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O avanço da inteligência artificial (IA) e o crescimento exponencial da base de dados disponíveis no mercado financeiro vêm transformando a forma como decisões de investimento são tomadas. Nesse cenário, os fundos quantitativos — também chamados de "quant funds" — ganharam espaço por decisões de investimento baseadas em modelos matemáticos voltados para identificar padrões e tendências de comportamento dos ativos financeiros com uso de automação.

No Brasil, a Giant Steps Capital é hoje a maior gestora do segmento, especializada em estratégias sistemáticas. Fundada em 2012, em São Paulo, a casa administra mais de R$ 8 bilhões e opera com foco em tecnologia, inteligência artificial e ciência de dados aplicadas aos mercados globais.

Segundo Mauro Shinzato, sócio e CEO da Giant Steps Capital, a evolução da indústria acompanha o próprio crescimento do universo de informações disponíveis. "O volume de dados cresceu de forma exponencial, e as fontes de dados acompanharam esse movimento", afirma.

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A declaração foi feita durante o painel do XP Quant Summit 2026, evento promovido pela XP que reuniu assessores de investimentos, heads de renda variável e donos de escritório para discutir o avanço da tecnologia no mercado financeiro. Com o tema "A nova onda | Tecnologia transformando o mercado financeiro", o encontro abordou o uso de automações, inteligência artificial e machine learning aplicados à renda variável.

Para ele, o diferencial competitivo deixou de ser apenas acesso à informação. "O desafio é transformar dados em trading e ter velocidade para fazer isso", diz. Na prática, isso significa captar, tratar, interpretar e executar ordens em milissegundos.

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Na Giant, a infraestrutura tecnológica é um dos pilares da operação. "Temos uma latência em que o tempo da informação chegar, o sistema processar e emitir uma ordem é de 2 milissegundos. Isso nos posiciona muito bem frente aos competidores", pontua Shinzato.

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Dados alternativos e cultura científica

O uso de dados alternativos é uma das marcas dos fundos quantitativos modernos. A gestora, por exemplo, cita modelos de análise de sentimento para interpretar discursos de executivos. " É normal analisar transcrições de morning calls com CEOs e CFOs. Tem modelo que identifica inconsistências com base em mais de 150 empresas de capital aberto", explica Shinzato.

Outra frente envolve geolocalização. "Conseguimos avaliar se grandes polos econômicos estão aquecidos ou se empresas de shopping centers estão registrando boa frequência", diz. Para Shinzato, ignorar tecnologia hoje é um sinal preocupante. "Se um gestor disser que não usa tecnologia para acessar dados, isso é suspeito. Não é mais uma opção, é uma obrigação para liderar o mercado."

O executivo reconhece que o processo envolve tentativa e erro. "60% das coisas que testamos vão dar errado. E 90% dos dados e ideias são ruído." A chave, segundo ele, é ter mentalidade científica. "Se o cientista tem medo de errar, ferrou. Ele vai ficar numa busca eterna pela perfeição."

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Tecnologia não é fim, é meio

Para Shinzato, tecnologia não pode ser sinônimo de complexidade. "O sistemático não consiste em colocar força tecnológica em tudo, mas sim em buscar eficiência", afirma Automatizar processos, segundo ele, serve para liberar tempo e energia criativa — não para inovar por inovar.

Ele destaca que gestão e tecnologia praticamente se fundiram na Giant. "As áreas de gestão e tecnologia são quase uma só." Dentro da cultura da casa, todos precisam compreender o processo completo. "Não importa se a pessoa é da área administrativa ou operacional, precisa entender a lógica do trader."

O conceito de profissionais em formato "T" — com visão ampla do negócio e especialização em uma área — também é valorizado. "O generalista e o especialista são fundamentais. É a interseção entre as áreas que reduz trabalho e aumenta eficiência."

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Drawdowns, custo e disciplina

Apesar do foco em inovação, Shinzato reforça que o aprendizado mais importante vem dos momentos difíceis. "Drawdowns (queda acumulada de um investimento desde o último pico) ensinam mais do que bull markets. Ele alerta para riscos como excesso de complexidade e negligência com custos. "Não adianta ter a melhor infraestrutura de dados e não entregar resultado."

A experiência levou a gestora a revisar modelos concentrados demais em uma única variável. "Já tivemos fundos muito expostos a um único vetor. O impacto nos ensinou a diversificar e expandir os vetores de alpha."

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De acordo com o executivo, o caminho sustentável é construir um framework sólido antes de expandir estratégias. "O interessante é criar um bom modelo, atento à parte de custos, e depois ampliar."

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