Economistas dos principais bancos e firmas de investimento, que recebem altos salários para prever a direção da economia, esperavam que o último relatório de empregos divulgado na quarta-feira mostrasse a criação de cerca de 68.000 vagas no mês passado.
Um grupo de apostadores anônimos online, que fazem apostas no site de previsão Kalshi, esperava ver 54.000 novos empregos.
O relatório acabou mostrando que a economia dos EUA criou 130.000 empregos no início do ano. Ambos os grupos erraram por uma margem ampla — e em graus semelhantes.
Nos cinco anos de existência da Kalshi, seus milhares de apostadores provaram ser tão precisos, em média, na previsão de certos indicadores econômicos quanto os especialistas altamente treinados, revelou um artigo de trabalho publicado no mês passado pelo National Bureau of Economic Research. O grupo também é bastante bom em prever decisões de taxa de juros do Federal Reserve, e até melhor que os profissionais na previsão da taxa de inflação.
“Obter informações de um grande grupo de pessoas pode ser uma forma notavelmente boa de previsão,” disse Jonathan Wright, professor de economia da Johns Hopkins University e coautor do artigo.
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Thomas Simons, economista americano da Jefferies, notou quando Kevin Warsh liderava os mercados de previsão para ser o indicado de Donald Trump para presidente do Federal Reserve. Simons havia descartado essa possibilidade por causa da defesa anterior de Warsh por taxas de juros mais altas, em vez das taxas mais baixas que Trump prefere.
“‘Como pode ser que ele esteja na frente disso? Não faz sentido,’” lembrou Simons.
Mas os mercados estavam certos, e ele decidiu que não deveria ignorar as probabilidades. Os apostadores, percebeu, têm uma vantagem: eles não precisam fazer uma previsão se não estiverem muito confiantes de que estão certos. Os especialistas profissionais não têm escolha; mesmo diante de dados confusos, e sem muita convicção no número, eles arriscam um palpite.
“Você tem que prever esses números todo mês, mesmo quando não tem muita certeza,” disse Simons. “Então isso me faz pensar que, se eu voltar às minhas premissas, as pessoas que têm mais certeza são as que vão participar.”
Outro artigo de trabalho, de economistas da London Business School e da Yale University, descobriu que os apostadores da Polymarket, no geral, prevêem os lucros corporativos com mais precisão do que os analistas pagos para aconselhar investidores sobre comprar ou vender.
Theis Jensen, professor da Yale que trabalhou no artigo, acredita que o desempenho relativamente bom dos milhares de amadores se deve a incentivos. Analistas profissionais podem ter conflitos de interesse, como comissões de negociação de suas firmas, que podem aumentar em resposta a previsões otimistas. Analistas também podem evitar publicar previsões de lucros fora do padrão, o que pode causar mais constrangimento do que seguir a multidão.
“O bom dos mercados de previsão é que você tem que colocar seu dinheiro onde está sua boca,” disse Jensen, “e isso incentiva muito a declarar suas verdadeiras crenças.”
Claro, isso é verdade há décadas. Os primeiros mercados de previsão online surgiram no início dos anos 2000. Sites como o Intrade focavam principalmente em eleições e a probabilidade de outros eventos mundiais, e eram geralmente considerados bastante precisos. Nos anos 2010, reguladores americanos reprimiram esses sites, declarando-os plataformas ilegais de jogos de azar.
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Mas algumas plataformas continuaram operando na Europa, onde contratos políticos e econômicos são um complemento aos enormes volumes de apostas esportivas. O mesmo ainda vale para a Kalshi, que venceu uma ação judicial que lhe permitiu operar legalmente em 2024, e para a Polymarket, que é acessível apenas esporadicamente nos EUA, pois processos judiciais bloquearam negociações em vários estados.
Ainda assim, o volume de apostas, mesmo em questões não esportivas, cresceu em ritmo tão acelerado que especialistas e analistas estão atentos. Em qualquer dia, mais de US$ 60 milhões estão em jogo nas plataformas em questões políticas e econômicas — muito mais do que os primeiros sites alcançaram.
Edward Ridgely dirige a Stand, uma empresa que permite que apostadores negociem simultaneamente na Kalshi e na Polymarket e acompanhem outros grandes traders. Ele disse que muitos de seus clientes de maior volume trabalham nas mesmas áreas em que apostam. Um usuário em Hong Kong compra e vende ações da Nvidia em seu trabalho diário e usa contratos de mercado de previsão relacionados a tarifas como hedge.
“Se as tarifas de Trump escalarem contra a China ou algo assim, ele pode sair da posição e não ser prejudicado,” disse Ridgely.
Ele vê outra evidência de que os apostadores se especializam: a maioria não é boa em tudo. “Você pode ver que muitos traders que são muito bons em eleições não são bons em cripto. Ou, se você é muito bom em cripto, não é bom em geopolítica,” disse.
Michael Feroli, economista-chefe dos EUA no JPMorgan, tem acesso a um vasto conhecimento da equipe de assuntos políticos do banco, especialistas por país e pesquisadores de ações. Mas ele ainda observa os mercados para obter uma estimativa mais precisa.
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“Quando você conversa com pessoas em Washington, elas dizem: ‘Bem, acho que vão aprovar o orçamento.’ Então, qual é a probabilidade?” disse Feroli. “É uma linguagem diferente. Muitas vezes você tem que insistir para obter uma resposta quantitativa.”
Nas questões quantitativas que são seu foco, como previsão de mudanças no índice de preços ao consumidor e no produto interno bruto, Feroli suspeita que algo mais está acontecendo: os mercados de apostas estão apenas seguindo os especialistas. Isso pode significar monitorar o consenso da Bloomberg, ler pesquisas das grandes casas de investimento ou acompanhar os mercados futuros e expectativas dos investidores que grupos como o Chicago Mercantile Exchange já agregam.
Tara Sinclair, economista da George Washington University que estuda previsões, concorda que isso é provável. E aí reside um perigo nos mercados de previsão: se a multidão substituísse os especialistas profissionais, os apostadores individuais perderiam.
“Eles estariam dificultando o trabalho de seus colaboradores, porque agora eles têm fontes individuais de informação para consultar,” disse Sinclair. “Se eles substituíssem tudo isso, não teriam mais a quem recorrer.”
A maioria dos especialistas não se preocupa com isso, porque fazem mais do que prever números. Cada estimativa vem acompanhada de uma análise detalhada dos fatores por trás do número principal, que é o que investidores e empresas precisam para decidir como gastar dinheiro.
“Surpresas acontecem, e as pessoas querem saber: ‘O que isso significa, o que vai acontecer, o que está impulsionando isso?’” disse Michael Pugliese, economista dos EUA no Wells Fargo. “Acho que essa é uma informação muito importante e detalhada que você quer ter ao tomar decisões, como operador nesses mercados.”
Mas os mercados de previsão podem se tornar uma entrada para previsões complexas, como as construídas pelo Federal Reserve. Justin Wolfers, professor de economia da University of Michigan que estudou e escreveu sobre as primeiras versões dos mercados de previsão, disse a autoridades do Fed que eles deveriam considerar esses mercados. Eles têm sido hesitantes, disse ele.
“Há um problema profundo, que é: se você fizesse isso, democratizaria a tomada de decisões,” disse Wolfers. “Hoje, o economista sênior tem muito poder. A visão dele prevalece.”
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Também pode ser verdade que nem especialistas individuais nem um coletivo de milhares são os melhores em prever o futuro. Na última década, um grupo chamado Good Judgment desenvolveu um modelo para selecionar pessoas com histórico comprovado de acertos em previsões. Esses “superprevisores” são aplicados a questões de longo prazo para clientes pagantes. Eles trabalham colaborativamente, mas no fim votam individualmente.
Warren Hatch, CEO da organização, acredita que os mercados de previsão complementam os serviços do seu grupo porque focam em questões de curto prazo e ampliam o uso do pensamento probabilístico.
Agora ele observa o surgimento de outra força preditiva: a inteligência artificial, que pode sintetizar grandes quantidades de informações padronizadas para gerar estimativas razoavelmente boas. Mas a IA pode ter dificuldades com questões mais relacionadas a humanos e cultura, e menos a números e métricas.
“Quando os dados são escassos e o ambiente está em fluxo, as máquinas são, por definição, retrospectivas,” disse Hatch. “E é aí que acho que o espaço para os humanos permanecerá.”
c.2026 The New York Times Company
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