MICHAEL REEVES GOLDFISH TRADING EXPLICADO

Quem é Michael Reeves

Para entender por que “Michael Reeves goldfish” grudou tanto na cabeça de tanta gente, primeiro é preciso olhar para o cara por trás do aquário. Michael Reeves começou a carreira como desenvolvedor de software e só depois virou criador de conteúdo em tempo integral. Ele não construiu a fama com apresentação corporativa bonitinha nem com curso para “dobrar sua produtividade em 7 passos”. Em vez disso, montou o próprio nicho fazendo projetos que parecem uma fusão de hackathon, stand-up de nerd e laboratório de eletrônica meio fora de controle. Ele usa código real, sensores, câmeras e APIs de verdade — só para construir coisas que nenhum time de produto de uma grande empresa teria coragem de propor numa reunião séria.

Os primeiros vídeos dele até vinham embalados como “tutoriais de programação”, mas na prática era tipo show de comédia para dev. A edição é acelerada, as piadas são cheias de autoironia, e no meio daquele caos nasce um código surpreendentemente arrumado e funcional. Desse combo saem robôs “cirúrgicos” que você não deixaria chegar perto de um hospital, bots com laser, dispositivos absurdos — e, eventualmente, um sistema em que um peixe-dourado parece decidir o que comprar e vender numa conta real de ações. Para um público que usa GitHub, acompanha B3 e Nasdaq e ainda passa tempo em subreddit de meme financeiro, é o tipo de conteúdo que acerta em cheio.

Enquanto muita gente no mundo tech tenta vestir a fantasia de mentor sério rumo à “liberdade financeira”, Reeves basicamente escolhe o caminho contrário. Ele não se posiciona como consultor de investimentos, não vende método infalível, não promete independência em 5 anos. O clima dos vídeos funciona quase como um disclaimer ambulante: “isso aqui é entretenimento, não plano de aposentadoria”. O experimento com a goldfish não é pitch de estratégia vencedora; é mais uma maneira de mostrar o quanto as ferramentas atuais — APIs de corretora, automação, visão computacional — permitem fazer coisas extremamente inteligentes ao serviço de ideias propositalmente idiotas.

O público que ele atrai também é fácil de reconhecer no Brasil. É o dev que passa o dia escrevendo Java, Python ou JS e à noite abre o home broker da corretora para dar uma olhada nas ações brasileiras, nos ETFs ou em cripto. É o estudante de computação que já fez um bot de Telegram e está coçando a mão para escrever um robô de trade na B3 só pela zoeira. É o investidor pessoa física que já compartilhou mais de um meme de “to the moon”, “HODL” e “apes together strong”. E é também quem só gosta de ver alguém com muita capacidade técnica gastar tempo e energia em projetos que parecem totalmente anti-utilitários, mas intelectualmente fascinantes.

Reeves também é cara típica de geração streamer: vive online. Ideia que, numa empresa tradicional, morreria na primeira piada de corredor, com ele vira projeto com lista de materiais, orçamento, cronograma e, normalmente, alguns milhares de linhas de código. Frases como “imagina se meu peixe escolhesse meus investimentos” no mundo normal ficam só na mesa do bar. No universo dele, em algumas semanas viram aquário com cabos por todo lado, câmera fixa, mini PC rodando código e uma conta em corretora conectada via API.

Por que justamente um peixe-dourado

A escolha do peixe-dourado como “trader” não foi só porque é fofo. É um símbolo pop imediato: todo mundo reconhece na hora o peixinho laranja do aquário. Além disso, existe o meme antigo de que goldfish tem memória curtíssima, o que o transforma em avatar perfeito do puro acaso. Ele não sabe o que é Ibovespa, S&P 500, CDI, não tem trauma de circuit breaker, não tem apego a nenhuma ação “do coração”. Ele simplesmente nada. Colocar um ser assim como responsável por apertar, na prática, o botão de comprar e vender é uma provocação direta à mania humana de achar padrão e intenção em qualquer sequência de resultados, mesmo quando, estatisticamente, parece muito com sorte.

Do ponto de vista de produção de vídeo, o peixe-dourado também é um ótimo compromisso entre movimento e previsibilidade. Ele se mexe bastante, então a cena nunca fica “mortinha”, mas não some de repente do quadro como um gato ou cachorro poderia fazer. Um aquário é relativamente fácil de iluminar, a câmera fica travada no tripé e o software pode desenhar por cima da imagem ao vivo uma interface com zonas coloridas, nomes de ativos, status de conta. Em resumo: o aquário vira um tipo de “tela touch” gigante, só que o dedo é um peixe.

Tem ainda o fator cultura de internet. Conteúdo com bicho engaja — de gato mal-humorado a cachorro reagindo à campainha, passando por capivara de boa na lagoa. Sozinho, vídeo sobre HFT, order routing e latência em bolsa dificilmente furaria bolha. Mas se você transforma isso em “meu peixe-dourado está apertando, sem querer, o buy de ações reais”, o tema passa a ter cara de meme compartilhável em grupo de WhatsApp, Discord ou Telegram de amigos que falam de investimento, mesmo para quem nunca abriu um book de ofertas na vida.

Tudo isso casa muito bem com a “marca” Michael Reeves: ele constrói coisas que nenhum comitê de banco, gestora ou corretora aprovaria, justamente para mostrar o lado bizarro do que é possível. Para um brasileiro acostumado a propaganda institucional séria, com consultor engravatado e telão com gráfico subindo bonitinho, é quase refrescante ver alguém dizer literalmente: “isso aqui é uma péssima ideia — mas tecnicamente é incrível que dê para fazer”. O recado implícito é claro: ferramentas poderosas na mão errada (ou na mão de um peixe) podem produzir histórias interessantes, mas não necessariamente resultados que você vai querer replicar no próprio patrimônio.

• Michael Reeves mistura skill real de programação e hardware com humor caótico, o que deixa projetos complexos mais digeríveis até para quem não é dev.

  
  

• A audiência dele não está atrás de “dica quente”, mas de experiências que testam o limite entre o tecnicamente possível e o financeiramente insano.

  
  

• O peixe-dourado funciona como símbolo do puro acaso e expõe a pergunta incômoda: quanto das nossas vitórias foi realmente habilidade?

  
  

• Botar um bicho no centro da história puxa temas como API, automação e risco para o universo dos memes, em vez de trancá-los numa bolha de especialista.

  
  

• Quem assiste ao experimento como performance, e não como “setup modelo”, tende a ter um relacionamento mais saudável com a própria tomada de risco na vida real.

  
  

Quando a tal “Michael Reeves goldfish” começou a cair na recomendação do YouTube, o ecossistema já estava pronto: um criador disposto a levar ideias ridículas até o fim com execução perfeita, um público que entende tanto código quanto candle e uma internet que nunca se cansa de ver animal em situação absurda. A partir daí, o resultado deixou de ser só um vídeo engraçado solto e virou quase um estudo de caso pop sobre tecnologia, risco, sorte e ego no mercado financeiro.

Como funciona o goldfish bot

Na versão “resumida em tweet”, o experimento é isso: câmera filmando aquário, peixe-dourado nadando entre zonas marcadas, ordens sendo executadas numa conta de corretora. Mas por trás dessa sinopse simples existe uma arquitetura de sistema bem certinha, que lembra bastante como funcionam muitos robôs de trade usados por pessoas de verdade. O setup do “Michael Reeves goldfish” basicamente é um pipeline: vídeo entra, algoritmo encontra o peixe, posição dele é convertida em sinal de trade, esse sinal passa por filtros de risco e, se sobreviver, vira ordem via API.

Começa com o hardware básico: o aquário e a câmera. A câmera fica posicionada de frente, com o mínimo de variação possível, tipo câmera de segurança apontando para um único corredor. Em cima desse vídeo ao vivo, o software desenha uma grade virtual — uma matriz de linhas e colunas. Cada coluna representa um ativo ou “slot” de ativo: pode ter coluna para ETF global, outra para ação de tecnologia, outra para papel mais especulativo, até uma para “ativo meme”. As linhas, por sua vez, representam ações: “BUY” lá em cima, “HOLD” no meio, “SELL” lá embaixo, por exemplo.

Em seguida entra o módulo de visão computacional. Em vez de um humano ficar encarando a tela e anotando onde está o peixe, um script lê quadro a quadro (frame a frame) e tenta identificar a região correspondente ao corpo do goldfish. Dá para fazer isso com uma combinação de detecção de cor (o laranja do peixe contra o fundo azul ou transparente da água), movimento entre frames e um pouco de filtragem geométrica simples. Não precisa de GPU parruda nem de rede neural gigantesca; o objetivo é só saber, com razoável confiança, qual é a coordenada (x, y) do peixe em cada instante no vídeo.

Uma vez que o sistema sabe onde o peixe está no espaço da imagem, o próximo passo é “projetar” essa posição na grade. Traduzindo: ele descobre em qual célula da matriz o peixe está naquele momento. Se essa célula corresponde à coluna do ETF X e à linha “BUY”, gera-se um sinal de compra de X. Se a célula é coluna da ação Y e linha “SELL”, sai um sinal de venda. Se o peixe está numa faixa neutra da grade, nada acontece. O que, visualmente, é só uma nadada aleatória vira, na lógica do código, um evento binário: tem ou não tem trade, e em qual ativo.

Do nado à ordem de verdade

Se o sistema reagisse a cada mínimo movimento, em poucos minutos a conta seria um caos de micro-ordens. Por isso, depois da detecção vem a etapa de filtragem e controle de risco. Uma técnica simples é exigir que o peixe permaneça dentro da mesma célula por um certo número de frames antes de considerar o sinal “válido”. Isso evita que qualquer piscadela de câmera, reflexo na água ou micro-tremor vire trade.

Outro conjunto de regras cuida da frequência de operações. Você pode limitar, por exemplo, a no máximo uma nova ordem por intervalo de tempo, ou restringir quantas ordens podem ser abertas no total por dia. São travinhas simples, mas que impedem que um peixe especialmente agitado vire, acidentalmente, um scalper sem limite e estoure a conta em taxas, spreads e decisões aleatórias demais.

Depois disso, vem a parte clássica de gestão de posição. É aqui que o robô define qual parcela do capital total vai em cada trade, qual é o máximo por ativo, qual é a exposição setorial aceitável. Mesmo num experimento “de brincadeira”, ninguém quer ver a conta inteira sendo empurrada de uma vez para dentro de uma única ação só porque o peixe cismou com um quadrado por alguns segundos. Na prática, isso significa programar o sistema para trabalhar com tamanhos pequenos de posição, com um teto de alocação por ativo e, em muitos casos, com algum tipo de travamento após sequência de perdas.

Só depois de passar por esse funil o sinal de trade chega à parte que conversa com o mundo real: a API da corretora. Hoje, tanto lá fora quanto aqui, é relativamente comum que corretoras disponibilizem APIs para que aplicações autorizadas possam enviar ordens de compra e venda de maneira programática. O código do goldfish bot monta um pacote com dados como ticker, lado (compra ou venda), quantidade, tipo de ordem (a mercado, limitada etc.) e manda isso em formato de requisição para o endpoint da corretora.

Se tudo estiver em conformidade — autenticação correta, saldo suficiente, limites respeitados —, a corretora aceita o comando e envia a ordem para o livro da bolsa correspondente. Do ponto de vista da infraestrutura de mercado, aquela ordem é só mais uma entre milhares: não há tag “foi um peixe que pediu isso”. O sistema da bolsa vê um cliente, uma corretora intermediando, um volume, um preço — e pronto. Isso é parte do charme estranho do experimento: o mercado reage igualzinho, independentemente de ter sido um analista empolgado, um robô sofisticado ou um peixe aleatório que, no fim da linha, disparou a ordem.

Por cima de tudo isso, Reeves constrói a camada de show para o público. O vídeo não mostra só o aquário; mostra também um HUD com a grade desenhada, o local exato onde o peixe está na tela, os rótulos de BUY/SELL, o saldo e, muitas vezes, um gráfico de evolução do patrimônio. A cada ordem, algum elemento visual muda, aparece texto, toca som, rola animação. Isso transforma uma demonstração técnica em algo com pegada quase de esporte ao vivo, em que o chat torce, comemora e se desespera com cada nado na direção “errada”.

Se você montasse um diagrama de blocos do goldfish bot, ele pareceria muito com o de muitos robôs que pessoas usam de verdade: dados de entrada, regras de decisão, camada de risco, execução em corretora. A diferença marcante está na origem dos dados. Em vez de candles, book de ofertas, indicadores ou notícias, quem alimenta o sistema é um animal nadando. O fato de a entrada ser assumidamente absurda faz com que a estrutura restante — que é a mesma usada em projetos sérios — fique muito mais fácil de enxergar.

• O aquário recebe uma grade virtual: cada quadrado combina um ativo com uma ação possível (comprar, manter, vender).

  
  

• Um módulo de visão computacional rastreia, frame a frame, a posição do peixe, ignorando fundo, reflexos e outros ruídos visuais.

  
  

• Filtros de tempo mínimo na célula e de frequência de operação impedem que qualquer mexidinha vire trade e que o sistema dispare ordens demais.

  
  

• Regras de sizing e limites por ativo mantêm a exposição sob controle, evitando que uma sequência ruim apague todo o capital de uma vez.

  
  

• A API da corretora traduz os sinais em ordens reais, enquanto o overlay no vídeo explica ao público, visualmente, o que está acontecendo com o dinheiro.

  
  

De longe, parece só uma piada elaborada demais: um peixe mexendo numa conta de investimentos. De perto, é um exemplo bem claro de como muita coisa em trading algorítmico se resume a fluxo de dados, regras bem definidas, disciplina de risco e uma camada de execução. O goldfish experimento tira o glamour da “grande tese” e deixa exposta a tubulação por onde todas as decisões passam antes de virar ordem — quer a fonte seja uma análise super séria, quer seja literalmente um bicho nadando.

O que isso revela sobre nós

Quando a piada inicial passa, fica uma pergunta que incomoda: se um peixe-dourado, limitado por regras simples de risco e alocação, é capaz de gerar uma curva de resultados que, em alguns trechos, parece bem “ok”, o que isso diz sobre os nossos próprios resultados de curto prazo? Para investidores brasileiros que dividem a atenção entre B3, bolsas lá fora e, às vezes, cripto, essa não é só uma curiosidade filosófica — é um espelho.

A área de finanças comportamentais vem mostrado há anos o quanto a gente superestima a própria capacidade. Alguns trades certeiros na sequência, especialmente em momentos de mercado forte, já são suficientes para disparar a sensação de “peguei o jeito”. As operações ruins, ao contrário, a gente costuma atribuir à falta de sorte, à “manipulação”, ao “player grande” e assim por diante. No experimento de Reeves, não há espaço para esse tipo de desculpa: todo mundo sabe, desde o começo, que o sinal é aleatório. Mesmo assim, olhando a curva da conta, não é difícil ver algo que se parece bastante com aquilo que usuários reais postam como “prova” de estratégia vencedora.

Sorte, habilidade e portfólio hype

No mundo real, separar resultado que veio de habilidade de resultado que veio de contexto e acaso é muito mais difícil do que parece. Especialmente no curtíssimo prazo. Day trader em ação de crescimento, swing trader em small cap, operador de cripto alavancada — todos estão expostos a decisões do Fed, falas de autoridades, relatórios de empresa, tweets virais, tudo isso capaz de virar completamente o jogo de um dia ou de uma semana. E, mesmo assim, é comum ver gente interpretando um pedaço específico do histórico como prova de “faro apurado”.

Os últimos anos, com a explosão das chamadas meme stocks e ativos movidos a hype de rede social, escancararam isso. O padrão você já conhece: um ativo começa a pipocar em thread, vídeo, grupo; multiplicam-se memes, “análises” e calls; o volume dispara, o preço vai junto, até que a onda termina e deixa um rastro de gente comemorando ganho fácil e um outro grupo olhando prejuízo e perguntando “como eu não vi que isso era só efeito manada?”. Em muitos desses casos, a linha que separa “eu mandei bem” de “dei sorte de estar no lugar certo, na hora certa” é bem mais fina do que o ego aceita.

O goldfish bot, de certa forma, convida a olhar para isso sem filtro. Ele é um sistema onde você sabe, por construção, que não existe leitura de balanço, que não existe tese de negócio, que não existe view macro por trás das entradas. Ainda assim, comparam-se trechos do gráfico que lembram muito o que alguns investidores humanos mostram com orgulho por aí. A diferença é que, aqui, ninguém precisa fingir que a “visão” do peixe é especial. Isso ajuda a evidenciar o quanto de narrativa a gente costuma colar em cima de movimentos que poderiam ser explicados, em boa parte, por estatística básica.

Isso não significa que todo esforço de análise ou todo investimento de longo prazo seja irrelevante. Em horizontes mais amplos, a diferença entre alguém que diversifica, controla risco, entende o que está comprando e mantém disciplina, e alguém que só segue hype aleatório, tende a ser enorme. A lição é mais específica: cuidado com o quanto você se acha bom com base em poucas operações, em semanas muito favoráveis ou em prints de P&L pontuais. Se um peixe consegue ter uma “sequência boa”, qualquer um consegue. A questão é se esse desempenho se sustenta quando o mercado muda de humor.

• Resultados de curtíssimo prazo normalmente dizem mais sobre o momento do mercado e sobre sorte do que sobre habilidade consolidada.

  
  

• A gente tem um talento natural para inventar histórias heróicas em cima das nossas vitórias, mesmo quando elas são, em boa parte, obra do acaso.

  
  

• Portfólios montados em cima de hype de rede social podem se comportar, na prática, de forma parecida com o goldfish bot: quem manda é a volatilidade e a atenção, não o fundamento.

  
  

• No experimento, o “mérito técnico” não está no sinal em si, mas nas travas de risco, nos limites de alocação e no mínimo de diversificação implementado.

  
  

• Perguntar com sinceridade “será que eu sou mesmo tão melhor que um peixe?” é um bom antídoto para aquele overconfidence clássico de investidor em boa fase.

  
  

Um outro jeito de ensinar risco

Existe ainda um lado pedagógico forte nesse experimento. No Brasil, a discussão sobre investimentos cresceu muito: Tesouro Direto, fundos imobiliários, ações, ETFs, previdência privada, cripto. Ao mesmo tempo, continua difícil transmitir, na prática, o que significa risco além da frase “rentabilidade passada não é garantia de rentabilidade futura”. Essa frase é obrigatória, mas pouca gente realmente “sente” o que ela quer dizer.

Ver uma conta sendo governada, ao vivo, por um peixe aleatório ajuda a tornar essa ideia mais concreta. Quando a curva sobe em sequência, dá vontade de comemorar com o chat. Quando vem uma sequência ruim e o gráfico despenca, muita gente sente um mini-frio na barriga — mesmo sabendo que aquele dinheiro específico não é o dela. O vídeo vira um simulador emocional condensado daquilo que todo mundo que arrisca em ativos voláteis experimenta mais cedo ou mais tarde.

Essa lógica é fácil de transportar para uma sala de aula, um curso ou uma roda de amigos estudando finanças. Não precisa de aquário: dá para usar dado, cara ou coroa, sorteio em planilha, qualquer fonte de aleatoriedade. O grupo pode montar portfólios fictícios onde as entradas e saídas são decididas na sorte, mas as regras de gestão de risco mudam: um portfólio all-in, super concentrado, sem stop; outro, com tamanho de posição pequeno e limite de perda por trade; um terceiro, diversificado entre classes de ativos. Depois de um certo número de “rodadas”, basta comparar os gráficos para ver quem acabou vivo e quem foi eliminado pelo próprio apetite de risco.

Nesse contexto, palavras como volatilidade, drawdown, diversificação, que soam distantes em texto de relatório, ganham rosto. Dá para apontar e dizer: “esse portfólio morreu porque apostou demais em uma coisa só; esse aqui sobreviveu a uma tempestade de azar porque respeitou limite por posição; esse outro até perdeu, mas perdeu pouco, o que é importante quando você pensa em décadas e não em dias”. Para quem está tentando equilibrar boleto, reserva de emergência e construção gradual de patrimônio, essas histórias mexem mais do que teoria abstrata.

No fundo, o recado que o “Michael Reeves goldfish” reforça é que mercados, por mais dados e modelos que você tenha, nunca vão deixar de ser um ambiente com muita incerteza. Você não controla notícia, fluxo global, humor de investidor institucional. O que dá para controlar é a sua estrutura: quanto arriscar por operação, quão concentrado ficar, com que horizonte de tempo operar, quando parar de insistir. Se até num sistema em que o sinal é gerado por um peixe é possível tornar o jogo menos suicida com boas travas, isso vale ainda mais quando o dinheiro em jogo é o da sua aposentadoria ou de objetivos grandes de vida.

Para o investidor brasileiro médio, talvez a conclusão menos glamourosa seja a mais importante: não tem problema rir do peixe-trader, testar coisinhas com pouco dinheiro, brincar de “e se” com robôs e automações. Mas a parte séria do patrimônio — aquilo que sustenta seus planos de longo prazo — deveria depender muito mais de diversificação, disciplina e tempo do que de qualquer sequência de sorte, seja sua ou de uma goldfish. A história é divertida justamente porque é exagerada; o aprendizado aparece quando você olha para as próprias decisões e se pergunta quanto delas tem estrutura… e quanto é só nado aleatório com boa narrativa em cima.