Da Intuição ao Machine Learning: Princípios e Prática da Construção de Portfólio

Este livro apresenta uma visão estruturada e pragmática sobre a evolução das técnicas de alocação de ativos e construção de carteiras de investimento. Partindo da apresentação dos principais ativos financeiros e dos conceitos fundamentais de diversificação intuitiva, a obra examina o desenvolvimento das finanças quantitativas — passando pela Teoria Moderna de Portfólios (MPT), CAPM, modelo Black-Litterman e Paridade de Risco —, até chegar às metodologias contemporâneas baseadas em Machine Learning, como a Paridade Hierárquica de Risco (HRP).

Com foco na aplicação prática e no rigor do método, o autor aborda:

• Métricas de Gestão de Risco: a importância de avaliar portfólios de forma integrada, combinando retorno esperado, volatilidade, drawdown máximo e tempo de recuperação.

• Aspectos Comportamentais: a influência dos vieses cognitivos na tomada de decisão e o impacto das escolhas disciplinadas frente à ineficácia do market timing.

• Execução Operacional: rebalanceamento estruturado e estratégias de aportes para redução de custos e atrito fiscal.

• Exemplos Práticos: a construção e modelagem de carteiras adaptadas a diferentes perfis de risco e cenários de alocação.

A obra destina-se a investidores e estudantes que buscam compreender os fundamentos teóricos e os algoritmos modernos aplicados à gestão eficiente de patrimônio.