Quem Vai Ganhar a Copa de 2026? Quem São os Favoritos?

Vamos falar do assunto que todo mundo está comentando: a Copa do Mundo. Tem vários desses modelos de previsão rolando por aí, e não é à toa — todo mundo quer saber quem leva a taça. Algum tempo atrás eu fiz alguns modelos para o Campeonato Brasileiro, e decidi pegar a mesma ideia e dar uma ajustada para a Copa.

Testei vários modelos até decidir usar a Simulação de Monte Carlo. Na minha opinião, é o que produz os melhores resultados. Neste post eu explico como ele funciona — sem complicar — e o que ele diz sobre os favoritos (e, claro, sobre o Brasil).

O que é a Simulação de Monte Carlo?

A ideia tem nome de cassino, e não é coincidência. O método moderno foi desenvolvido no fim dos anos 1940, no laboratório de Los Alamos, pelos matemáticos Stanislaw Ulam e John von Neumann, durante as pesquisas nucleares que vieram logo depois do Projeto Manhattan. O nome "Monte Carlo" — uma referência ao famoso cassino de Mônaco — foi batizado por um colega, Nicholas Metropolis, porque o tio de Ulam adorava apostar por lá.

Mas a ideia de usar o acaso para resolver contas difíceis é bem mais antiga: já no século XVIII existia a "agulha de Buffon", que estimava o valor de π simplesmente jogando uma agulha no chão repetidas vezes e contando quantas vezes ela cruzava uma linha.

E é exatamente isso que o método faz: em vez de tentar resolver uma conta complicada de uma vez só, ele usa o acaso e a repetição. Imagine que você quer saber a chance de tirar dois "6" seguidos num dado. Você pode fazer a conta na mão… ou jogar o dado 10.000 vezes e simplesmente contar. Monte Carlo é isso — simular o problema milhares de vezes e deixar a frequência dos resultados virar a probabilidade.

Aplicado à Copa, a lógica é a mesma. Em vez de chutar quem ganha, eu simulo a Copa inteira — todos os jogos, da fase de grupos até a final — 10.000 vezes. Em algumas dessas Copas o Brasil é campeão; em outras cai nas quartas; em outras toma uma zebra logo na estreia. No fim, é só contar: "em quantas das 10.000 Copas cada seleção levantou a taça?" Essa porcentagem é a probabilidade.

Como o modelo funciona (em 3 passos)

1. A força de cada seleção. Cada time recebe uma "nota de força". E aqui está a parte mais delicada do modelo: eu não posso usar só o xG (gols esperados) das seleções. Por quê? Porque um gol contra San Marino não vale o mesmo que um gol contra a França, e cada seleção joga contra adversários de níveis muito diferentes nas eliminatórias. Então eu uso o ranking Elo como base — ele é comparável entre todas as seleções do mundo — e uso o xG recente só como um ajuste de forma.

2. Dos gols esperados ao placar. Com a força dos dois times, eu calculo quantos gols cada um deve marcar e sorteio um placar usando a distribuição de Poisson — a matemática padrão para contar gols no futebol.

3. Simular o torneio inteiro. Aí é só juntar tudo: simulo os 12 grupos, monto o chaveamento real do mata-mata (com prorrogação e pênaltis quando dá empate) e repito esse processo 10.000 vezes.

Os favoritos

Rodando as 10.000 simulações, esse é o pelotão da frente para 2026:

Um detalhe que me deixou mais confiante no modelo: essa ordem bate quase exatamente com a do supercomputador da Opta, que roda um processo parecido. Quando dois modelos independentes chegam na mesma fila de favoritos, é um bom sinal de que o método está de pé.

Copa 2026 — probabilidade por fase (meu modelo)

Monte Carlo, 10,000 simulações · força = Elo + xG · conteúdo educativo, não recomendação de aposta.

Grupo A

Grupo B

Grupo C

Grupo D

Grupo E

Grupo F

Grupo G

Grupo H

Grupo I

Grupo J

Grupo K

Grupo L

E o Brasil?

Aqui mora a parte mais interessante. O Brasil é favorito em praticamente todo jogo que disputa — entre 54% e 64% de chance de vencer cada partida. Então por que a chance de ser campeão é de "apenas" ~9%?

A resposta é simples e meio cruel: para ser hexa, não basta vencer um jogo. Tem que vencer todos, um atrás do outro. E quando você multiplica probabilidade por probabilidade — 60% aqui, 58% ali, 55% na semi — o número vai derretendo. Favorito em cada jogo, azarão para levantar a taça. As duas coisas são verdade ao mesmo tempo.

Olha como a chance do Brasil encolhe a cada fase:

Classificar é quase certo (~97%). Mas chegar à final já é coisa de 1 em 6, e ser campeão, menos de 1 em 10. Não é pessimismo — é só a matemática de um torneio em que você precisa vencer seis mata-matas seguidos.

O que o modelo NÃO vê

Para ser honesto, nenhum modelo é bola de cristal. O meu não enxerga lesão de última hora, escalação, cansaço de viagem, fator emocional, nem aquele lance de sorte que decide um jogo. Ele trabalha com a força média das seleções e com a aleatoriedade do futebol — e o futebol, ainda bem, é imprevisível. É por isso que a zebra existe (e é por isso que a gente assiste).

Conclusão

No fim das contas, a Copa é decidida no campo, não na planilha. Mas modelos como esse ajudam a separar a emoção da realidade: eles colocam números onde normalmente só tem opinião e narrativa. E o recado de 2026 é claro — não existe um favelão isolado, e sim um grupo de seleções fortes, com o Brasil logo atrás dos primeiros.

Eu vou acompanhar esses números a cada rodada e atualizar conforme a Copa for andando. Segue aí para ver se o Brasil supera (ou confirma) a estatística.

Conteúdo educativo sobre probabilidade e dados — não é recomendação de aposta.