Critical Meta-Stable Economic Engine

Sistemas Econômicos
Metaestáveis.

O Market-QWAN implementa um algoritmo de vanguarda para detecção de anomalias e estabilidade estrutural via Expoente de Hurst, Matrizes de Difusão e análise de Criticidade Sistêmica.

PIPELINE & MODELO DASHBOARD APP

O Núcleo Algorítmico

O sistema utiliza janelas rolantes de 200 períodos para calcular a variância, persistência e estabilidade metaestável. Através da reconstrução de potenciais termodinâmicos, mapeamos a probabilidade de transições de regime.

Expoente de Hurst

Mapeia a autossimilaridade estatística \( H \in [0, 1] \) para identificar persistência estrutural.

Matriz de Difusão

Modela o espalhamento estocástico via matriz \( \mathbf{D} = \begin{pmatrix} D_{xx} & D_{xy} \\ D_{yx} & D_{yy} \end{pmatrix} \).

# Meta-Stability Diagnostic Score Logic
meta_score = (
    0.4 * np.nanmean(rolling_hurst) +
    0.3 * np.nanmean(rolling_autocorr) +
    0.3 * (1 / (1 + np.nanmean(rolling_var)))
)

# Formulação: \( S_{meta} = 0.4 \bar{H} + 0.3 \bar{\rho} + 0.3 \frac{1}{1 + \bar{\sigma}^2} \)

# Parâmetro de controlo adaptativo
def adaptive_xi(var_series, base=1.0):
    return base / (1 + var_series)

# Formulação: \( \xi = \frac{\beta}{1 + \sigma^2} \)

>>> Estado do Experimento: CONCLUÍDO
# QuantFundEngine Integrated Strategy
engine = QuantFundEngine(
    returns=returns,
    lookback=504,
    target_vol=0.15,
    cvar_limit=0.05
)
equity = engine.run()
# Optimization incorporates structural entropy

Gestão Institucional

O QuantFundEngine integra o modelo RegimeAwareQWAN com pesos de Risk Parity robustos, utilizando Ledoit-Wolf e Eigenvalue Clipping para garantir a estabilidade operacional sob criticidade.

  • Walk-forward rolling para validação out-of-sample.
  • Target volatility adaptativo e stop estrutural por drawdown.

Formalismo Quantitativo

Integração de métricas de criticidade e risco de cauda.

Hill Tail Index

\[ \alpha_{Hill} = \frac{k}{\sum_{i=1}^k \ln \frac{x_i}{x_{min}}} \]

Mede o risco de cauda pesada (\(k=100\)), crucial para eventos extremos.

Jarque-Bera

\[ JB = \frac{n}{6} (S^2 + \frac{1}{4}(K-3)^2) \]

Teste de normalidade para detectar picos de assimetria e curtose.

Autocorrelação Lag-1

\[ \rho_1 = \frac{Cov(x_t, x_{t-1})}{\sigma^2} \]

Indica dependência sequencial imediata na série temporal.

Potencial U

\[ U = - \frac{\sigma^2}{2} \ln(P) \]

Reconstrução do potencial termodinâmico para estados de estabilidade.

Interface do Ecossistema

Clique em qualquer captura de ecrã para ampliar os detalhes técnicos.

Dashboard de Performance Global

Performance Global

Equity Curve, Drawdown e métricas institucionais.

Análise de Métricas Rolling

Métricas Rolling

Análise móvel de Sharpe e Alpha contra benchmark.

Deteção de Regimes de Mercado

Estados Latentes (HMM)

Identificação de regimes e atribuição de performance.

Visualização 3D da Superfície Phi

Superfície \(\Phi\)

Otimização estrutural nos espaços de entropia e momentum.

Simulação de Teste de Stress

Teste de Stress

Simulação de choques exógenos repentinos de -20%.

Projeção Monte Carlo de Regimes

Monte Carlo HMM

Projeções estocásticas baseadas em transições de regime.

Monitor de Risco Sistémico

Risco Sistémico

Heatmaps de correlação e Suscetibilidade (\(\chi\)).

Previsão Neural com NHITS

Forecast Neural

Resultados de inferência multi-passo via rede NHITS.

Interface de Treino Neural

Interface do Trainer

Painel dedicado para treino de novos modelos preditivos.

O Funcional Estrutural \( \Phi \)

A optimização do Market-QWAN procura a maximização da informação estrutural e estabilidade sob regimes mutáveis.

\[ \Phi(w, k) = G - \alpha H - \gamma \mu - \Omega \]
G: Ganho Anual
H: Entropia
\(\mu\): Momentum
\(\Omega\): Penalização

API REST FastAPI

Endpoints prontos para integração institucional, fornecendo cálculos de Hill Tail Index, Matriz de Difusão e pesos optimizados via JSON.

GET /weights
POST /optimize

Forecast Neural

Arquitetura NHITS integrada para previsões de horizonte curto baseadas no estado metaestável do sistema económico.