σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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σμimplied vol · KKmax(S−K,0)udβρᵢⱼfat tailsPnL · drawdownyield · TdSₜ = μSₜ dt + σSₜ dWₜC = S·N(d₁) − K·e⁻ʳᵀ·N(d₂)σₚ² = wᵀΣwd₁ = [ln(S/K) + (r + σ²⁄2)T] ⁄ σ√T∂V/∂t + ½σ²S²·∂²V/∂S² + rS·∂V/∂S − rV = 0Sharpe = (Rₚ − R_f) ⁄ σₚVaR₉₉ = μ − 2.33σρ = Cov(X,Y) ⁄ σₓσᵧE[Rₚ] = Σ wᵢ·E[Rᵢ]φ(x) = e^(−x²/2) ⁄ √2πE[Rᵢ] = R_f + βᵢ(E[Rₘ] − R_f)dXₜ = θ(μ − Xₜ)dt + σ dWₜσ²ₜ = ω + α·ε²ₜ₋₁ + β·σ²ₜ₋₁C − P = S − K·e⁻ʳᵀΔ = ∂V/∂S Γ = ∂²V/∂S²p = (e^(rΔt) − d) ⁄ (u − d)rₜ = ln(Pₜ ⁄ Pₜ₋₁)E[Xₜ₊₁ | ℱₜ] = Xₜf* = (bp − q) ⁄ bz = (x − μ) ⁄ σP(N=k) = λᵏe^(−λ) ⁄ k!Θ = −∂V/∂Tν = S·φ(d₁)·√Tmin wᵀΣw s.t. wᵀμ = μ*∫Σ∂∞λ
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Roteiro de scikit-learn›Módulo 4 · Estrutura e compreensão›Tópico 4.2·~50 minAvançado

Encontrar regimes de mercado e grupos de pares

Posição no roteiroMódulo 4 de 4 · Tópico 2 de 7
4.2 Encontrar regimes de mercado e grupos de pares
—Nota do lab— / 100XP total—Sequência—

Grupos sem rótulos: regimes e pares

O K-means divide n pontos em k grupos repetindo dois passos: atribuir cada ponto ao centro mais próximo e mover cada centro para a média de seus pontos. Minimiza a inércia, a soma dos quadrados das distâncias aos centros, Σᵢ‖xᵢ-c_(g(i))‖². A inércia sempre cai quando k cresce, então não escolhe k sozinha; a silhueta compara, para cada ponto, a distância ao próprio grupo com a distância ao grupo mais próximo e é média entre -1 e 1 (alto = bem separado). Duas regras práticas: ponha antes as colunas na mesma escala, porque as distâncias somam unidades brutas (StandardScaler), e rode vários inícios (n_init=3) com random_state fixo, porque o k-means acha um ótimo local e seus rótulos são números arbitrários.

Para os regimes, descreva cada dia do SPY pelo retorno de 21 dias, pela volatilidade anualizada de 21 dias e pelo drawdown desde a máxima corrente, padronize, agrupe com k=3 e renumere os grupos por volatilidade para que 0 seja o mais calmo. Em 5.384 dias os grupos são um regime calmo em 72 % dos dias (volatilidade 11,6 %), um intermediário em 25 % (22,4 %) e um regime de crise em 2,7 % (61,5 %). O retorno médio do dia seguinte quase não difere (0,04 %, 0,05 %, 0,14 %), mas a dispersão é 0,79 %, 1,49 % e 3,96 %: regimes informam sobre risco, não sobre direção. Para os pares, meça como dois ativos se movem juntos com a distância 1-ρ, tome a linha de distâncias de cada ativo como sua descrição e agrupe essas linhas. Sem informação setorial, 59 ativos caem em tecnologia e consumo, defensivas, bancos e indústria, energia, e títulos com ouro. Verifique a estabilidade antes de confiar num agrupamento: o índice de Rand ajustado dos grupos da primeira e da segunda metade da amostra é só 0,38, então ativos de fronteira trocam de lado.

  • Padronize primeiro, reinicie muitas vezes: StandardScaler, n_init=3, random_state fixo; rótulos são números arbitrários, renomeie-os por algo significativo.
  • A inércia cai com k; a silhueta compara separação e dispersão, e nenhuma escolhe k sozinha.
  • Regimes informam o risco, não a direção; verifique a estabilidade dos grupos de pares com o índice de Rand ajustado antes de usá-los.

Lab: o que é avaliado

  • Descritores de regime10 pts
  • Ajustar regimes20 pts
  • Escolher k15 pts
  • Resumir os regimes15 pts
  • Grupos de pares15 pts
  • Estabilidade dos grupos10 pts
  • O estudo15 pts
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