Nossas publicações apresentam a filosofia e a disciplina por trás da família de produtos Arctan — como cada escolha de design responde aos desafios fundamentais da aplicação de métodos quantitativos aos mercados financeiros.
Agosto 2026 · Working Paper SSRN
Crowding Cycles: Concentration, Relative Run-ups, and the Value of Waiting
Evidência de um século de dados do mercado acionário americano (CRSP, 1926–2024). Com desenho de pesquisa pré-registrado, o artigo investiga se ciclos endógenos de crowding — entre eles o Nifty-Fifty, a bolha das dotcom e a correção das mega-caps em 2021 — podem ser identificados a tempo de reduzir risco, e que tipo de resposta sobrevive a testes fora da amostra. (Artigo em inglês.)
Como tentamos não enganar a nós mesmos — nem a você
Um guia em linguagem simples sobre a disciplina por trás da nossa pesquisa: dados point-in-time, pré-registro, teste em dados reservados, padrões placebo, gates de integridade de dados e o tratamento de um “não” bem estabelecido como resultado de primeira classe.
Por que os três desafios estruturais do aprendizado de máquina em finanças — fatores demais, uma única linha do tempo, não-estacionariedade — não podem ser eliminados, apenas gerenciados, e as três respostas arquitetônicas da Arctan: variáveis curadas, condicionalidade de regime e monitoramento contínuo.
