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Historical Perspectives in Volatility Forecasting Methods with Machine Learning
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Este Modelo Parecia Perfeito, Até a Volatilidade Chegar com Força
O modelo parecia perfeito… até que a volatilidade disparou da noite pro dia.
Foi aí que percebi: o mercado não quebra — quem quebra são os modelos.
Por anos, modelos de volatilidade como o GARCH dominaram o jogo.
GARCH, Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, parte do princípio de que a volatilidade se agrupa ao longo do tempo e responde a choques recentes.
É rápido. É interpretável.
Mas parte da suposição de que o mundo é estável o suficiente para ser modelado com os dados de ontem.
Em mercados calmos, funciona.
Mas quando veio 2008… quando a COVID pegou o mundo de surpresa…
GARCH e seus primos travaram. Eles não conseguiram prever os picos.
Foi aí que a IA entrou em cena.
No artigo “Historical Perspectives in Volatility Forecasting Methods with Machine Learning”, Qiu, Kownatzki, Scalzo e Cha explicam por que modelos como LSTM e Transformers superaram com folga os antigos benchmarks.
Eles identificaram padrões não lineares profundos.
Processaram efeitos de memória de longo prazo.
Aprenderam com o caos, sem depender de suposições fixas.
Modelos de IA não apenas previram a volatilidade — eles entenderam a volatilidade.
E isso mudou completamente a forma como eu gerencio risco.
Se você ainda depende de modelos que assumem mar calmo, está na hora de evoluir.
Siga-me para descobrir como usamos IA para construir portfólios concentrados, de alta convicção — prontos para se adaptar quando o mercado não estiver.
Comece pelo Wall Street Insider Report, onde você encontra o artigo completo.
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