Semifinalista
Desafio Quant AI 2025
Nexus (Desafio Quant AI - Itaú)
Alocação de portfólio por grafos dinâmicos
Parte da premissa de que o mercado é complexo demais para ser tratado como uma rede estática: as relações entre ações mudam de intensidade ao longo do tempo. O Nexus modela essa estrutura como um grafo que se reconstrói a cada trimestre e deixa uma rede neural aprender, a partir dele, quanto peso dar a cada ativo — com uma camada de risco que reduz exposição em quedas.
Distance correlation
Mede a dependência entre as 50 ações mais líquidas com dois anos de retornos diários, capturando relações não lineares que a correlação de Pearson não enxerga.
Filtro TMFG
Reduz as 2.500 ligações possíveis às 144 mais informativas, preservando a topologia relevante e descartando ruído.
Graph Attention Network
Aprende os pesos do portfólio sobre o grafo filtrado, treinada em walk-forward com função de perda em log do Sharpe e sem look-ahead.
Controle de risco
Fora do rebalance trimestral, ajusta o caixa diariamente conforme o drawdown de uma janela de 21 dias.
144
conexões filtradas
27%
caixa médio
até 90%
caixa em crise
Competição promovida por
