Cadeias de Markov são uma forma de modelar sistemas que mudam entre estados segundo probabilidades de transição. Em vez de tentar prever o preço diretamente, elas estimam a probabilidade de o mercado permanecer ou migrar entre regimes, como alta volatilidade, baixa liquidez ou tendência. A cada nova observação, essas probabilidades são atualizadas pela matriz de transição. O erro começa quando alguém pede para um LLM, como o ChatGPT, “criar uma cadeia de Markov”. Uma cadeia de Markov não nasce de texto ou de criatividade. Ela é estimada a partir de dados, normalmente via máxima verossimilhança, algoritmos como Baum-Welch (em HMMs) ou contagem empírica das transições. As probabilidades precisam refletir o comportamento observado do processo, respeitar propriedades matemáticas da matriz de transição e ser validadas estatisticamente. Quando um LLM inventa estados, probabilidades ou matrizes sem inferência estatística, ele produz algo que parece técnico, mas não representa processo estoc...