamento: favorável · PCX = +5)

O investidor recebe três informações alinhadas e distintas: o score técnico calculado pelos quatro grupos matemáticos, o valor numérico do PCX (que diz quanto o quinto termo contribuiu para o score final), e a síntese em prosa que explica em linguagem natural o porquê do valor que o Percix calculou. As três camadas são consultáveis separadamente na página, no banco e no histórico, e nenhuma delas se confunde com as demais.

A fonte de notícias em transição

Vale uma confissão metodológica. A equação aberta do PCX prevê dois termos derivados de notícias, N_pos e N_neg, mas no momento em que esta seção é publicada esses termos estão zerados. O motivo é simples e merece ser dito. A primeira fonte cogitada, o endpoint de notícias por ticker do Twelve Data, foi descontinuada pelo fornecedor durante o desenvolvimento desta camada, e o endpoint substituto retorna feed genérico de mercado sem filtragem por ativo. Uma fonte alternativa de notícias por ticker está em avaliação, com candidatos que vão de feeds RSS de portais financeiros brasileiros a APIs estruturadas de dados de mercado. Enquanto a substituição não é decidida e plugada, o PCX opera apenas com o componente de eventos corporativos da CVM, que é a porção autoritativa e mais relevante de qualquer modo, dado que fato relevante e comunicado oficial movem preço com força comparável ou superior à notícia jornalística. Quando uma fonte estável de notícias entrar em produção, esta seção será atualizada com a data exata e a equação volta a operar com cinco termos plenos.

O que se segue

O Indicador Percix entra em produção como quinto grupo da equação no dia em que esta seção é publicada. O peso p_PCX começa em 1.000 e passa a ser ajustado pela autocalibração assim que houver amostra suficiente de sinais com PCX gravado e resultado de operação conhecido, prevista para entre quatro e oito semanas de operação. Ao final desse período, esta seção será atualizada com a primeira tabela de calibração observada e com gráfico mostrando a evolução do peso conforme o termo prova ou desprova sua relevância. A página segue a regra que já segue desde a primeira versão. Tese antes da defesa. Código antes do release. Prosa antes do deploy. Calibração documentada depois de existir.

O caminho adiante

A versão 2.4 com regras explícitas sempre existirá: cumpre uma função que nenhuma rede neural substitui. A interpretabilidade. O investidor precisa entender o porquê de cada sinal. O regulador precisa auditar a lógica. A confiança se constrói sobre a transparência, e é por isso que esta página existe, com o código aberto para quem quiser verificar e os dados atualizados em tempo real.