Este artigo apresenta uma análise sistemática do processo completo de construção de sinais preditivos na estratégia de investimento quantitativo. Diante de um ambiente de mercado financeiro com uma relação de ruído de informação extremamente baixa, este texto revela, através da desconstrução de quatro etapas centrais — preparação de dados, engenharia de características, modelagem de machine learning e alocação de portfólio — uma abordagem sistemática para desenvolver sinais preditivos eficazes. O artigo é originado de um texto de sysls, organizado, compilado e redigido pela Foresight News.
（Contexto anterior: Podemos rastrear o próximo insider trader do Polymarket? Com certeza, e a barreira não é alta）
（Complemento de background: Guia de conceitos de negociação (nove): Quantas vezes usar alavancagem? Deve-se usar posição total ou gradual?）

Índice deste artigo

• Introdução
• Estrutura do processo central
• Engenharia de características: combinação de arte e ciência
• Guia de seleção de modelos
  • Recomendações principais para modelagem
• A arte do design de objetivos preditivos
• Conclusão

Diante de um ambiente de mercado financeiro com uma relação de ruído de informação extremamente baixa, como construir sinais preditivos eficazes? Este artigo fornece uma resposta sistemática.

Ao desconstruir as quatro etapas centrais da estratégia quantitativa — preparação de dados, engenharia de características, modelagem de machine learning e alocação de portfólio —, o texto revela que a verdadeira causa do fracasso da maioria das estratégias muitas vezes reside na camada de dados e características, e não no próprio modelo. O foco principal está em técnicas para lidar com características financeiras de alta dimensão, cenários de aplicação de diferentes famílias de modelos, e uma percepção chave: melhorar a pureza do sinal através de “desconstrução das fontes de retorno, previsão de sinais específicos”. Recomendado para pesquisadores quantitativos e investidores que desejam estabelecer sistemas de previsão robustos e interpretáveis.

Introdução

Na área de investimentos sistemáticos, sinais preditivos referem-se a modelos matemáticos capazes de, com base em dados de características de entrada, prever os retornos futuros de ativos. A arquitetura central de muitas estratégias quantitativas é essencialmente construída em torno da geração, otimização e alocação automática desses sinais.

Este processo parece claro e direto: coleta de dados → processamento de características → previsão por machine learning → alocação de portfólio. No entanto, a previsão financeira é uma área típica de alto ruído e baixa relação sinal/ruído. A volatilidade diária costuma atingir cerca de 2%, enquanto a previsibilidade real diária é de aproximadamente 1 ponto base.

Portanto, a maior parte das informações no modelo é, na prática, ruído de mercado. Como construir sinais robustos e eficazes neste ambiente severo torna-se uma habilidade fundamental na estratégia de investimento sistemático.

Estrutura do processo central

Um sistema completo de previsão de retorno baseado em machine learning geralmente segue um processo padronizado de quatro etapas, cada uma interligada:

Etapa 1: camada de dados — “matéria-prima” da estratégia

Inclui dados tradicionais como preços de ativos, volume de negociações, relatórios financeiros, além de dados alternativos (como imagens de satélite, tendências de consumo). A qualidade dos dados determina diretamente o limite superior do desempenho. A maioria das estratégias fracassa devido a problemas na fonte de dados, e não no modelo em si.

Etapa 2: camada de características — “fábrica de refino” da informação

Transforma dados brutos em características estruturadas reconhecíveis pelo modelo. Esta é uma etapa crucial que condensa conhecimento de domínio, por exemplo:

• Séries de preços → Retornos móveis (fator momentum)
• Relatórios financeiros → Índices de avaliação (fator valor)
• Dados de mercado → Indicadores de liquidez (fator custo de transação)

A qualidade da construção de características geralmente tem impacto maior do que a escolha do modelo.

Etapa 3: camada de previsão — “motor” do algoritmo

Utiliza modelos de machine learning para, com base nas características, prever os retornos futuros. O desafio central é equilibrar a complexidade do modelo: capturar padrões não lineares ao mesmo tempo que evita overfitting ao ruído. Além de prever retornos diretamente, também é possível modelar sinais estruturais específicos (como retornos impulsionados por eventos) para obter fontes de retorno com baixa correlação.

Etapa 4: camada de alocação — “conversor de sinais”

Transforma as previsões em pesos de portfólio executáveis. Métodos clássicos incluem classificação cross-sectional e estratégias long-short. Esta etapa deve estar estreitamente integrada com modelos de custos de transação e restrições de risco.

Todo o fluxo depende de cada etapa, e uma fraqueza em qualquer delas pode limitar o resultado final. Na prática, dedicar recursos à qualidade dos dados e à engenharia de características costuma gerar maior retorno.

Classificação das fontes de dados

• Dados de mercado: preços, volume, séries de retorno. Alto grau de padronização, mas forte homogeneidade, sinais únicos perdem rapidamente eficácia.
• Dados fundamentais: relatórios financeiros de empresas, refletem qualidade operacional, mas apresentam atrasos na divulgação e intervalos sazonais. Mesmo para criptomoedas, é possível construir indicadores alternativos a partir de dados on-chain, embora sua lógica de sustentação de valor seja diferente dos ativos tradicionais.
• Dados alternativos: fontes não tradicionais como sentimento de texto, informações geográficas, comportamento de negociação. Alto ruído, processamento complexo, mas potencialmente contendo informações ainda não precificadas.

Engenharia de características: combinação de arte e ciência

Características são atributos quantificáveis que podem prever, de forma independente ou combinada, os retornos futuros. Sua construção depende profundamente do entendimento do mecanismo de mercado. Diversos sistemas clássicos de fatores já foram consolidados na academia e na indústria, como:

• Fatores de valor: níveis de avaliação (ex.: P/B, P/E)
• Fatores de momentum: força de tendência (retornos em diferentes janelas de tempo)
• Fatores de qualidade: robustez financeira (lucros, alavancagem)
• Fatores de escala: tamanho de mercado
• Fatores de volatilidade: volatilidade histórica
• Fatores de liquidez: fricções de negociação (spread, turnover)

Técnicas-chave na manipulação de características

• Padronização: eliminar influência de escala, permitindo que o modelo trate características de diferentes magnitudes de forma justa (ex.: valor de mercado vs. volatilidade)
• Tratamento de extremos: limitar valores extremos para evitar que amostras anômalas dominem a estimação de parâmetros
• Construção de interações: combinar características (ex.: momentum × proporção de posições short) para capturar efeitos sinérgicos
• Redução de dimensionalidade e seleção: diante do “calvário da dimensão”, usar técnicas de seleção de características (não apenas PCA) para manter informações mais relevantes ao objetivo preditivo

Guia de seleção de modelos

Após preparar as características, o próximo passo é escolher o algoritmo. Não há um modelo universalmente melhor. Cada um possui vantagens e é adequado a diferentes cenários.

Modelos lineares

• Ridge Regression: mantém todas as características, útil em cenários com sinais fracos múltiplos
• Lasso: realiza seleção automática de características, útil quando há poucos sinais
• Elastic Net: combina Ridge e Lasso, lida bem com alta correlação entre características

Vantagens: interpretabilidade forte, cálculo eficiente, resistência ao overfitting. Pode-se introduzir não linearidade através de interações.

Modelos de ensemble de árvores

Random Forests e Gradient Boosting Trees (XGBoost, LightGBM) são eficazes na captura de relações não lineares e interações.

• Random Forest: forte resistência ao overfitting, estabilidade
• Gradient Boosting: geralmente maior precisão preditiva, mas requer ajuste cuidadoso de hiperparâmetros

Quando há interações complexas e relações não lineares evidentes, esses modelos são preferidos. Apesar do maior custo computacional e armazenamento, ferramentas modernas melhoraram sua interpretabilidade.

Redes neurais

Vantagens: capacidade de representar padrões altamente complexos. Contudo, requerem grande quantidade de dados, sensíveis a hiperparâmetros, e podem facilmente ajustar ruído em ambientes de baixo sinal/ruído. Recomenda-se apenas quando há dados abundantes e equipe experiente em tuning.

Recomendações principais para modelagem

• Use modelos lineares como baseline forte.
• Se houver padrões não lineares evidentes e dados suficientes, evolua para modelos de árvores.
• Redes neurais são uma opção avançada, não uma escolha padrão.
• Diferenças entre modelos muitas vezes são menores do que a qualidade das características e a rigorosidade de validação fora da amostra.

A arte do design de objetivos preditivos

A abordagem tradicional é prever diretamente o retorno do ativo, mas este retorno é uma mistura de múltiplos sinais, com alta dificuldade de previsão e ruído elevado. Uma estratégia melhor é desconstruir as fontes de retorno, modelando logicamente os fatores dominantes:

Por exemplo, o movimento de preço após anúncios de revisões de lucros é principalmente impulsionado pelo evento. Pode-se tentar prever diretamente a “magnitude da revisão” ou o “retorno no período do evento”, evitando ruídos irrelevantes. Projetar objetivos preditivos de forma flexível é uma via importante para aumentar a pureza do sinal.

Transformação do sinal em portfólio

As previsões precisam ser convertidas em posições reais por meio de processos de monetização:

• Método básico: classificação cross-sectional, construção de portfólios long-short.
• Reconhecimento importante: a precisão preditiva não equivale ao desempenho real, devendo-se considerar custos de transação, liquidez, rotatividade, entre outros fatores práticos.

Regras essenciais para construir sistemas robustos

• Comece com modelos clássicos: explore fatores conhecidos e eficazes, e inove com cautela.
• Regularização é onipresente: evite overfitting em cenários de alta dimensão.
• Pré-processamento rigoroso: padronização, tratamento de extremos e valores anômalos são indispensáveis.
• Redução de dimensionalidade deve ser direcionada: garanta que as informações retidas sejam relevantes ao objetivo preditivo.
• Orientação ao resultado de negociação: avalie com base no retorno líquido após custos.

Conclusão

Sinais preditivos são componentes fundamentais na estratégia de investimento sistemático. Sua construção eficaz depende de uma compreensão sistêmica de toda a cadeia — dados, características, modelos e alocação.

No campo de dados financeiros, um ambiente de baixo sinal/ruído, modelos lineares e validações fora da amostra rigorosas frequentemente superam sistemas de caixa preta excessivamente complexos. Recomenda-se sempre começar com estruturas simples e interpretáveis, aumentando a complexidade apenas quando necessário.