Neuroinvest (NIV): Investimentos em Tokens de Ações e DeFi

Criptoativos são os únicos bens que você pode decidir levar para o túmulo! Não há nenhum governo expropriador, nenhum cônjuge adúltero, filho bastardo ou juiz de nenhuma instância, em lugar nenhum do mundo, que lhe obrigue a entregar esse patrimônio.

Renato Amoedo.

O Clube de Investimentos Neuroinvest reúne familiares e amigos próximos para investir juntos em criptomoedas e tokens de ações estrangeiras, além de proporcionar experiência prática com Finanças Descentralizadas (DeFi).

Possuir e negociar tokens de ações e índices da bolsa americana na blockchain da Rede Solana traz vantagens significativas, como a possibilidade de fracionamento dos ativos, permitindo investir valores menores em empresas ou ETFs globais antes inacessíveis para muitos investidores.

O Token NIV

Nome: Neuroinvest

Símbolo: NIV

Rede: Solana

Emissão Total: 10.000 Tokens

Valor Atual: USD 0,110761

Endereço: 8WTDNH6EskG3vj1eKCseCL8ipZMnVmQDbsKFxayDkbxK

Carteira de Investimentos NIV

 

Atualizada em 16/09/2015

Considerações Gerais

• Função do Token: Representa a participação de cada investidor no Clube.
• Lastro: Cada NIV é emitido proporcionalmente ao valor investido em USDC (Stablecoin de dólar na Rede Solana);
• Todos os ativos da carteira estão alocados em protocolos de Finanças Descentralizadas (DeFi), por meio de pools de liquidez, operações de lending e estratégias de yield farming, o que potencializa a geração de retorno passivo e contribui para a rentabilidade consolidada da carteira; e
• Cada Token NIV pode ser trocado na própria carteira individual de cada participante por USDC. Há pool de liquidez suficiente estabelecida nesse par de tokens. Não é necessário solicitar nenhum tipo de permissão ou autorização, cada detentor pode resgatar em dólares (USDC) seus tokens NIV, a qualquer momento, 24/7, na própria carteira Jupiter ou em qualquer exchange descentralizada da Rede Solana.
• A Carteira Recomendada para gerenciamento do Token NIV é a Jupiter Solana Wallet (Mobile);

Estratégia

• Investimentos em tokens de índices e ações estrangeiras tokenizadas;
• Os tokens Solana e Jupiter não são investimentos, servem para despesas com a montagem das pools de liquidez na Rede Solana (DeFi);
• Uso inicial de valores muito pequenos,  focando no aprendizado prático  em Finanças Descentralizadas (DeFi); e
• Não há nenhum tipo de cobrança de taxas de administração ou de performance, por se tratar de um projeto puramente educacional.

Benefícios

• Aprendizado prático em DeFi.
• Diversificação em ativos digitais globais.
• Blindagem total de seu patrimônio.
• Alinhamento de interesses pelo token NIV.

Conclusão

O Neuroinvest (NIV) não é apenas um investimento, mas um projeto colaborativo de educação financeira e tecnológica. Ele prepara seus membros para explorar, com segurança e transparência, o universo das Finanças Descentralizadas, aprendendo na prática como funcionam os investimentos digitais globais.

Uma das grandes vantagens do projeto Neuroinvest (NIV) é demonstrar que a liberdade financeira e a inexistência de controle estatal não se limitam apenas à compra e venda dos ativos. O modelo também permite explorar, de forma prática e segura, a sucessão, transmissão e doação de tokens, mostrando como é possível manter o controle do patrimônio digital sem burocracia ou interferência governamental.

Uma variação ao DCA proposto pelo Dr. Huberto Leal do Canal HoldBTC 100

HOLD BTC 100 (Dolar Cost Average)
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Início em 10/10/2019
Depósitos mensais de R$ 100,00
Não há condições estabelecidas para depósito
Total Investido em 51 meses: R$ 5.100,00
Drawdown Máximo: -64,52%(Perda máxima histórica de capital, a maior queda).
Resultado Final em 17/02/2024: R$ 14.229,68

Dolar Cost Average Dinâmico
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Início em 10/10/2019
Depósitos semanais de R$ 25,00
Se o preço do BTC for maior ou igual a média das últimas seis semanas:
   Se houver saldo em USDT Saldo é zerado e comprado todo em BTC
   Compra mais R$ 25,00 de Bitcoin
Caso contrário
   Se houver saldo em BTC vende-se todo o montante e compra USDT
   Compra mais R$ 25,00 de USDT
Total Investido em 204 semanas: R$ 5.100,00
Drawdown Máximo: -11,22% (Perda máxima histórica de capital, a maior queda).
Resultado Final em 17/02/2024: R$ 24.371,69

💰 Um Tesouro Bitcoin Codificado 💰

Há uma carteira Bitcoin criptografada com a Máquina Enigma da Segunda Guerra Mundial. Utilizando as técnicas de Alan Turing, você pode conseguir o dinheiro decifrando as 12 palavras BIP39 codificadas:

"tpoe_beip_zwoc_gsmm_mofh_qbge_ivc_xet_ttyo_ilrc_zuab_axfy"

Alan conseguiu isso há 80 anos, sem computadores!

Otimização Combinatória na Aviação Comercial

A Otimização Combinatória

Atualmente o conceito de Otimização Combinatória está bem formulado como um princípio que fundamenta a análise de muitos problemas de alocação ou de tomada de decisão. A abordagem de um problema de tomada de decisão complexo, envolvendo a seleção de valores para um número de variáveis relacionadas, usualmente tem como enfoque um único objetivo projetado para quantificar performance e medir a qualidade da decisão. Este único objetivo é maximizado (ou minimizado, dependendo da formulação) sujeito às restrições que limitam a seleção dos valores possíveis das variáveis de decisão. 

Se um único aspecto de um problema pode ser isolado e caracterizado adequadamente por um objetivo, podendo ser, por exemplo: lucro ou custo em um cenário de negócios, velocidade ou distância em um problema físico, retorno esperado em um ambiente de investimento de risco, ou bem-estar social no contexto do planejamento governamental, então uma aplicação de otimização configura-se naturalmente adequada.

Existe uma variedade muito grande de problemas no mundo real que podem ser resolvidos utilizando-se métodos de Otimização Combinatória. Todavia, encontrar soluções ótimas, ou mesmo aproximadas, para esses tipos de problemas é um desafio nem sempre fácil de ser vencido. Para alguns desses problemas são conhecidos métodos exatos para a sua solução; já para outros, técnicas que permitem alcançar resultados aproximados são utilizados como única alternativa. Nem mesmo com o poder computacional atual pode resolver-se a maioria desses problemas em tempo considerado razoável, podendo levar-se muitos anos para a execução de tal tarefa.

A Otimização Combinatória na Aviação

Além de diversos, os problemas de otimização na aviação comercial são encadeados, compondo, na verdade, um único e grande problema, que por ser tão complexo, necessita ser subdividido em porções menores para que possa vir a ser resolvido. Todavia, mesmo quando decomposto em subproblemas, dificuldades para a sua resolução persistem. Em particular, cada um desses subproblemas constitui-se em uma tarefa extremamente árdua para processamento manual, mesmo quando são realizadas por profissionais qualificados e extremamente experientes.

Restringindo-se apenas ao planejamento de vôos das empresas aéreas, é necessário definir-se inicialmente que rotas deverão ser operadas.  Para tanto, é necessário analisar-se todas as demandas existentes entre as diversas regiões envolvidas e, assim, decidir quais devam ser os pares de aeroportos a interligar em trechos de vôos da empresa. Uma vez escolhidas as rotas, é necessário dividi-las em subconjuntos adequados à operação pelas diversas frotas de aeronaves disponíveis.

A seguir, deve ser definida, para cada voo de um dado subconjunto, a aeronave específica (de sua frota associada) que irá operá-lo. Alocadas as aeronaves aos vôos, os subconjuntos devem ser divididos em jornadas de trabalho com início e fim numa mesma base de tripulantes; isso deve ser feito com o cuidado de minimizar os gastos com diárias de alimentação, pernoites em hotéis, inatividades em cidades fora das bases, vôos extras para reposicionamento de tripulantes, realização de deslocamentos, etc.

Definidas as jornadas de trabalho, essas devem ser distribuídas aos tripulantes observando-se a Regulamentação dos Aeronautas, pedidos daqueles funcionários e as regras específicas da empresa para efetuar a alocação. Concluída a distribuição das tarefas de voo e de solo (reservas e sobreavisos), deve-se cuidar da execução da escala de tripulantes, de forma a garantir eventuais substituições diante dos mais diversos imprevistos (de ordem material, aeroportuário, clima ou pessoal), sempre a um custo mínimo. A coordenação de vôos deve também estar pronta para sugerir cancelamentos de vôos e posicionamento de aeronaves em decorrência dos mesmos motivos.

Todos esses problemas de planejamento levam a uma explosão combinatória considerável, por mais simples que alguns possam parecer. Uma escala de tripulantes envolvendo 400 comissários de bordo e 800 jornadas mensais de trabalho pode produzir mais de um milhão e meio de restrições, acarretadas somente pela Legislação dos Aeronautas.

Além dessas restrições, efetuar a atribuição de forma a provocar um mínimo de desvio na quantidade de horas trabalhadas pelos tripulantes (visando ao equilíbrio da remuneração entre eles), pode tornar a decisão de alocação extremamente delicada. Tarefas como a de composição de jornadas de trabalho de uma pequena base de tripulantes, envolvendo pouco mais de 1.300 trechos de vôos semanais, podem gerar um problema de recobrimento envolvendo algumas centenas de milhões de possibilidades distintas.

Resolver esses problemas sem apoio de ferramentas apropriadas de decisão (baseadas em modelos matemáticos e algoritmos de otimização) requer muito tempo e demanda o trabalho de muitas pessoas. Mais grave ainda, o resultado obtido é, comumente, muito aquém da melhor solução possível e normalmente acarreta enormes prejuízos financeiros para as empresas que assim operam.

The Predictors

Usar um computador para vencer na Bolsa de Valores é o grande sonho dos investidores do mercado acionário em todo o mundo.

Enquanto isso parece ser impossível para a maioria dos céticos, um grupo inusitado de acadêmicos, que  se tornaram magos financeiros, mostraram que isso pode realmente ser feito!

Liderados pelos físicos Doyne Farmer e Norman Packard, a Companhia de Previsão baseada em Santa Fé provou desde a sua fundação, em 1991, em um bangalô mobiliado com cadeiras de jardim de plástico e estações de trabalho Sun (topo de linha na época) que é realmente possível fazer milhões nos mercados.

Esses dois físicos americanos criaram um sistema que decodificava e modelava os complexos padrões subjacentes aos movimentos aparentemente aleatórios dos mercados acionários, cambiais e de commodities. A partir de investidores captados pela dupla, fundaram em 1991 a Prediction Company, que após quinze anos de sucesso de operações acabou sendo vendida ao banco suíço UBS por 300 milhões de dólares. A história completa do desenvolvimento do projeto dos físicos pode ser conhecida em detalhes no livro publicado em 1999, pela editora Henry Holt and Company , intitulado: “ The Predictors : How a Band of Maverick Physicists Used Chaos Theory to Trade Their Way to a Fortune on Wall Street ”.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial é uma área de pesquisa da Ciência da Computação dedicada a buscar métodos ou dispositivos computacionais que  possuam ou simulem a capacidade racional humana de resolver problemas, tomar decisões ou, de forma ampla, ser inteligente.

O desenvolvimento da área começou logo após a Segunda Guerra Mundial, com o artigo "Computing Machinery and Intelligence", do matemático inglês Alan Turing. O termo “Inteligência Artificial” foi cunhado em 1956, durante um workshop realizado no Dartmouth College em Hanover, New Hampshire, com a presença de dez pesquisadores pioneiros, liderados por John McCarthy, cientista da computação americano, criador da linguagem de programação LISP  ( 1958).

A Inteligência Artificial abrange várias linhas de pesquias, como teoria dos jogos, sistemas especialistas, representação do conhecimento, processamento de linguagem natural, robótica, visão por computador, processamento de imagens, prova automática de teoremas e redes neurais artificiais. Desde o início, os fundamentos da Inteligência Artificial tiveram o suporte de várias disciplinas que contribuíram com ideias, pontos de vista e técnicas para a sua evolução.

Os filósofos (desde 400 a.C.) tornaram a IA concebível, considerando a suposição de que a mente é, em alguns aspectos, semelhante a uma máquina, e que ela opera sobre o conhecimento codificado em alguma linguagem interna, e que o pensamento pode ser usado para escolher as ações que deverão ser executadas. Por sua vez, os matemáticos forneceram as ferramentas para manipular declarações de certeza lógica, bem como declarações incertas e probabilísticas. Eles também definiram a base para a compreensão da computação e do raciocínio sobre algoritmos

O Paradoxo de Parrondo

Algumas pessoas dão mais importância a sua intuição do que aos backtests. Se uma estratégia de compra e venda de ações parece ser intuitivamente funcional, para que testá-la em cotações históricas? Essa falsa certeza pode ser fatal, pois há vezes em que nossas intuições são realmente mascaradas e desviadas da realidade, com grande facilidade.

Um exemplo prático dessa ilusão é o paradoxo concebido por Juan Parrondo, físico espanhol. Trata-se de dois jogos, cada um deles resultando em perdas ao longo do tempo. Você é colocado no meio de uma escadaria muito longa, por exemplo no degrau número 500 de um total de 1000 degraus. 

O primeiro jogo consiste em se jogar uma moeda ligeiramente viciada, que dá 51% de caras e 49% de coroas. Se ao ser lançada a moeda ela der cara, você descerá um degrau; caso o resultado seja coroa, você subirá um degrau. Após algum tempo de execução do jogo, o seu destino será a base da escada, naturalmente.

O segundo jogo consiste em jogar duas moedas, uma moeda má que dá coroa apenas 10% das vezes e cara 90% das vezes. A outra moeda, a moeda boa, dá coroa 75% das vezes e cara 25%. Se o número do degrau em que você estiver for múltiplo de três, lança-se a moeda má. Caso o número do degrau não seja múltiplo de três, lança-se a moeda boa. Embora menos óbvio que o primeiro jogo, este também o conduzirá à base da escada. O segundo jogo é um jogo perdido porque o número do degrau em que se está será múltiplo de três com mais frequência do que 1/3 (a explicação é complexa e pode ser descrita se solicitada nos comentários).

O primeiro jogo é simples e resulta em um movimento constante escada a baixo, até a base, e o segundo jogo é complicado, mas também resulta em um movimento de descida. A descoberta fascinante de Parrondo é que, caso se joguem esses dois jogos alternadamente, em ordem aleatória (mantendo-se o lugar na escada quando se passa de um jogo para o outro) o resultado será uma constante subida até o topo da escada. Alternativamente, caso se joguem duas rodadas do primeiro jogo, seguidas por duas rodadas do segundo jogo, e assim sucessivamente, o destino será também o topo da escada!