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Sistema de Previsão Financeira Tendências e medidas de probabilidade.

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1 Sistema de Previsão Financeira Tendências e medidas de probabilidade

2 Risco Complexo do Mercado Após recebimento dos dados do dia, nosso sistema de previsão entra no estágio de processamento, no qual “aprende” os novos dados e adapta seus modelos internos às novas condições de mercado para cada empresa analisada.

3 O nível desse “aprendizado” pode ser visualizado em tempo-real numa janela mostrada na interface gráfica do sistema:

4 Tal processo de “aprendizado” é feito através de técnicas avançadas de mapeamento não-linear de espaços multi- dimensionais, aplicadas à historia recente dos preços de cada ação. Por intermédio desse mapeamento, o sistema procura convergir para o atrator referente ao passado recente dos preços, para então tentar projetá-los para o futuro próximo. Dependendo do comportamento do mercado naquele momento, tal convergência pode ou não ser possível. Se convergência é possível, dizemos então que a ação nesse particular momento apresenta um comportamento caótico, caracterizado pela existência de um atrator. Em tais condições previsão é em princípio possível, pois os preços estão seguindo uma certa ordem.

5 No entanto, se ao contrário convergência é baixa ou não pode ser alcançada, então os preços naquele momento estão se comportando de forma praticamente aleatória, e qualquer forma de previsão é impossível. O nível de convergência alcançado pelo sistema seria então uma medida inversamente proporcional ao fator de risco, o qual escolhemos chamar de risco complexo, relacionado ao nível de aleatoriedade inerente aos preços.

6 Por exemplo, em momentos de convergência baixa ou nula o risco complexo para o investidor é máximo, e entrada no mercado deve ser evitada. Já em momentos de alto nível de convergência, o risco complexo é baixo e o risco total associado à previsão no curto prazo finito:

7 Previsão de Tendências Em nosso sistema medimos tendências de preços seguindo uma escala de 0 a 1, onde valores próximos a 0.5 denotam indefinição, valores acima de 0.5 caracterizam um comportamento altista e abaixo de 0.5 um comportamento baixista:

8 Quando o nível de risco complexo atingido é baixo o suficiente, nosso sistema computa a força da tendência prevista para os próximos dias, usando vários diferentes critérios. Cada um desses critérios, ou modelos, fornece um valor dentro da escala anterior. O desempenho de tais modelos de previsão da tendência de curto-prazo é constantemente monitorado através da correlação histórica entre os valores previstos e as medições reais obtidas ao longo do tempo.

9 Por exemplo, o gráfico a seguir mostra a correlação obtida por um desses modelos entre os valores de tendência previstos e reais para Telemar, ao longo de 600 dias. Observamos uma taxa de acerto para tendências de alta de 70%, e de 89% para tendências de baixa:

10 O sistema então procura combinar os valores fornecidos pelos vários modelos de forma a atingir uma previsão final para a tendência futura de curto-prazo.

11 Probabilidade ou Risco da Previsão A previsão de tendência obtida consiste numa hipótese, a qual possui um nível de probabilidade de acerto. Essa probabilidade está fortemente relacionada ao risco associado aquela hipótese. Por exemplo, uma hipótese de alta ou baixa com 70% de probabilidade de acerto teria um risco associado de 30%. Numa analogia com a inteligência natural dos seres humanos, poderíamos dizer que nesse caso o sistema teria um nível de 70% de “certeza” ao pronunciar sua hipótese. Já níveis baixos de “certeza” aproximariam a previsão final do sistema de uma região de indefinição.

12 O sistema estima esse nível de probabilidade ou “certeza” de acordo com vários fatores, os quais dependem da empresa analisada. Estes fatores são:  Nível de risco complexo.  Correlação histórica entre valores de tendência previstos e medidos.  Variação dessa correlação histórica.  Força e volatilidade da tendência recente.  Etc.


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