Tenho ouvido este argumento mais frequentemente ultimamente. E, do ponto de vista das capacidades técnicas, provavelmente é verdade. No entanto, acho que isso ignora o papel do Excel no processo de investimento... O Excel é uma ferramenta simples, confiável, quase sem bugs e determinística para analisar fundamentos históricos e fazer previsões sobre fundamentos futuros (onde vive o alpha). Você ficaria surpreso com quão simplistas parecem os modelos de muitos grandes investidores, e isso reflete a realidade de que a maioria dos investimentos depende de 2-3 variáveis-chave. O modelo também é uma ferramenta de comunicação central. "Adoraria construir meus modelos em Python, mas meu CIO ainda quer ver a planilha" é uma resposta comum. Um arquivo do Excel pode ser enviado por e-mail, salvo localmente em um laptop para reuniões de gestão / visitas à sede, e validado muito facilmente (seu modelo pode ter 800 linhas, mas geralmente apenas ~5-10% das entradas precisam de uma verificação rigorosa, pois podem fazer ou quebrar a saída do modelo... ou seja, o D&A do Q3 de 6 anos atrás não vai fazer ou quebrar uma tese, mas um número de lucro bruto limpo e devidamente ajustado do ano passado que se alinha com a orientação suave da gestão sobre a trajetória de bps do GM, pode). Acho que algumas pessoas também estão ignorando o fato de que o IDE para MCP ainda não é preciso. Está melhor, mas as capacidades de recuperação de múltiplos documentos ainda não estão maduras. Um modelo do Excel com 70% de precisão é altamente frustrante, particularmente quando você delegou a experiência de construí-lo e não tem o contexto pessoal para depurar. Em nossa rubrica de ferramentas de IA de luz verde/amarela/vermelha, os modelos de agentes de codificação mudaram de luz vermelha para luz amarela, mas não passarão para luz verde até que uma precisão de 95% ou mais seja alcançada. Portanto, é confiança e usabilidade. As planilhas não são perfeitas, mas não alucinam. Os analistas não são perfeitos, mas verificam e validam as ~5-10% das entradas-chave (ou não duram muito). "Mas os analistas cometem erros...". Sim, cometem, mas grandes analistas sabem onde a imprecisão do modelo é aceitável / não central e onde uma entrada é crítica para a missão e se preocupam obsessivamente com verificações/validações e uma estrutura de modelagem de múltiplas abordagens. A precisão humana em áreas contingentes da tese do modelo, na minha experiência, é de 99,99% (só consigo pensar em um ou dois erros brutais contingentes à tese em 5 empresas e ambos tiveram reais implicações na carreira do analista, e foram uma péssima imagem para o PM que deveria ter percebido). E as planilhas do Excel são extremamente úteis, para cima, para baixo e em toda a organização, já que o analista que executa a planilha raramente é o tomador de decisão final do investimento... a planilha do Excel é uma ferramenta de pensamento e uma ferramenta de comunicação, acima de tudo. Isso pode mudar, mas requer patrocínio do CIO/PM/MD, o que não estou percebendo que está acontecendo (ainda). Portanto, com esse contexto, vou apostar que o fim das planilhas não está próximo (enquanto experimento alegremente com as novas ferramentas...)