Tipos de modelos
Árvores de decisão e gradient boosting (XGBoost, LightGBM) lidam bem com features heterogéneas. Redes neurais capturam interacções não lineares em séries longas. Modelos lineares permanecem baseline interpretável.
Previsão de volatilidade (GARCH, redes híbridas) difere de previsão direccional de preço; confundir objectivos leva a métricas enganosas.
Validação rigorosa
Walk-forward analysis: treinar num bloco temporal, testar no seguinte, repetir. Purged cross-validation evita leakage quando labels sobrepõem janelas.
Métricas: MAE, RMSE para regressão; AUC, precision-recall para classificação desbalanceada. Accuracy isolada é insuficiente em classes raras.
Do R² à execução
Elevado ajuste in-sample não implica lucro líquido após custos. Edge económico requer vantagem incremental, capacidade de execução e gestão de risco — raramente demonstrada de forma robusta fora de ambiente controlado.
Interpretabilidade
SHAP, LIME e importância de features ajudam a explicar predições pontuais, mas não garantem estabilidade causal entre regimes.
Modelos simples (logística, ridge) permanecem referência quando dados são ruidosos ou amostra pequena.
Produção e MLOps
Versionamento de datasets, modelos e dependências é requisito mínimo. Rollback plan quando drift excede limiar.
Latência de inferência e custo de computação limitam estratégias de alta frequência para a maioria dos contextos educativos.
Benchmarks honestos
Comparar modelo proposto com persistência (prever zero alteração) e com média móvel simples estabelece baseline mínimo de utilidade incremental.
Séries temporais
Modelos ARIMA e variantes permanecem baseline para volatilidade e tendências locais.
Transformers temporais capturam dependências longas mas exigem dados abundantes e regularização forte.
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Nota sobre exemplos institucionais
Quando descrevemos práticas de bancos de investimento, gestoras ou market makers, fazemo-lo para contextualizar literatura técnica — não para sugerir que leitores individuais dispõem dos mesmos recursos, dados ou enquadramento regulatório.
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