Recurso informativo e educativo apenas. O capital investido em mercados financeiros está sujeito a risco de perda parcial ou total. Sem sinais, corretagem ou recomendações personalizadas.

Léxico

Mais de vinte termos sobre IA e mercados, definidos em formato longo para leitura crítica.

Alpha

Excesso de retorno face a um benchmark após ajuste de risco sistemático. Na literatura quantitativa, alpha persistente líquido de custos é difícil de demonstrar estatisticamente; muitos sinais degradam quando explorados publicamente.

Beta

Medida de sensibilidade do retorno de um activo ou carteira ao movimento do mercado de referência. Beta elevado implica amplificação de movimentos do índice; não indica qualidade de investimento por si só.

Backtesting

Aplicação de regras ou modelos a dados históricos para avaliar coerência lógica e sensibilidade. Não garante desempenho futuro; erros metodológicos (lookahead, survivorship) invalidam conclusões optimistas.

Overfitting

Ajuste excessivo a ruído da amostra de treino, produzindo métricas elevadas in-sample e fracas out-of-sample. Sinais incluem complexidade desproporcional ao tamanho da amostra e equity curves sem drawdowns realistas.

Feature

Variável de entrada num modelo de aprendizagem automática (preço normalizado, volume, indicador derivado, score de sentimento). Qualidade e estacionariedade das features condicionam validade das predições.

Feature drift

Alteração estatística da distribuição de features entre treino e produção. Exige monitorização (PSI, testes de distribuição) e possível re-treino ou desactivação do modelo.

Label leakage

Contaminação das features com informação futura relativa ao label de treino. Invalida backtests e produz métricas artificialmente elevadas até correcção do pipeline point-in-time.

Drawdown

Queda acumulada desde um pico de capital até um vale subsequente. Métrica central de stress de estratégia; sequências longas de drawdown testam tolerância operacional e psicológica.

Slippage

Diferença entre preço esperado e preço efectivamente executado. Relevante em mercados menos líquidos e em ordens de volume significativo; simulações sem slippage são optimistas.

VaR (Valor em Risco)

Estimativa estatística de perda máxima provável num horizonte temporal dado, a um nível de confiança (ex.: 95 %). Depende de pressupostos distributivos; eventos de cauda podem exceder VaR com frequência superior à prevista.

CVaR / Expected Shortfall

Perda média esperada além do quantil VaR. Captura melhor risco de cauda que VaR point-in-time; ainda assim depende do modelo de distribuição adoptado.

Walk-forward analysis

Validação temporal iterativa: treinar num bloco, testar no seguinte, avançar a janela. Reduz optimismo de backtests que reutilizam inadvertidamente informação futura.

Purged cross-validation

Técnica que remove observações adjacentes entre folds de validação em séries temporais financeiras. Evita leakage quando labels ou features sobrepõem janelas temporais.

Data snooping

Testar numerosas variantes no mesmo dataset e seleccionar apenas a vencedora sem correcção por multiplicidade. Infla probabilidade de falso positivo; registo de tentativas e testes estatísticos mitigam parcialmente.

Survivorship bias

Viés introduzido quando instrumentos delisted ou falidos são excluídos retroactivamente do universo de teste. Superestima retornos históricos de índices ou estratégias construídas sobre constituintes actuais.

Look-ahead bias

Uso de informação que não estaria disponível no momento simulado (dados revisados, indicadores publicados com atraso). Quebra integridade de backtests e deve ser eliminado com bases point-in-time.

Reinforcement learning

Paradigma em que um agente optimiza políticas de acção mediante recompensas em ambiente simulado ou real. Aplicado a trading em investigação; transferência para mercados reais enfrenta custos, incerteza e especificação de recompensa.

MLOps

Conjunto de práticas para deployment, monitorização, versionamento e rollback de modelos em produção. Inclui tracking de experimentos, drift detection e governança de dados — requisito mínimo em contextos institucionais.

SHAP / LIME

Métodos de explicabilidade local que atribuem contribuição de features a predições individuais. Ajudam interpretação pontual mas não garantem estabilidade causal global entre regimes de mercado.

Sentiment score

Métrica derivada de PLN sobre polaridade ou emoção em texto financeiro. Sujeita a ambiguidade semântica, atrasos de publicação e manipulação coordenada em redes sociais.

Kill switch

Mecanismo operacional para interromper imediatamente execução automatizada quando limites são violados ou integridade de dados falha. Parte essencial de supervisão humana e controlos operacionais.

Kelly criterion

Fórmula de dimensionamento de aposta óptima sob pressupostos de edge e probabilidades conhecidas. Estimativas instáveis em mercados reais levam a variantes fraccionadas; uso crítico essencial.

Population Stability Index (PSI)

Estatística que quantifica mudança de distribuição entre amostras (treino vs. produção). Valores elevados sinalizam drift e necessidade de revisão de modelo.

Point-in-time database

Base de dados que garante que cada feature reflecte apenas informação disponível na data simulada. Requisito para backtests honestos em dados fundamentais e macroeconómicos.

Entrada complementar: Regime switching

Modelos que permitem parâmetros distintos consoante estado latente do mercado (calmo vs. stress).

Entrada complementar: Order book imbalance

Desequilíbrio entre volume de compra e venda no livro de ordens; sinal de microestrutura de curto prazo.

Entrada complementar: Triple barrier method

Etiquetagem de observações com barreiras de take-profit, stop-loss e tempo máximo — comum em ML financeiro.

Como navegar o léxico

Termos estão organizados para leitura linear ou consulta pontual via mapa do site.

Definições são educativas; consulte literatura académica para formalismos completos.

Perguntas frequentes desta página

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Traduções EN/PT?

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