Análise quantitativa baseada em IA com base em dados históricos verificáveis.
O Lumiant Quant combina modelagem preditiva e backtesting rigoroso para transformar suas hipóteses de mercado em decisões documentadas e mensuráveis.
O Lumiant Quant combina modelagem preditiva e backtesting rigoroso para transformar suas hipóteses de mercado em decisões documentadas e mensuráveis.
O Lumiant Quant foi projetado para investidores que desejam confrontar suas intuições de mercado com modelos estatísticos sólidos, em vez de substituí-los. Cada recomendação é baseada em dados históricos rastreáveis e parâmetros de risco explícitos.
Não estamos tentando automatizar o seu julgamento, mas sim equipá-lo. Os sinais produzidos pelos nossos modelos são acompanhados dos pressupostos por trás deles, para que você possa avaliar a sua relevância para a sua própria estratégia.
Antes de um sinal ser apresentado a você, ele passa por um processo definido, repetível e documentado. Nenhuma etapa é deixada ao critério exclusivo do algoritmo.
Os fluxos de mercado, os volumes de negociação e os indicadores macroeconómicos são continuamente recolhidos e normalizados, para que as comparações entre ativos sejam consistentes.
Os modelos identificam regularidades estatísticas ao longo de diversas janelas históricas e depois estimam a probabilidade de estes padrões se repetirem em condições de mercado comparáveis.
Cada recomendação é ponderada por restrições de volatilidade e correlação, para limitar a exposição excessiva a um único cenário.
Três blocos complementares, concebidos para se integrarem num fluxo de decisão já existente, em vez de o substituirem.
A volatilidade intradiária torna obsoletas as análises fixas. Nossos feeds são continuamente atualizados, para que suas decisões sejam baseadas na situação real do mercado e não em uma fotografia datada de algumas horas atrás.
Cada estratégia pode estar exposta a vários ciclos históricos de mercado antes de ser aplicada. Esta etapa ajuda a identificar as condições sob as quais uma abordagem tende a ter um desempenho inferior.
Os limites de rebaixamento e limites de correlação entre posições são definidos a montante, para que a otimização do desempenho nunca seja feita em detrimento da exposição descontrolada.
Em vez de confiar em depoimentos, publicamos o desempenho de nossos modelos em períodos históricos definidos.
Curva de desempenho cumulativo de uma estratégia típica durante um período de backtest de vários anos, antes de taxas e desvios de execução.
Os indicadores abaixo resumem o comportamento de uma estratégia representativa ao longo do horizonte de backtesting considerado. São calculados com base em dados históricos e não garantem a reprodução futura dos mesmos resultados.
Os desempenhos apresentados resultam de back-testing de dados históricos. Não constituem nem uma garantia nem uma previsão de desempenho futuro. Os resultados reais dependem das condições de mercado, das taxas aplicáveis e da qualidade da execução.
Nossas ferramentas são projetadas para se enquadrarem em processos de tomada de decisão já estruturados e não para substituí-los por uma caixa preta.
Acesse métodos de modelagem normalmente reservados para escritórios profissionais, com documentação suficiente para justificar cada hipótese levantada.
Integre nossos sinais a montante de suas próprias regras de execução, para enriquecer um sistema já instalado, em vez de substituí-lo totalmente.
Identifique correlações pouco claras entre classes de ativos, a fim de limitar a concentração não intencional no mesmo fator de risco.
Uma decisão de investimento merece ser apoiada por dados verificáveis e não apenas pela intuição. Lumiant Quant fornece os modelos e o histórico necessários para construir este banco de dados.
Para começar, são necessários apenas alguns passos: criar seu perfil de risco, selecionar as classes de ativos monitoradas e, em seguida, acessar seu painel de análise.