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Vencendo o Índice IBB Sem Previsões
Previsões e matrizes de covariância não são mais necessárias.
O deep learning substitui os alicerces da teoria de portfólios por um processo baseado em estrutura, não em especulação.
Em 2016, Heaton, Polson e Witte apresentaram a Deep Portfolio Theory.
O trabalho deles eliminou a necessidade de retornos esperados ou suposições de variância.
Em vez de forçar relações lineares, eles treinaram redes neurais profundas para extrair padrões não lineares diretamente dos dados de mercado.
O processo de quatro etapas — Codificar, Calibrar, Validar, Verificar — usa autoencoders e transformações univariadas para construir portfólios orientados por dados.
Aplicado ao índice de biotecnologia IBB, o resultado não foi apenas acompanhar o índice.
Foi superá-lo, especialmente durante períodos de queda.
Porque modelos profundos capturam sinais que as teorias tradicionais nem conseguem detectar.
Na Zurique Capital, esse é o pilar de como construímos portfólios concentrados.
Usamos IA para treinar convicção com dados, não com opinião.
Acesse o Wall Street Insider Report e leia o artigo “Deep Portfolio Theory”.
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