AI agents farão mais trades na eToro do que pessoas, prevê CEO Yoni Assia
A ideia de que AI agents vão negociar mais do que pessoas na eToro parece futurista, mas já está no radar direto do CEO da plataforma, Yoni Assia. Em conversa com Scott Melker, no programa The Daily Wolf, exibido pela Yahoo Finance, ele projeta um cenário em que a maior parte das operações será tomada por agentes de inteligência artificial treinados para operar em nome dos investidores.
No conteúdo original, o foco é justamente essa visão: AI agents, configurados e treinados para negociar, tendem a assumir boa parte do fluxo de trades na eToro ao longo do tempo. O papo também é contextualizado dentro do universo cripto, já que a entrevista faz parte da programação diária de um programa sobre criptomoedas, com transmissão ao meio-dia, e se conecta ao novo hub cripto da própria Yahoo Finance.
A partir desse ponto, dá para aprofundar o que essa visão significa na prática, como isso pode mudar o papel do investidor dentro da plataforma e quais são os desafios e oportunidades nessa transição em que humanos, algoritmos e plataformas passam a dividir o protagonismo.
AI agents treinados para operar: o que está em jogo
Quando Yoni Assia fala que os AI agents vão operar mais do que as pessoas na eToro, ele não está sugerindo que os humanos vão desaparecer do processo, e sim que o papel deles vai mudar. Em vez de clicar em cada ordem de compra e venda, o investidor passa a configurar, treinar e ajustar agentes que negociam em seu nome.
Esses agentes usam dados de mercado em tempo real, históricos de preço, volumes e outros indicadores para tomar decisões de forma autônoma. Eles podem aplicar estratégias definidas pelo próprio usuário ou baseadas em modelos pré-treinados, sempre dentro de regras e limites previamente estabelecidos.
A visão é de um futuro em que:
- O investidor humano define objetivos, limites de risco e critérios principais.
- O AI agent analisa o mercado, identifica oportunidades e executa as ordens.
- A plataforma, como a eToro, oferece a infraestrutura, dados e controles para que tudo funcione de forma estável e transparente.
Esse modelo é especialmente alinhado ao universo cripto, contexto em que a entrevista é apresentada. O mercado funciona 24 horas por dia, 7 dias por semana, com alta volatilidade e movimentos rápidos. Ficar colado na tela o tempo todo é inviável para qualquer pessoa comum; já para um agente de IA, isso é o cenário perfeito.
Por que os AI agents tendem a superar o volume humano
A projeção de que os AI agents vão negociar mais do que as pessoas na eToro não é chute aleatório. Ela se apoia em alguns fatores bem claros de comportamento e tecnologia.
- E-BOOK GRATUITO
Um guia prático para avaliar, comparar e implementar inteligência artificial com clareza — sem desperdício de tempo ou dinheiro.
Pare de contratar ferramentas sem direção. Criamos um método estruturado para decidir qual IA realmente faz sentido para o seu negócio.
Entrega em PDF no seu e-mail · Sem spam · LGPD
🔒 Seus dados são protegidos conforme a LGPD. Você pode descadastrar a qualquer momento.
Escala, velocidade e ausência de cansaço
Um trader humano:
- Precisa dormir, descansar, trabalhar, cuidar de outras tarefas.
- Se cansa, se estressa e toma decisões sob influência emocional.
- Consegue acompanhar um número limitado de ativos ao mesmo tempo.
Um AI agent bem projetado:
- Opera 24 horas por dia, sem interrupção.
- Processa vários ativos, pares e mercados em paralelo.
- Segue regras definidas, sem medo, ganância ou impulsividade.
Somando isso, é fácil entender o ponto central: em volume puro de operações, um conjunto de agentes automatizados tende a disparar na frente dos traders manuais. Não porque sejam mágicos, mas porque conseguem executar muito mais ordens em menos tempo, em mais mercados, com menos fricção.
Baixo custo marginal e multiplicação de estratégias
Depois que um AI agent é configurado, validado e colocado para rodar, o custo marginal de manter esse agente ativo costuma ser baixo em comparação ao esforço humano equivalente. Isso permite que:
- Um único investidor mantenha vários agentes rodando ao mesmo tempo.
- Cada agente opere com foco diferente: uma estratégia mais conservadora, outra mais agressiva, outra focada em um par específico etc.
- Estratégias sejam testadas, ajustadas e substituídas com rapidez, sem a necessidade de refazer tudo do zero manualmente.
Com o tempo, a soma desses agentes tende a gerar um volume de negociação muito maior do que o conseguido apenas por pessoas atuando na mão.
A previsão de Yoni Assia é objetiva: em um futuro não muito distante, a maioria dos trades na eToro será iniciada, gerenciada e encerrada por AI agents, com os humanos assumindo o papel de supervisores, configuradores e revisores de estratégia.
O papel da eToro nesse novo ambiente de negociação
A entrevista com Scott Melker também destaca a posição da eToro nesse cenário. Não se trata só de permitir automação, mas de integrar a lógica dos AI agents de forma natural dentro da experiência da plataforma.
Esse papel envolve alguns pontos importantes:
- Oferecer infraestrutura estável para alto volume de ordens automatizadas.
- Disponibilizar dados de mercado consistentes, com histórico acessível para teste de estratégias.
- Criar interfaces amigáveis para configurar, acompanhar e ajustar agentes.
- Inserir camadas de segurança para evitar que erros simples virem prejuízos gigantes.
Como a entrevista está inserida em um programa focado em cripto e também faz referência ao novo hub de notícias do setor na Yahoo Finance, fica claro que a intenção é conectar essa visão com o cenário atual: mercados digitais, alta liquidez, informação em tempo real e uma comunidade acostumada a experimentar ferramentas novas.
Da cópia de traders à cópia de agentes
Um dos diferenciais históricos da eToro é o social trading – a possibilidade de copiar automaticamente as operações de outros usuários. No contexto de AI agents, essa lógica pode evoluir para algo como:
- Copiar estratégias automatizadas em vez de apenas pessoas.
- Seguir portfólios geridos por IA, com regras claras de risco e alocação.
- Combinar agentes de diferentes criadores, montando um mix de algoritmos em uma mesma conta.
Isso tornaria a interação entre pessoas e máquinas ainda mais social: em vez de só seguir um trader popular, o usuário poderia seguir um agente bem-sucedido, entender sua lógica básica de operação (dentro do possível) e ajustá-lo ao próprio perfil.
Como muda o comportamento do trader na prática
O conteúdo original deixa claro que estamos falando de agentes treinados para operar em nome do investidor. Isso mexe diretamente com a forma como as pessoas se relacionam com o ato de fazer trade.
A figura clássica do trader que passa o dia na frente do gráfico tende a dividir espaço com um perfil diferente:
- Alguém que dedica tempo para definir regras, limites e premissas.
- Que acompanha o desempenho por meio de relatórios, em vez de apertar o botão a cada operação.
- Que revisa a estratégia periodicamente, em vez de tentar acertar o topo e o fundo em tempo real.
Isso não significa menos responsabilidade, pelo contrário. A responsabilidade muda de decidir o momento exato do clique para definir o sistema que vai clicar por você.
Questão de confiança e psicologia
Muita gente sente que está no controle quando toma cada decisão manualmente, ainda que, na prática, esse controle seja limitado por emoção, cansaço e falta de dados. Ao delegar a execução para um AI agent, o usuário precisa:
- Confiar no processo que definiu.
- Aceitar que nem todas as decisões serão perfeitas.
- Encarar resultados como reflexo de regras e probabilidades, não de um único clique genial.
Essa mudança de mentalidade é parte importante da transição. A entrevista, ao situar o tema dentro de um programa diário sobre cripto e de um hub de notícias especializado, também sugere que educação e informação constante são peças-chave para que os usuários entendam o que estão usando e como isso afeta seu dinheiro.
Impactos no mercado e na dinâmica de preços
Com o tempo, um mercado dominado por AI agents tende a se comportar de forma diferente de um mercado dominado majoritariamente por humanos.
Alguns efeitos possíveis incluem:
Receba o melhor conteúdo de inovação em seu e-mail
Todas as notícias, dicas, tendências e recursos que você procura entregues na sua caixa de entrada.
Ao assinar a newsletter, você concorda em receber comunicações da Método Viral. A gente se compromete a sempre proteger e respeitar sua privacidade.
- Exploração mais rápida de microoportunidades, já que agentes conseguem reagir em milissegundos.
- Redução da duração de janelas de arbitragem, porque algoritmos detectam e corrigem distorções rapidamente.
- Desaparecimento mais veloz de padrões simples, já que qualquer padrão previsível tende a ser capturado por vários agentes ao mesmo tempo.
Para quem continuar operando só manualmente, isso pode significar um ambiente mais competitivo, em que o feeling isolado e a análise visual básica de gráfico têm menos vantagem. Já para quem aprende a usar AI agents como aliados, o jogo muda de nível, abrindo espaço para combinações interessantes entre intuição humana e execução automatizada.
Riscos e limitações nessa transição
A visão de Yoni Assia é otimista, mas não ingênua. Um mercado com muitos agentes automatizados também carrega riscos importantes:
- Amplificação de erros: uma configuração ruim em um agente que opera 24/7 pode causar prejuízos rápidos.
- Comportamento de manada algorítmica: se muitos agentes seguem sinais parecidos, podem pressionar preços em uma mesma direção ao mesmo tempo.
- Dificuldade de entendimento: modelos mais complexos podem virar caixas-pretas para o usuário comum, que não entende por que o agente tomou determinada decisão.
Por isso, entra o papel das plataformas, como a eToro, em criar:
- Ferramentas de limite de perda e exposição.
- Relatórios de desempenho claros e visualmente acessíveis.
- Opções de pausa e desligamento rápido em cenários extremos.
Onde essa conversa se encaixa no ecossistema cripto e de notícias
A fala de Yoni Assia não aparece isolada. Ela surge em um programa diário focado em criptomoedas, o The Daily Wolf with Scott Melker, exibido pela Yahoo Finance sempre ao meio-dia, e é citada em um contexto em que a própria Yahoo destaca seu novo hub de notícias cripto.
Isso reforça dois pontos:
- O tema AI agents em trading já está no radar das principais plataformas de notícia e investimento.
- A discussão não é só técnica, é também informativa: envolve educar o público sobre o que está vindo em termos de automação e inteligência artificial nos mercados.
Nesse cenário, a eToro aparece como um dos principais exemplos de plataforma em que essa transição pode ser acompanhada de perto, justamente por combinar comunidade ativa, social trading e exposição forte ao universo cripto.
O futuro próximo: humanos como designers, AI agents como executores
Resumindo a visão apresentada por Yoni Assia e contextualizada na conversa com Scott Melker, o que se desenha é um futuro em que:
- A maior parte das ordens de trade na eToro será disparada por AI agents.
- Os humanos vão atuar como arquitetos de estratégia, definindo metas, limites e regras.
- O papel das plataformas será fornecer ferramentas, dados e segurança para que essa relação seja saudável.
- A cobertura midiática, como a feita pela Yahoo Finance e seu hub cripto, ajuda a dar visibilidade e entendimento para quem está chegando agora nesse universo.
No fim, a afirmação de que os AI agents vão negociar mais do que as pessoas na eToro não é uma sentença contra o trader humano, mas um indicativo de mudança de papel. Em vez de competir com algoritmos no clique a clique, o investidor passa a jogar em outro nível: o da construção de sistemas, da leitura de contexto e da supervisão inteligente de agentes que, cada vez mais, vão executar o trabalho pesado em tempo real.
