May 2025
FGV Quant Insights: Maio de 2025
A primeira edição: o papel da cópula gaussiana na crise de 2008, o teste da BlackRock com machine learning de cognição quântica em high yield e o perfil de Jim Simons.
- Risco
- Machine learning
- Crédito
Field personality: Jim Simons
A summary by FGV Quant.
This issue was published in Portuguese only.
A primeira edição da newsletter, publicada no Substack. Nesta edição:
- Personalidade da área
- Jim Simons e a Renaissance Technologies
- Assuntos relevantes
- a cópula gaussiana e o efeito dominó de 2008
- Assuntos relevantes
- a BlackRock testa machine learning de cognição quântica (QCML) em títulos high yield
- Radar de tendências quant
- IA, alta frequência, dados on-chain, LLMs para sentimento e computação quântica
- Dica cultural
- o livro The Man Who Solved the Market
- Estágios e oportunidades
Destaques#
A fórmula do desastre. A cópula gaussiana era usada para estimar a correlação entre as inadimplências de hipotecas subprime e tratava os calotes como quase independentes. Essa premissa ruiu quando o mercado imobiliário americano virou. Para a edição, a lição de 2008 não é que os modelos quantitativos sejam vilões, e sim que exigem transparência e senso crítico.
BlackRock e QCML. Em parceria com a Qognitive, a BlackRock testou um modelo de Quantum Cognition Machine Learning para encontrar substitutos líquidos para títulos high yield difíceis de negociar. Nos dados do ETF HYG, o modelo errou menos do que as florestas aleatórias e a regressão linear. Nos dados do IGSB, empatou com as florestas aleatórias.