Um modelo de machine learning aprende padrões a partir de dados. Pense em uma regressão: ela tenta explicar como uma variável depende de outra. Na regressão simples, uma linha é ajustada para mostrar a relação entre duas variáveis. Na multivariada, várias variáveis ajudam a explicar apenas uma. A equação é uma soma ponderada: cada variável recebe um peso (coeficiente). Esses pesos são ajustados para aproximar previsões da realidade. O erro é a diferença entre previsão e valor real. O objetivo do modelo é reduzir esse erro o máximo possível. Para aprender, o modelo usa uma função de custo, que mede o erro total, e um algoritmo de otimização como o gradiente descendente estocástico. Esse processo é iterativo: prever, comparar com o real, medir erro, ajustar pesos, repetir. Assim, o modelo “aprende” progressivamente. #quant #volatilidade #daytrade #forex #fxtrading #operandonotícias #quanttrading #curvadejuros #tradinginteligente #garch