Rodrigo Corrêa

@fabio_lemos81 Copasa vai no colo da Equatorial ?

Como pode Aegea sair de tese de crescimento para caso de crédito ? Revisão contábil e atraso de balanço derrubaram confiança, levaram a downgrade e dispararam o custo de capital. Bonds abriram forte, "cachorro mordido por cobra, tem medo de salsicha ". Segundo a materia o foco é desalavancar e recuperar credibilidade.

Singapore’s Foreign Minister on why he cannot accept negotiating with Iran for safe passage of ships. Definitely worth listening to:

@roderix1966 Ontem ia escrever no post da mão peluda mas esqueci. Vc tinha que fazer uma mentoria num final de semana

Coisa mais linda

@crisinveste E com a incerteza da magnitude da queda de juros o cenário para #RENT3 ficou pior do que antes da guerra

carros elétricos chineses #BYD podem ferrar com a #RENT3 #MOVI3!?!? Cada 1% de queda nos preços de carros pode gerar queda de CERCA DE 6% no lucro líquido das empresas segundo estimativa As empresas ja vem há anos sofrendo com impairments giga

@_joaobarroso @robin_j_brooks Kkkk

@CrrRodrigo @robin_j_brooks Lulinha vence. Ele tá a frente disso tudo.

What the Brazilian Real needs to outperform is for Iran and the US to talk, taking catastrophic escalation off the table, but for negotiations to be difficult, which keeps oil prices high. That's exactly where we are and is the perfect storm for the Real. robinjbrooks.substack.com/p/the-perfect-…

“People always forget that 50% of a stock’s move is the overall market, 30% is the industry group, and then maybe 20% is the extra alpha from stock picking. And stock picking is full of macro bets. When an equity guy is playing airlines, he’s making an embedded macro call on oil.” — Stanley Druckenmiller

E agora?

#SUZB3 - Suzano projeta perda de até 600 mil toneladas na oferta de celulose de fibra curta em 2026, com 150 mil já impactadas no 1T26 por disrupções na Indonésia e demanda chinesa aquecida, enquanto fibra longa enfrenta pressão de estoques e produção local mais barata na China

@arlindo_souza_f @hugovaluation Hahahaha

@hugovaluation Ja fizeram Hugo, chama-se Rei do Gado.

Turma acha o máximo ver a lida de gado da série Yellowstone, mas esquece que aqui daria pra fazer uma série muito + bacana de pecuária e fazenda! Nesse aspecto somos mto maiores e melhores! Yellowstone é nutella perto do Brasil! Colocar brinco em Nelore é mto + complexo que colocar em Angus! Refute se for capaz.

#Agriculture: CBOT #wheat futures dropped to a one-month low, down 4% on the week, pressured by profit-taking and technical selling following the recent decline in energy prices. The move also comes after the USDA raised its forecast for end-season global wheat stocks to 283.1 million tons, up from 277 million previously. After holding a net short position for a record duration, hedge funds flipped to a small net long in the week to 31 March, leaving the market exposed to the recent deterioration in both technical and fundamental conditions.

The Brazilian real is outperforming every major currency in the world year to date. I was told this could never happen — but here we are. Welcome to a new LatAm cycle, folks. Exciting times ahead for this region. tavicosta.substack.com/p/the-brazilia…

LLM Knowledge Bases Something I'm finding very useful recently: using LLMs to build personal knowledge bases for various topics of research interest. In this way, a large fraction of my recent token throughput is going less into manipulating code, and more into manipulating knowledge (stored as markdown and images). The latest LLMs are quite good at it. So: Data ingest: I index source documents (articles, papers, repos, datasets, images, etc.) into a raw/ directory, then I use an LLM to incrementally "compile" a wiki, which is just a collection of .md files in a directory structure. The wiki includes summaries of all the data in raw/, backlinks, and then it categorizes data into concepts, writes articles for them, and links them all. To convert web articles into .md files I like to use the Obsidian Web Clipper extension, and then I also use a hotkey to download all the related images to local so that my LLM can easily reference them. IDE: I use Obsidian as the IDE "frontend" where I can view the raw data, the the compiled wiki, and the derived visualizations. Important to note that the LLM writes and maintains all of the data of the wiki, I rarely touch it directly. I've played with a few Obsidian plugins to render and view data in other ways (e.g. Marp for slides). Q&A: Where things get interesting is that once your wiki is big enough (e.g. mine on some recent research is ~100 articles and ~400K words), you can ask your LLM agent all kinds of complex questions against the wiki, and it will go off, research the answers, etc. I thought I had to reach for fancy RAG, but the LLM has been pretty good about auto-maintaining index files and brief summaries of all the documents and it reads all the important related data fairly easily at this ~small scale. Output: Instead of getting answers in text/terminal, I like to have it render markdown files for me, or slide shows (Marp format), or matplotlib images, all of which I then view again in Obsidian. You can imagine many other visual output formats depending on the query. Often, I end up "filing" the outputs back into the wiki to enhance it for further queries. So my own explorations and queries always "add up" in the knowledge base. Linting: I've run some LLM "health checks" over the wiki to e.g. find inconsistent data, impute missing data (with web searchers), find interesting connections for new article candidates, etc., to incrementally clean up the wiki and enhance its overall data integrity. The LLMs are quite good at suggesting further questions to ask and look into. Extra tools: I find myself developing additional tools to process the data, e.g. I vibe coded a small and naive search engine over the wiki, which I both use directly (in a web ui), but more often I want to hand it off to an LLM via CLI as a tool for larger queries. Further explorations: As the repo grows, the natural desire is to also think about synthetic data generation + finetuning to have your LLM "know" the data in its weights instead of just context windows. TLDR: raw data from a given number of sources is collected, then compiled by an LLM into a .md wiki, then operated on by various CLIs by the LLM to do Q&A and to incrementally enhance the wiki, and all of it viewable in Obsidian. You rarely ever write or edit the wiki manually, it's the domain of the LLM. I think there is room here for an incredible new product instead of a hacky collection of scripts.

@PedroCerize @madeleinelacsko É pacabá!!!

@madeleinelacsko Kkkk Ri paca!

Minha paca, minha vida

@investvix @tuvidux Outra coisa que chama atenção é o valor da margem Ebitda que o BoFA projeta para 26, abaixo de 40%. Valores abaixo somente aconteceram em 2 trimestres desde 2019.

@CrrRodrigo @tuvidux A geração de caixa foi muito forte nos últimos trimestres, não há pq duvidar da desalavancagem. Ela está acontecendo.

Suzano está no mesmo lugar faz uns 5 anos e é sempre a mesma história… DCF fala bonito, Analista fala bonito, Sell-Side fala bonito, Gestor fala bonito e Varejo fala bonito… O problema é na empresa ou o pessoal é permabull/torcedor…

@madeleinelacsko Pacabá

Já apareceu o certificado de origem da paca?

@tuvidux Acho que hj esse risco não existe mais..☠️

@CrrRodrigo E se a Suzano comprar a IP?

@bz_equities Sobre China, qdo viram já tinha projeto em pé e mais alguns em andamento. Não viram pq os fornecedores dos equiptos devem ser chineses. sobre a questão de crédito, hj não vale a pena, mas entrei há uns 3 anos na Klabin a lpca+7 e valeu mais a pena do que Suzano.

O arrefecimento do mercado imob chinês e redirecionamento da madeira pra celulose de fato são pontos difíceis de prever e que acentuaram o impacto das expansões de capacidade (além de outros pontos), mercado ficou bem pressionado, algum momento deveria achar um equilíbrio melhor.. Sobre ser credor, acho que nem isso imho, dado que cia emite dívida com baixíssimo spread

#SUZB Concordo e vejo dois problemas principais: (i) a alavancagem da companhia (o acionista não vê o dinheiro) e (ii) o aumento desequilibrado da capacidade de celulose nos últimos anos, em um ritmo maior do que a expansão da demanda. Supondo um cenário hipotético em que ambos sejam endereçados daqui para frente, veríamos SUZB performando bem. Como, ultimamente, isso só vem jogando contra, temos um retorno pífio para os acionistas.

@tuvidux A compra da KC atrapalhou a dívida. A verticalização na China atrapalha e para corrigir mercado precisa substituir fibra longa p/ curta (não é simples). Se desalavancar, mantendo o mesmo EV/Ebitda, dívida vira equity. 65bi market cap é "barata" mas quero vender a R$100bi, ..qdo?

Galera errou no S/D da commodity, achou que era fundo e na verdade o fundo tinha um alçapão. Câmbio é um componente pq a Suzano tem um Beta alto com isso - mas não deveria ser o problema. Olha a Vale3 aí. Temos 2 opções para ficar de olho; 1) Verticalização da China vai piorar realmente o mercado ou não? 2) A Suzano vai desalavancar?