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5.7.25

🧠 ESTRUTURA DAS PARTES DA ANÁLISE QUANTITATIVA

 

🧠 ESTRUTURA DAS PARTES DA ANÁLISE QUANTITATIVA

Organizada por blocos funcionais e hierárquicos, conforme o perfil técnico-estratégico que você já aplica:

1. Aquisição e Preparação de Dados

Base de qualquer análise quantitativa séria. Envolve:

a) Fontes de Dados

  • Dados históricos de preços (OHLCV)

  • Dados fundamentais (lucros, receitas, múltiplos)

  • Dados alternativos (sentimento, redes sociais, dados on-chain)

  • Dados de volume e ordens (book, times & trades, footprint)

b) Tratamento dos Dados

  • Limpeza: remoção de outliers, dados faltantes

  • Normalização e Padronização

  • Alinhamento temporal (resampling)

  • Feature Engineering: construção de variáveis derivadas (ex: retornos logarítmicos, volatilidade implícita, spreads, etc.)

2. Modelagem Estatística e Matemática

Base para compreender padrões e relações entre variáveis.

a) Estatística Descritiva

  • Média, Mediana, Moda, Desvio Padrão, Skewness, Kurtosis

  • Correlação e Covariância

  • Distribuição de Retornos

b) Inferência Estatística

  • Testes de hipótese (t-test, ANOVA)

  • Regressão linear/múltipla

  • Testes de normalidade (Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov)

c) Modelos Temporais

  • Séries temporais: AR, MA, ARIMA, GARCH

  • Análise de Estacionariedade (ADF test, KPSS)

  • Cointegração e Modelos de Pares

3. Modelagem de Estratégias (Alpha Models)

Desenvolvimento de estratégias baseadas em lógica quantitativa.

Tipos:

  • Momentum / Reversão à média

  • Factor Investing (value, quality, size, momentum, volatility)

  • Modelos de Risco-Neutro / Market Neutral

  • Pairs Trading

  • Cross-Sectional vs. Time-Series Models

  • Machine Learning Quant (MLQ)

4. Backtesting e Simulação

Testes históricos e simulações para avaliar robustez.

a) Backtesting

  • Aplicação da estratégia em dados históricos

  • Cálculo de métricas de performance

  • Avaliação de drawdowns e tempo em perda

b) Simulação de Monte Carlo

  • Geração de múltiplos cenários possíveis

  • Análise de sensibilidade de variáveis

c) Walk-Forward Analysis

  • Testes com reotimização contínua

  • Avaliação de estabilidade e adaptabilidade

5. Métricas de Avaliação de Performance

Essenciais para julgamento técnico.

a) Retorno

  • CAGR, Retorno Médio, Retorno Total

b) Risco

  • Volatilidade, Máximo Drawdown, Value at Risk (VaR), CVaR

c) Risco-Retorno

  • Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio, Omega Ratio

d) Estatísticas de Acerto

  • Win Rate, Profit Factor, Expectancy, Payoff Ratio

6. Gestão Quantitativa de Risco e Capital

Técnicas objetivas para controle de perdas e alocação de capital.

a) Position Sizing Quantitativo

  • Kelly Criterion, Equal Risk Contribution, Volatility Targeting

b) Controle de Exposição

  • Hedge dinâmico

  • Stop baseado em estatísticas (ex: 2x desvio padrão)

c) Portfólios Ótimos

  • Média-variância (Markowitz)

  • Otimização por CVaR

  • Black-Litterman

  • Risk Parity

7. Automação, Execução e Monitoramento

Transformação do modelo em sistema automatizado:

  • Algoritmos de Execução: VWAP, TWAP, Iceberg, Sniper

  • Controle de Slippage e Impacto

  • Monitoramento em tempo real

  • Avaliação de Latência, Fill Ratio

✅ RESUMO DAS 7 PARTES-CHAVE DA ANÁLISE QUANTITATIVA

ParteObjetivo Principal
1. Aquisição e Tratamento de DadosPreparar dados confiáveis para modelagem
2. Modelagem EstatísticaEncontrar padrões e relações
3. Construção de EstratégiasDesenvolver regras e algoritmos objetivos
4. Backtesting e SimulaçõesTestar robustez e comportamento histórico
5. Métricas de PerformanceMedir retorno, risco e eficiência
6. Gestão Quantitativa de RiscoControlar perdas, alocar capital com precisão
7. Automação e ExecuçãoLevar a estratégia para o mercado real
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