Empresas lucrativas, em crescimento, seguras e bem geridas tendem a render mais ajustado ao risco. Entenda o fator QMJ (Quality Minus Junk), como se mede qualidade e por que o mercado a subprecifica.
A validação cruzada k-fold vaza informação em finanças e infla o Sharpe. Veja como a CPCV de López de Prado usa purge, embargo e caminhos combinatórios para gerar uma distribuição honesta de desempenho.
Após uma surpresa de lucro, o preço continua derivando na mesma direção por semanas. Entenda o PEAD, o SUE e por que essa anomalia clássica encolheu mas não morreu.
O prêmio de Valor rendeu ~4,4% ao ano por quase um século, mas viveu a pior seca de sua história entre 2007 e 2020. Os dados dizem que ele sumiu ou só passou por uma seca cíclica? Os dois lados, com estatística real.
Como o meta-labeling de López de Prado usa um segundo modelo para filtrar os sinais falsos do primeiro, separando direção de decisão e melhorando precisão e sizing.
O HRP de Marcos López de Prado monta portfólio por clustering hierárquico e bisseção recursiva, sem inverter a matriz de covariância. Veja os 3 passos e a evidência de menor variância fora da amostra.
Ações de menor beta entregam retorno ajustado ao risco maior que as de alto risco, contrariando o CAPM. O que é a anomalia de baixa volatilidade, o fator Betting Against Beta e suas ressalvas.
Modelos de valuation absoluto (CAPE/Shiller, Buffett Indicator, Tobin's Q) preveem retorno de 10 anos, não o timing de curto prazo. O que dizem os dados de Shiller (1871-2025) e como calibrar expectativa, não market timing.
Transformar guerra, conflito e ameaça em sinal: como montar um índice de medo geopolítico com Google Trends, o que a evidência mostra (Sharpe 0,38) e por que ele serve mais como filtro de risco que como gatilho.
A estratégia HAA usa um ativo-canário (TIP) para chavear entre ofensa e defesa. Veja o momentum dual, os resultados de 50+ anos e a crítica honesta de sobreajuste.