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Teste de portfólio

Capacitando decisões informadas sobre a estratégia de investimento

Ao treinar modelos específicos de machine learning e testar estratégias quantitativas, uma base de dados limpa é vital para garantir que os resultados sejam precisos e que novas estratégias ou modelos sejam eficazes.

Quaisquer testes ou modelos de machine learning baseados em conjuntos de dados padrão vão ser imprecisos. Isso ocorre porque os números disponíveis hoje são diferentes daqueles disponíveis no passado.

A maioria dos testes hoje são executados considerando conjuntos de dados padrão, seja fundamental ou econômico, que não contam a história completa por trás dos números. Esses conjuntos de dados incluem os valores relatados mais recentes de qualquer ponto de dados, mas não mostram que esses valores podem ter sido revisados e redeclarados várias vezes, por exemplo, devido a alienações, fusões e aquisições ou alterações contábeis. Essas revisões são comuns em todos os setores e podem ser feitas semanas, meses ou até mesmo anos após o arquivamento do original, para efeito significativo.

Em conjuntos de dados padrões, esses números redeclarados vão substituir os resultados históricos, o que significa que o teste anterior só pode levar em conta o valor atual e não as informações que estavam realmente disponíveis no momento. Isso tem o potencial de afetar seriamente a qualidade da pesquisa e a confiabilidade dos resultados.

O que é teste de portfólio?

O teste de portfólio é o processo de simular uma estratégia de investimento usando preços históricos para testar o desempenho da estratégia no passado. Executar uma simulação em um grande número de estoques das últimas décadas é um processo computacionalmente intensivo. Mas, ao testar e criar modelos com conjuntos de dados padrões, você usa dados imprecisos que podem tornar os resultados desses testes menos confiáveis, colocando em risco todo o processo.

O viés de antecipação ocorre quando a pesquisa ou a simulação se baseia em dados ou informações que ainda não estavam disponíveis nem eram conhecidas durante o período em estudo. Você pode aplicar pressuposições de atraso para diminuir esses riscos. No entanto, esses atrasos também são imprecisos. O que é dificultado por regulamentos de registros que mudam com o tempo e diferem entre países e empresas, e que geralmente são uma solução ineficaz para o problema.

Desempenho de portfólio longo/curto

Nossa solução

Transforme a maneira como você testa estratégias quantitativas

Como o único conjunto de dados a incluir todos os valores relatados, marcados com data e hora no momento em que foram disponibilizados para o mercado, os dados temporais da Refinitiv mostram de maneira única exatamente quais informações estavam disponíveis e quando. Isso permite que você faça testes em condições reais, eliminando a necessidade de suposições imprecisas que geram atraso e, por fim, permitindo uma atribuição mais precisa aos agrupamentos. Isso fornece resultados mais precisos e uma análise mais verdadeira de como seria o desempenho de um portfólio ou uma estratégia.

Com dois bancos de dados de fundamentos temporais e os únicos dados de estimativas temporais do mercado, temos a oferta mais abrangente do setor em relação a dados temporais. Cada ponto de dados é regularmente atualizado e tem o alto padrão de precisão que você espera da Refinitiv.

Dados temporais Dados não temporais
Tem todos os números, incluindo resultados preliminares, resultados finalizados e redeclarações.

Inclui apenas os números disponíveis mais recentes e substitui os resultados anteriores.

Marcados com a data e a hora exata em que as informações foram disponibilizadas. Um período de atraso deve ser assumido em relação à data final do período de arquivamento.
Inclui dados sobre fundos e entidades que existiam no momento. Inclui dados somente sobre fundos e entidades que existem hoje.

O que nossos dados abrangem

  • Refinitiv Worldscope Fundamentals: cobertura de quase 90.000 empresas, desde 1983, com registro de data e hora e atualização diária.
  • Refinitiv Financials: cobertura de mais de 100.000 empresas, desde 1980, com registro de data e hora e atualização diária.
  • Refinitiv I/B/E/S: os únicos dados de estimativas Point-in-Time disponíveis no setor. Cobertura de mais de 80.000 empresas, desde 1980. Atualização semanal com registro diário de data e hora. Economia Point-in-Time com mais de 2.100 séries econômicas de indicadores chave, com histórico de até 20 anos.
  • Economics: cobertura de 52 países, desde 2010, com registro de data e hora atualizado em uma base intradiária
  • Reuters Real-time News: cobertura de mais de 90.000 empresas, desde 1996, com registro de data e hora até o milissegundo e atualização em tempo real.
  • Refinitiv MarketPsych ESG Analytics: mais de 20.000 empresas ativas de mais de 80 países, com histórico desde 1998.
  • Refinitiv Business Classifications: cobre mais de 250.000 títulos em 130 países em 5 níveis de granularidade, a Classificação de empresas da Refinitiv (TRBC) é a classificação mais abrangente, detalhada e atualizada disponível do setor
  • Refinitiv MarketPsych Analytics: cobertura de mais de 16.000 empresas, 36 commodities e assuntos energéticos, 187 países, 62 mercados soberanos, 45 moedas e mais de 150 criptomoedas, desde 2011

Benefícios

Comece o teste de portfólio com confiança

Elimine especulações

As especulações são inerentes aos dados padrões, os dados point-in-time ajudam a eliminar a sobrevivência e o viés de antecipação.

Execute novamente os testes e replique os resultados

Use dados históricos que sejam consistentes e nunca sobrescritos para garantir que os resultados de seus modelos sejam precisos.

Veja todos os números que o mercado conhece

Os conjuntos de dados incluem preliminares, originais, redeclarações, reclassificações e números finais, desde 1980.

Se não usarmos dados point-in-time, o teste não representaria adequadamente o desempenho histórico de uma estratégia. Qualquer decisão comercial subsequente baseada em tal teste pode ser tomada como resultado de dados imprecisos. Poderíamos acabar investindo em uma estratégia que não é tão atrativa quanto a nossa análise estatística sugere, devido ao viés da percepção causado pelo uso de dados que não são point-in-time.
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Os nossos especialistas vão adaptar uma solução de teste de portfólios para ajudar a atender às suas necessidades específicas.