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A
Zirdle Research · Modelo ATLAS

ATLAS

Linha de base apenas OHLCV para índices e mega caps

Titã carregando o mundo — fundação estável

Manchete fora da amostra
+2.21%
por semana com relação R/R de 1:5
= +33.1% total sobre a janela de teste
Parâmetros
2.4 M
Perda de val
0.1051
Universo
120
Canais
5
Intervalo
1 day
1:1 WR
51.8%

O queATLAS faz

O minimalista. ATLAS usa apenas os cinco canais brutos OHLCV — sem indicadores. O menor dos Cinco (2,4M parâmetros), maior taxa de acerto em R/R simétrico 1:1, e o mais conservador de nossos modelos.

Foco da estratégia

Seguimento de tendência de mercado amplo, R/R conservador

Como funciona

ATLAS é um transformer de atenção fatorizado canal × tempo. Ele analisa uma janela de contexto de 120 barras com 5 canais de entrada e prevê a distribuição completa das próximas 5 barras.

Entrada
(B, 120, 5)
OHLCV + indicadores
Incorporação de patch
linear por canal
patch_len=10 → (B, 12, C, D)
Atenção fatorada ×N
espaço → tempo → FFN
atenção canal × tempo
Pool
último patch, média
no eixo do canal
Cabeçalho Quantil
(B, 5, 7)
q05 · q50 · q95

Passagem direta: entrada OHLCV + canais indicadores → incorporado em patches → camadas alternadas de atenção no espaço/tempo → agrupado em um único embedding → cabeçalho MLP prevê 7 níveis de quantil por etapa de horizonte.

Canais de entrada

Cada barra é normalizada pelo z-score por janela usando estatísticas apenas do contexto, então o modelo vê movimentos relativos em vez de preços absolutos.

closeopenhighlowvolume

Saída

Níveis de quantil por horizonte de passo0.05 · 0.10 · 0.25 · 0.50 · 0.75 · 0.90 · 0.95
Horizon5 etapas
PerdaPinball (quantil)
Chamada direcionalsinal de (q50 − entrada)

Dados e treinamento

Universo

120 símbolos

indices_and_megacaps

Os símbolos são os instrumentos líquidos e negociáveis que formam ATLASpopulação de treinamento do pool. Cada ciclo de previsão executa testes futuros no mesmo universo, de modo que os números de desempenho não são escolhidos a dedo.

Por que esta janela de treinamento

Excluímos deliberadamente dados anteriores a 2010. O período pré-decimalização (frações até abril de 2001), o regime pré-HFT (≤2007) e a crise de crédito de 2007-2009 refletem uma estrutura de mercado que não existe mais. Em2.4 Mparâmetros, queimar capacidade nesse regime é ruído competindo por pesos com o mercado atual — López de Prado (2018) identifica a não estacionariedade de regime como o principal modo de falha do ML financeiro.

Sensibilidade: um piloto treinado em 2003-2022 apresentou perda de validação 10-12% pior do que a execução a partir de 2010.

Desempenho ao vivo

Cada previsão queATLASfaz é registrada e avaliada por barreira em tempo real. Esses números refletem apenas negociações fechadas e são atualizados continuamente.

Desempenho passado não garante resultados futuros. Os resultados do teste futuro refletem simulação de barreira R/R 1:3; os resultados ao vivo podem diferir devido a slippage, spreads e liquidez.

Limitações honestas

Exposição ao teste do regime de alta

A janela fora da amostra de 15 semanas foi um período enviesado para alta. O desempenho do modelo em regimes de baixa (estilo Q4 de 2022) não foi verificado e é provavelmente materialmente menor.

Custos de transação não modelados

Os retornos principais excluem taxas de ida e volta (~0,05-0,30% nesses instrumentos). Os retornos reais serão menores; os números principais são limites superiores.

Treino/teste no mesmo símbolo

O modelo foi treinado e testado no mesmo universo de símbolos (divisão temporal). Validamos a generalização temporal, não a generalização do universo para tickers não vistos.

Do que temos certeza

Habilidade direcional acima do acaso (taxa de vitórias R/R simétrica 1:1 é 51.8%) e treinamento reproduzível: retreinamos do zero 3+ vezes com hiperparâmetros idênticos dentro de ±1% de perda de validação.

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