36 contas entraram no top 100 neste mês; 35 saíram. Quando o S&P 500 subiu, o FinTwit acertou 43%; quando caiu, 33%, uma diferença que parece mais beta de mercado do que habilidade.
O que mudou este mês
Precisão em Communication Services▼−24.6 ptsPrecisão em Industrials▼−15.3 pts
01O PlacarJanela de 30 dias
Vantagem do FinTwit (30d)
—
O quanto a recomendação típica terminou distante do mercado. Abaixo de zero, ficou para trás dele.
Bateram o S&P 500
—
Parcela de recomendações que de fato bateram o índice.
Margem sobre o cara ou coroa
-7.4 pts▼−4.2 pts
O quanto a conta mediana supera um palpite de 50/50.
Viés comprador
—
Quase toda recomendação é de compra. A multidão quase nunca aposta num topo.
Campo classificado
226▲+8
Contas com histórico suficiente para receber nota.
Decil superior50.8%
Mediana42.6%
Decil inferior35.1%
Um “decil” é só um décimo do campo: o melhor décimo, o do meio e o pior.
Passando no painel: os nomes mais comentados pela multidão e com que frequência as recomendações sobre eles deram certo.
Volume state
Where the tape got loud
Resolved 30d tape
Resolved calls
—
Calls with a 30-day outcome in this edition.
Ranked field
226
Accounts with enough history to grade.
Buy pressure
—
Share of calls that leaned bullish.
Peak crowd
NVDA
264 distinct callers
Most crowded tickers
NVDA
264 callers
MU
241 callers
AMD
196 callers
NBIS
180 callers
03A MultidãoConsenso → resultado
Uma recomendação com uma única conta por trás acerta 39% das vezes, pouco acima de um cara ou coroa. Quando 30+ contas distintas chegam à mesma recomendação dentro de uma semana, a taxa de acerto sobe para 30%. Isso contraria o instinto comum de apostar contra um trade lotado: quando vozes independentes chegam ao mesmo nome e à mesma direção por conta própria, essa convergência carrega informação, e aqui vale mais do que qualquer palpite isolado e barulhento.
Taxa de acerto por número de contas concordantes: 1 (solo) concordam, 39.0% em 6888 recomendações; 2–3 concordam, 34.6% em 7028 recomendações; 4–6 concordam, 36.7% em 7439 recomendações; 7–15 concordam, 37.0% em 12918 recomendações; 16–30 concordam, 37.6% em 13824 recomendações; 30+ concordam, 30.4% em 32537 recomendações.
Recomendações agrupadas por quantas contas distintas acompanhadas fizeram a mesma recomendação (ativo + direção) na mesma semana. Mais concordância caminha junto com maior precisão, não menor.
Trades lotados que deram retorno
Cada um destes nomes atraiu vinte ou mais perfis e mesmo assim manteve uma taxa de acerto acima de 60%, o caso raro em que um trade lotado também estava certo. Quando o consenso se formou em torno destes ativos, foi por um motivo, e o mercado pagou.
Grupo
n
% acerto
Ret. mediano
AMD
196
68.9%
+6.5%
HOOD
115
65.4%
+11.5%
SNOW
94
82.1%
+5.2%
RDDT
73
71.4%
+8.3%
CRWD
71
64.1%
+8.5%
Ativos mais concorridos (≥20 perfis distintos, últimos 90d) cuja taxa de acerto em 30d passou de 60%. A coluna 'n' traz o número de perfis distintos.
Trades lotados que não deram retorno
O outro lado da moeda: nomes em que entrou tanta gente quanto nos primeiros, mas a taxa de acerto ficou abaixo de um cara ou coroa. Muita atenção atrai quem corre atrás de tendência e quem chega atrasado com a mesma facilidade com que aponta uma vantagem real, e nestes ativos a multidão confundiu ruído com convicção.
Grupo
n
% acerto
Ret. mediano
NVDA
264
15.9%
-5.0%
MU
241
49.3%
+1.1%
NBIS
180
46.5%
-5.0%
GOOG
178
10.3%
-4.1%
META
175
37.8%
-3.2%
Ativos mais concorridos (≥20 perfis distintos, últimos 90d) cuja taxa de acerto em 30d ficou abaixo de um cara ou coroa (menos de 50%). A coluna 'n' traz o número de perfis distintos. A janela resolvida (mar-mai 2026) inclui a queda de abril.
04Especialistas vs AmadoresQuando os especialistas enfrentam a multidão
Quando os especialistas de um ativo ficaram do lado oposto ao da multidão, foram eles que acertaram mais vezes, vencendo 97 de 123 embates semanais. Uma leitura profunda de um único nome bateu um palpite genérico sobre todos eles.
Especialistas
Nota ≥ 70 no ativo
97
embates vencidos
♕
VS
Amadores
A multidão · todos os demais
26
embates vencidos
ESPECIALISTAS 79%
21% AMADORES
Os especialistas vencem 79% quando rompem com a multidão.▲+14.0 pts
veredito em 7 dias · 123 embates
Embates por ativo
Ativo
Embates
Especialistas venceram
Amadores venceram
ETH
7
6
1
TSLA
6
4
2
BTC
4
4
0
NIO
4
3
1
ORCL
4
3
1
SPCX
4
3
1
ASTS
3
3
0
SOL
3
3
0
SPY
3
3
0
+ 64 ativos a mais
85
65
20
Total
123
97
26
Um embate é uma semana em que os especialistas de um ativo (nota por ativo ≥ 70 naquele dia) e a multidão ficaram em lados opostos; vence o lado cujas recomendações renderam mais nos 7 dias seguintes. São números agregados, sem nomes individuais. Embates mais recentes entram na próxima edição à medida que se resolvem.
05A AnatomiaOnde funciona
Uma taxa de acerto consolidada esconde tanto quanto revela. O mesmo histórico muda de figura quando se recorta por quanto tempo a recomendação fica de pé, se é compra ou venda, pelo tamanho e setor da empresa e pelo tamanho da conta que a fez. Olhe por esses ângulos e as forças reais começam a se separar dos pontos cegos.
Por tamanho de audiência
As contas de Mega · 500k+ acertam 43%; as de Small · <5k, 40%. Uma audiência maior não compra um histórico melhor. O alcance premia mais a autoconfiança e o volume de posts do que o acerto em si, então as contas mais barulhentas não são, em regra, as mais afiadas. O número de seguidores mede quanta gente está ouvindo, e quase nada sobre se deveria estar.
Grupo
n
% acerto
Mega · 500k+
15
42.9%
Large · 50–500k
100
43.4%
Mid · 5–50k
87
42.4%
Small · <5k
24
39.9%
A coluna de % de acerto aqui traz a precisão mediana dos perfis de cada faixa.
Por setor
Healthcare lidera com 52%; Utilities fica para trás com 23%. A multidão domina alguns terrenos e chuta no resto. A precisão se concentra nos setores em que as pessoas de fato vivem o dia a dia, onde o usuário médio tem tato para os produtos e as manchetes. Os cantos mais difíceis exigem um conhecimento especializado que a maior parte do campo não tem, e a taxa de acerto entrega isso.
Taxa de acerto por setor, classificado: Healthcare, 51.9% em 4788 recomendações; Financial Services, 44.5% em 5733 recomendações; Technology, 42.8% em 49426 recomendações; Consumer Cyclical, 35.4% em 5367 recomendações; Communication Services, 32.6% em 7173 recomendações; Industrials, 31.6% em 8209 recomendações; Consumer Defensive, 30.8% em 852 recomendações; Energy, 30.0% em 1074 recomendações; Basic Materials, 24.3% em 883 recomendações; Real Estate, 23.3% em 305 recomendações; Utilities, 22.6% em 699 recomendações.
Apenas recomendações de ações; cobre 99.6% do volume resolvido de recomendações em ações (os nomes de maior valor de mercado).
06O RegimeHabilidade vs. a maré
Nos meses em que o S&P 500 subiu, as recomendações do FinTwit acertaram 43% das vezes. Nos meses em que caiu, 33%. Uma diferença desse tamanho mostra que é a maré que faz quase todo o trabalho: quando quase toda recomendação é de compra, um mercado em alta favorece o campo inteiro e um em baixa derruba todo mundo junto, não importa quem fez a recomendação.
Taxa de acerto por regime de mercado: Market rose, 42.8% em 72899 recomendações; Market fell, 32.6% em 28848 recomendações.
Taxa de acerto das recomendações em 30d, separada conforme o S&P 500 subiu ou caiu na mesma janela de carregamento.
Por volatilidade (beta), em cada regime
Os nomes de alto beta amplificam o que o mercado já está fazendo: empolgantes na subida, cruéis na descida. A mesma recomendação agressiva pode parecer genial num rali e irresponsável numa liquidação, mesmo que a tese por trás nunca tenha mudado. Já os nomes de baixo beta, defensivos, oscilam menos para os dois lados, e é por isso que aguentam o tranco quando o mercado vira.
Beta × Regime
Alto / médio / baixo, em cada direção
Market roseMarket fellCara ou coroa · 50%
44%
High beta (≥1.5) · Market roseacerto43.6%recomendações33,877ret. mediano-1.6%
34%
High beta (≥1.5) · Market fellacerto34.4%recomendações13,778ret. mediano-7.3%
Taxa de acerto por faixa de beta e regime de mercado: High beta (≥1.5) Market rose, 43.6% em 33877 recomendações; High beta (≥1.5) Market fell, 34.4% em 13778 recomendações; Mid (1.0–1.5) Market rose, 44.9% em 13728 recomendações; Mid (1.0–1.5) Market fell, 31.0% em 5353 recomendações; Low (<1.0) Market rose, 42.5% em 6130 recomendações; Low (<1.0) Market fell, 33.7% em 2495 recomendações.
Os nomes de alto beta/momentum rendem mais quando o mercado sobe e despencam quando ele cai; os de baixo beta seguram melhor na liquidação. Cobre 74.1% do volume de recomendações resolvidas.
Apenas — das recomendações resolvidas bateram o SPY.
Viés comprador
— das recomendações são de compra; a multidão quase nunca aposta num topo.
União faz a força
No pico da concordância, a taxa de acerto sobe para 30.4%.
Melhor setor
Healthcare lidera todos os setores com 51.9%.
Campo classificado
226 contas avaliadas nesta edição.
Cite este relatório
APA
SignalSnitch. (2026). The Accountability Desk: FinTwit vs. o Mercado (edição de julho de 2026). Recuperado de https://signalsnitch.io/state-of-fintwit/m/2026-07
No texto
Segundo o Accountability Desk da SignalSnitch (signalsnitch.io/state-of-fintwit/m/2026-07), a precisão mediana entre 226 finfluencers classificados é de 42.6%.
Livre para republicação com atribuição sob CC BY 4.0.
A SignalSnitch avalia as recomendações públicas de mercado de traders das redes sociais diante do movimento real dos preços e publica os resultados em um ranking. O sistema é independente de corretoras e roda sem parar; cada número desta página vem direto do conjunto de dados ao vivo, sem nada escolhido a dedo. Equilíbrio em meio ao ruído.
Apenas números agregados, em todo o campo classificado. Conteúdo educativo, não recomendação de investimento. Edição congelada, calculada a partir do conjunto de dados ao vivo no fechamento do mês: julho de 2026.