Construa sistemas de ranking multifatoriais: escolha fatores, pesos, direção e escopo de ranqueamento (universo / setor / indústria), obtenha percentis compostos e valide-os com o desempenho por quintil.
Funções: rank(x), zscore(x), log(x), abs(x), min(a,b), max(a,b), pow(x,y). Campos: cap, pe, pb, ps, roe, gross, opm(net), div, eps5y, revg, beta, debtEq, curRatio, payout, shortFloat, target, perf3y, perf5y.
Treine um modelo de regressão ridge: características de ação preveem retornos do próximo mês, validado walk-forward fora da amostra.
λ 1 · 60m
Cada nó de fator ranqueia as ações em percentis de 100 (melhor) a 0 (pior) pela posição no ranking; os nós são combinados por média ponderada (pesos normalizados). O escopo setor/indústria ranqueia as ações dentro do próprio grupo — a técnica neutra a setor usada por sistemas institucionais de ranking. Ações sem um fator não são penalizadas (NA-neutro).
Top 0 de 0 ações por percentil composto (0–100)
| # | Ticker | Nome | Setor | Pontuação | Distribuição | Valor de mercado | Desemp. 1A | Potencial de alta |
|---|
240 meses · em excesso vs universo de pesos iguais
O ranking do corte transversal mais recente contra o ranking médio de 240 meses — diferenças grandes sinalizam ações que derivam entre os instantâneos.
Histograma das pontuações compostas no universo