Em vez de depender de limites arbitrários de exposição, transformamos a construção do portfólio em um problema matemático de otimização convexa. O algoritmo resolve simultaneamente milhares de restrições para encontrar a alocação que busca a melhor relação retorno–risco dentro de limites claros, incorporando restrições práticas como liquidez, custos de transação e impacto de mercado.
O controle de risco é feito com um limite baseado em risco de cauda (cenários adversos), mantendo disciplina mesmo quando o mercado se move de forma não linear. Essa abordagem permite impor um “teto” conservador de risco de forma consistente ao longo do tempo.
Além de limitar o risco total, o sistema controla como esse risco se distribui entre os ativos: impomos limites para a contribuição de risco por ativo, evitando concentrações “escondidas” que não aparecem quando se olha apenas para os pesos.
A otimização tradicional (Média–Variância) é conhecida como uma “maximizadora de erros”: pequenas incertezas nas estimativas podem gerar portfólios instáveis e concentrações indesejadas.
O Mito da Diversificação Visual: em um portfólio com 20 ativos com pesos iguais (5% cada), a intuição sugere que o risco está distribuído. Na prática, sem limites de contribuição de risco, é comum que poucos ativos carreguem a maior parte do risco total da carteira. Nossa abordagem evita essa armadilha ao impor limites de contribuição de risco e ao incorporar parâmetros de robustez que rejeitam “soluções de canto” (apostas frágeis), garantindo que a diversificação seja real — e não apenas aparente.
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