Gui Zanin ✓
@gui_zanin_ · joined 29 Oct 2020
# Gui Zanin - Economista, CFA, Gestor de Recursos CGA- CVM, CNPI-P 2227 e Series 7 - FINRA.
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Em 1 ano eu tive aproximadamente 50% de ganho na Polymarket e 30% na Kalshi fazendo arbitragem.
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(brincadeira! rsrs)
História:
Eu abri contas com mil dólares em cada só para testar... fiz alguns modelos de arbitragem, estive https:
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Curiosidade do dia
https://t.co/h7pn6hVfnN https://t.co/lCOQJ7xCzD
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Usos estranhos da IA hoje em dia:
1- Profissionais fazendo perguntas filosóficas à IA (como "por que estamos aqui?") apenas para gerar volume de uso e bater metas impostas pelos chefes.
2- Analistas inserindo erros de digitação propositais em e-mails para disfarçar o uso da
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Pena que uma thread mais elaborada não ganha tanta visibilidade… mas memes 😅
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7 de setembro: Independência do Brasil.
Mas cada vez mais dependente do governo https://t.co/LrEyh9d645
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@gui_zanin_ Separating confirmed announcements from circulating rumors is how I try to keep different kinds of information apart.
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A inteligência artificial fez um mapa mental bem interessante sobre o assunto.
Se gostou, curte e compartilhe https://t.co/XL95FGOkin
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Se você quer aprender mais, segue a dica do livro sobre o assunto https://t.co/gOHYuynTR2
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Entender o CAMELS mostra que, mesmo em um setor altamente regulado, a solidez de um banco depende de um equilíbrio cuidadoso entre assumir riscos e ter recursos para honrá-los. Afinal, o teste definitivo para qualquer julgamento de crédito é sempre o bom senso!
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📊 Como funciona a classificação (Composite Rating)?
Cada um desses 6 fatores recebe uma nota de 1 (forte/sólido) a 5 (insatisfatório). A soma dessas notas é dividida por 6 para gerar uma classificação composta final.
Essa nota indica ao Banco Central a urgência e a gravidade
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⚡ S - Sensitivity to Market Risk (Sensibilidade ao Risco de Mercado)
Adicionado em 1997 pelas autoridades reguladoras, este fator mede o impacto que variações nas taxas de juros, de câmbio, commodities ou preços de ações podem ter nos lucros ou no capital do banco.
No Brasil
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🌊 L - Liquidity (Liquidez)
A falta de liquidez imediata (e não apenas a má qualidade dos ativos) é o que de fato força um banco a fechar as portas após uma perda de confiança. Bancos devem reter ativos líquidos para atender a saques inesperados e demandas de crédito sem
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💸 E - Earnings (Rentabilidade)
Os lucros são o lubrificante que permite o banco funcionar e reter capital para crescer. Duas métricas de rentabilidade são fundamentais:
ROA (Retorno sobre Ativos, idealmente > 1%) e o ROE (Retorno sobre Patrimônio Líquido, que em bancos
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👥 M - Management (Gestão / Administração)
Embora a gestão seja avaliada de forma mais subjetiva por unificar todas as outras áreas, ela dita o apetite de risco do banco. Uma métrica quantitativa crucial aqui é o Índice de Eficiência (despesas administrativas / receita
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🏛️ C - Capital Adequacy (Adequação de Capital)
O capital serve como uma rede de segurança para absorver perdas inesperadas de crédito e proteger depositantes. Os reguladores exigem que os bancos mantenham capital proporcional ao risco que assumem.
Pelas regras de Basileia II,
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📉 A - Asset Quality (Qualidade dos Ativos)
A má qualidade dos ativos (como carteiras cheias de empréstimos ruins) é a maior causa de falências bancárias. Os analistas monitoram o volume de créditos inadimplentes (NPLs — vencidos há 90 dias ou mais).
O ideal para uma
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O que é o CAMELS?
Esse método de análise de risco bancário foi desenvolvido nos EUA no início da década de 1980 e hoje é uma referência na indústria.
Trata-se de uma estrutura que cobre 6 fatores essenciais para determinar a segurança, rentabilidade e liquidez de uma
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Um banco pode ter lucro recorde em um ano e, ainda assim, quebrar na semana seguinte.
Como analisar a real saúde de uma instituição financeira antes do colapso?
Conheça o sistema CAMELS, o padrão global para medir solidez bancária.
Segue o fio 🧵 https://t.co/Mn5Tccthmm
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Im Vergleich zu Konten gleicher Größe
18 Beiträge aus den letzten 90 Tagen, verglichen mit der Größenklasse 10K–100K Follower. erreicht weniger Menschen als Konten gleicher Größe.
Medianaufrufe204dieses Konto924Median für 10K–100K
Reichweite, %1.36%dieses Konto3.62%Median für 10K–100K
Interaktion, %1.50%dieses Konto1.52%Median für 10K–100K
| Kennzahl | Dieses Konto | Median für 10K–100K | Verhältnis |
|---|---|---|---|
| Medianaufrufe pro Beitrag | 204 | 924 | 0.22× |
| Reichweite (Aufrufe ÷ Follower) | 1.36% | 3.62% | 0.38× |
| Interaktionsrate | 1.50% | 1.52% | 0.98× |
Weitere Konten dieser Größe → Mit einem anderen Konto vergleichen → Wie diese Vergleichswerte entstehen →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
757 Sep
65
64
64
56
57
375
346
32
2.7K
1.5K
2.2K
7258 Sep
2.5K
Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
4.00%7 Sep
4.62%
4.69%
4.69%
3.57%
3.51%
1.33%
0.58%
0.00%
2.46%
0.74%
1.18%
1.10%8 Sep
1.13%
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.
What the audience does
Likes66.0%159 in total
Reposts2.5%6 in total
Replies15.4%37 in total
Quotes0.4%1 in total
Bookmarks15.8%38 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
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