Os Limites do Markowitz: Por Que o 1/N Vence a Otimização de Portfólio
A otimizacao de media-variancia e elegante, mas fragil: erro de estimacao nos retornos esperados gera pesos extremos. Por que o ingenuo 1/N costuma vencer fora da amostra.
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Em cerca de 85% dos meses a volatilidade implicita supera a realizada. Entenda o variance risk premium, de onde vem o premio e a skewness negativa que o Sharpe esconde.
Diversificacao e hedge sao coisas diferentes. Entenda por que o 60/40 falhou em 2022, o payoff convexo dos hedges de cauda e como se proteger de verdade contra crashes.
Paridade de risco aloca capital para igualar a contribuição de risco de cada ativo, não o dinheiro. Entenda a matemática do ERC, o papel da alavancagem e por que a estratégia sofreu em 2022.
Estudos com centenas de milhares de contas mostram que so ~21% dos traders de varejo lucram - mesmo acertando 63% das operacoes. Entenda por que.
Resposta rápida A regressão linear rolante (Rolling OLS) recalcula o beta a cada novo fechamento usando apenas as últimas N observações, substituindo o beta estático que assume relação imutável. Esse beta dinâmico define o hedge ratio que neutraliza o risco…
Resposta rápida No Algotrading, a Regressão Linear (OLS) serve como sinal de tendência ao extrair o coeficiente angular (Slope, β1), que mede a velocidade direcional do preço, enquanto o coeficiente de determinação (R²) filtra falsos rompimentos e ruído. Em janelas…
Introdução à Dinâmica Direcional em Séries Temporais O problema clássico do Trend Following no desenvolvimento quantitativo reside na latência estrutural dos indicadores baseados em preço. Quando um engenheiro inicia a modelagem de tendências, a primeira tentativa quase sempre envolve médias…
Resposta rápida Dados alternativos no algotrading são informações não convencionais geradas fora das bolsas — sentimento de redes sociais, notícias, indicadores macroeconômicos via API, web scraping e imagens de satélite. O fluxo é normalizado em um sinal entre -1 e…
Resposta rápida O stress testing em algotrading é o processo matemático de avaliar a resiliência de um robô contra condições extremas de mercado: gaps de liquidez, alargamento massivo de spread, slippage assimétrico e fills parciais. Indo além da curva normal,…