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āļĨāļīāļ‚āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒ ÂĐ 2026 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļāđ‚āļ”āļĒ Scribe

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💰 US$ 155.000.000.000 COM O SETUP DO RENASCENTISTA

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Rafael Avelar
Leonardo da Vin encarou a vida como um eterno campo de descobertas inovador transitava entre a ciÊncia e a arte e deixou sua marca e alguns segredos em Muitas delas ÃĐ o grande nome do renascentismo movimento que deu início a um novo paradigma abriu espaço pro desenvolvimento científico e marcou a transiçÃĢo da idade mÃĐdia pra idade moderna sÃĐculos depois surgiria um novo renascentista mas agora nos corredores de Wall Street o nome dele Dean Simons o renascentista do mercado financeiro discreto excÊntrico enigmÃĄtico Simons nÃĢo apenas criou um impÃĐrio financeiro mas praticamente uma filosofia que confronta narrativas tradicionais reconhecido por grandes personalidades do mercado o matemÃĄtico silencioso ainda ÃĐ pouco conhecido pelo grande pÚblico nesse vídeo apresento a fascinante histÃģria do maior Trader de todos os tempos vocÊ vai descobrir como ele conseguiu gerar 155 BilhÃĩes de DÃģlares com suas operaçÃĩes e assim tirar alguns insites pra sua jornada como Trader EntÃĢo jÃĄ deixa o seu like se inscreve no canal e vamos embora 96 km a leste de Wall Street hÃĄ uma ÃĄrea em forma de calda de baleia que separa o Estreito de Long Island da conscience bay as mansÃĩes D local com Alamedas de entradas fechadas por imensos portÃĩes e vistas De MilhÃĩes de DÃģlares fazem parte de um luxuoso condomínio que tem o nome de Oldfield os moradores dÃĢo outro nome essas suas engenheiras a Riviera da R isso porque os moradores mais ricos desse lugar todos cientistas matemÃĄticos e astrofísicos trabalham para o Red fund ren Technologies sÃĢo os criadores e administradores do medalion fund tal vez a maior mÃĄquina de fazer dinheiro da histÃģria o Medal estÃĄ aberto apenas para cerca de 300 funcionÃĄrios da renes e um pequeno grupo de indivíduos profundamente ligados à empresa o lendÃĄrio fundo famoso pelo seu enorme sigilo gerou cerca de 155 BilhÃĩes de DÃģlares em 30 anos poucas empresas sÃĢo objeto de tanto Fascínio rumor ou especulaçÃĢo todos jÃĄ ouviram falar do renens mas quase ninguÃĐm sabe o que acontece lÃĄ dentro atÃĐ agora pouca coisa se sabe a respeito desse pequeno grupo de cientistas cuja enorme riqueza ÃĐ maior do que o PIB de muitos países e que influencia cada vez mais a política dos Estados Unidos a ran Sens ÃĐ Ãšnica mesmo entre os R funds por causa da genialidade e das excentricidades dos que lÃĄ trabalham para quem estÃĄ de fora o grande mistÃĐrio ÃĐ como medallion conseguiu retornos anualizados de quase 66% quais quais seriam as principais estratÃĐgias desse fundo enigmÃĄtico essa pergunta ÃĐ de 1 bilhÃĢo de DÃģlares a estratÃĐgia dos melhores investidores muitas vezes parece simples ÃĐ melhor comprar uma empresa maravilhosa a um preço justo do que uma empresa justa a um preço maravilhoso diz waren buffett a especulaçÃĢo financeira na contramÃĢo do Consenso ÃĐ a tÃĄtica preferida de George soros investir no que vocÊ conhece ÃĐ a principal liçÃĢo de Peter lych Jean Simons identifica padrÃĩes Simons ÃĐ menos famoso do que waran buffett nÃĢo ÃĐ controverso como George sorus tampouco reconhecido no varejo como Peter lych Talvez seja mais brilhante do que todos eles o investimento de Ãģ no começo de 1988 na berkshire hattaway de Willan buffett 30 anos depois retornaria 10. 000 no medalion fund de Jean Simons os mesmos Ãģ se converteriam em do milhÃĩes de patrimÃīnio a natureza fechada do medalion muitas vezes o exclui das principais listas de fundos de investimento mas seu histÃģrico e negÃĄvel solidifica sua posiçÃĢo como maior head fund de todos os tempos HÃĄ uma razÃĢo pela qual Simons teve esse retorno espantoso ao longo desse vídeo vocÊ vai descobrir qual ÃĐ James Harry Simons nasceu em 1938 em uma família Judi americana cresceu em brookline massachusets rece deu seu diploma de bacharel em matemÃĄtica pelo MIT em 1958 e doutorado em berkley em 1961 aos 23 anos os anos de FormaçÃĢo foram fundamentais pra mentalidade analítica e sua abordagem inovadora de investimento curiosamente Simons trabalhou no serviço secreto norte-americano ajudando na Guerra Fria uma unidade de pesquisa de Elite contratou matemÃĄticos para ajudar a decifrar cÃģdigos de espionagem SoviÃĐtica o grupo de inteligÊncia estava em dificuldades na ÃĐpoca decidiram entÃĢo investir em pessoas como Simons sem nenhuma experiÊncia em decifrar cÃģdigos mas com grande poder cerebral Simons aprendeu rapidamente como desenvolver modelos matemÃĄticos para compreender padrÃĩes e dados aparentemente sem sentido o jovem resolveu problemas complexos criou um algoritmo ultra rÃĄpido e tornou-se praticamente uma Estrela do rock na comunidade de decifraçÃĢo de cÃģdigos atÃĐ hoje permanece em absoluto sigilo que Simons realmente fez na unidade de InteligÊncia Americana e hÃĄ rumores de que sua personalidade reservada ÃĐ devido à sua passagem pelo serviço secreto a partir daí Simons começou a dar aula no MIT mas ao contrÃĄrio dos seus colegas acadÊmicos Simons era atraído por dinheiro e queria ser extremamente rico ele queria encontrar padrÃĩes ocultos nos mercados seu primeiro passo foi convidar um velho amigo Leonard Bau Bal tambÃĐm era um gÊnio da matemÃĄtica e o criador do famoso algoritmo BT o algoritmo fazia estudos fundamentalistas analisando uma cadeia de eventos e estimando probabilidades Simons e seus parceiros investiram em muitos computadores caros enormes quantidades de armazenamentos de dados e conexÃĩes de alta velocidade aos quais ninguÃĐm mais no mundo dos head funds tinham acesso na ÃĐpoca combinaram toda essa enxurrada de com matemÃĄtica preditiva entÃĢo em 1978 fundou a mone matric uma gestora de recurso incialmente com abordagem fundamentalista com a utilizaçÃĢo de algoritmos ele sentiu que deveria haver uma forma mais estatística de ganhar dinheiro no mercado Olhei os grÃĄficos e os analisei eles nÃĢo me pareceram aleatÃģrios pareciam meio aleatÃģrios mas nÃĢo completamente achei que deveria haver anomalias nesses dados que que poderiam ser exploradas naquele momento quant era uma palavra desconhecida e o aspecto emocional do mercado incomodava Simons o fundo realmente nÃĢo foi tÃĢo brilhante atÃĐ o início dos anos 80 reconhecendo a necessidade de cada vez mais incorporar metodologias baseadas em dados Simons conduziu a empresa pra integraçÃĢo da anÃĄlise quantitativa levando a man mrics a novos patamares multiplicando Capital em seis vezes em 1980 agora com uma abordagem puramente sistemÃĄtica nascia oficialmente a Run sense Technologies essa transformaçÃĢo marcou um momento crucial na carreira de Simons para aprimorar seus sistemas quantitativos adotou o mÃĐtodo de Kernel permitindo que seus computadores identificassem padrÃĩes nÃĢo lineares embora bem sucedida na negociaçÃĢo de moedas commodities e títulos inicialmente enfrentou desafios para gerar lucros significativos com açÃĩes no entanto a decisÃĢo de Simons de contratar programadores do IBM duas estrelas na ÃĐpoca provou ser um ponto de virada impulsionando um crescimento sem precedentes Robert Merson e Peter Brown desenvolveram uma nova versÃĢo do sistema que aumentaria a capacidade e duplicaria as estratÃĐgias bem-sucedidas e reduziria as perdas Mesmo durante a crise financeira de 2008 quando o mercado caiu 37% o medallion fund obteve um retorno de 152 por. hÃĄ relatos de que o medallion chega a fazer 150.
000 operaçÃĩes por dia as estratÃĐgias obviamente tÊm limitaçÃĩes uma ÃĐ que a escala ÃĐ restrita o fundo negocia com base em sinais de curto prazo Simons afirma que quanto mais reduzido for o prazo maiores serÃĢo as ineficiÊncias do mercado maior serÃĄ a probabilidade de o algoritmo ser bem-sucedido numa entrevista para New yorker ele diz ÃĐ como a previsÃĢo do tempo quanto mais prÃģximo maior a certeza ou seja mais fÃĄcil para o fundo ganhar dinheiro no curto prazo mas a visÃĢo de curto prazo reduz a capacidade de atuaçÃĢo nÃĢo hÃĄ liquidez suficiente para que o fundo cresça cada vez mais e esteja aberto ao pÚblico a renens tem agora Fundos abertos que negociam em horizontes mais longos mas os retornos nunca foram tÃĢo impressionantes como o Medal em Wall Street descrevem frequentemente a renascence como a maior mÃĄquina de fazer dinheiro da histÃģria embora Simons Saiba como teve de continuar a adaptar o seu modelo para se manter à frente da concorrÊncia o histÃģrico poderoso chefÃĢo da ran sense deixou o cargo de CEO em 2009 mas a misteriosa empresa continuou com o seu desempenho notÃĄvel a histÃģria de Jean Simons nÃĢo ÃĐ apenas de sucesso financeiro ÃĐ uma prova do Poder da curios idade intelectual anÃĄlise rigorosa e inovaçÃĢo constante suas primeiras atividades acadÊmicas juntamente com a sua determinaçÃĢo inabalÃĄvel moldaram a sua Filosofia de investimento com profundo conhecimento de matemÃĄtica e propensÃĢo a explorar problemas complexos Simons abordou os mercados financeiros com a mentalidade científica buscando constantemente padrÃĩes e oportunidades que outros poderiam ignorar o sucesso de Simon no mundo dos investimentos nÃĢo sÃģ lhe trouxe riqueza pessoal mas tambÃĐm o posicionou como um proeminente filantropo e estÃĄ frequentemente na lista dos principais bilionÃĄrios da Forbes embora o matemÃĄtico silencioso e enigmÃĄtico evite cuidadosamente a exposiçÃĢo entÃĢo o setup do medallion fund como que funciona evidentemente a gente nÃĢo tem como descobrir exatamente Quais sÃĢo as estratÃĐgias do fundo mas a gente tem algumas ideias nÃĐ um conjunto de regras do medalion fund de acordo com o que tÃĄ apresentado em diversos artigos matÃĐrias entrevistas aí pela internet bom primeiro ponto aqui modalidade operacional Day trade e swing trade no Day trade operaçÃĩes de minutos atÃĐ segundos ali mesmo tÃĄ sÃĢo operaçÃĩes muito rÃĄpidas 150 a 300. 000 operaçÃĩes por dia e no swing trade no mÃĄximo dois dias entÃĢo fica posicionado ali no mÃĄxximo dois dias isso ÃĐ o que a gente sabe Ah Rafael entÃĢo SNG trade mais longo nÃĢo funciona cara Ãģbvio que funciona Claro que funciona o que eu tÃī apresentando aqui ÃĐ o medalion fund a forma que o Run sense trabalha em cima do medalion fund Existem vÃĄrias formas de vocÊ ganhar dinheiro com Day trade swing trade curto longo quando a gente fala de tÃĐcnica ÃĐ a mesma coisa dÃĄ para ganhar dinheiro com grÃĄfico de candle com renco com grÃĄfico de pontos com indicador sem indicador com leitura de fluxo enfim nÃĢo sou eu que vou ficar falando mal de tÃĐcnicas operacionais aqui AliÃĄs nÃĢo vou ficar falando mal de ninguÃĐm de nada aqui quem fica fazendo isso tÃĄ numa frequÊncia abaixo taxa de acerto do medalion fund nesse período de 30 anos que o je Simons ficou lÃĄ 50% de taxa de acerto EntÃĢo essa aqui ÃĐ a frase do CEO do renens na realidade ac renens tambÃĐm nÃĐ NÃģs estamos 100% certos 50% das vezes vocÊ pode fazer bilhÃĩes assim ou seja com 50% de taxa de acerto e por exemplo 1 e me de payoff vocÊ jÃĄ faz uma quantidade de dinheiro absurda principalmente esse pessoal aqui que usa uma alavancagem assustadora nÃĐ bom entÃĢo qual que foi a metodologia que levou o medalion fund a alcançar 66% ao ano em 30 anos foi 80% bruto 66% e descontando os impostos e 39% jÃĄ líquido EntÃĢo desse 66 descontou aí a taxa de administraçÃĢo que ali pros administradores nÃĐ Jan Simons Robert mel e Peter Brown entÃĢo ficou uma mÃĐdia de 39% líquido mas 66% foi descontando os impostos aí dos 80% isso em 30 anos nÃĐ que ÃĐ algo brutal chega a ser algo perturbador ÃĐ claro que num curto prazo ÃĐ muito mais comum vocÊ ver retorno de 100% 200 1% em 1 ano 2 anos dependendo do Capital tambÃĐm nÃĐ transformar 10. 000 em 100.
000 ÃĐ relativamente mais fÃĄcil do que vocÊ transformar 10 bilhÃĩes em 100 bilhÃĩes porque nÃĢo ÃĐ sÃģ entre aspas os 10 bilhÃĩes tem alavancagem nisso tambÃĐm o que que acontece o fundo vira uma baleia dentro da piscina P lint que eu cheguei a comentar aqui nesse vídeo O LendÃĄrio gestor do Fidelity ele fala que o Trader pessoa física tem vantagem sobre institucional muito por conta disso da agilidade e da liquidez um gestor muito grande ÃĐ um TransatlÃĒntico nÃĢo consegue alterar a rota facilmente a gente aqui pessoa física Trader ÃĐ uma lanchea entÃĢo a gente consegue entrar e sair da operaçÃĢo rapidamente dÃĄ r$ 1.
āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡
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