Previsão de oscilações de VALE3 por modelos regressores, autorregressores e machine learning.

Abstract

Este trabalho investiga a previsibilidade e a utilização econômica dos retornos da ação da Vale S.A. (VALE3), com ênfase na relação dinâmica entre o preço internacional do minério de ferro e a volatilidade do ativo. Partindo da premissa amplamente documentada de que a previsão direcional de retornos é limitada, enquanto a dinâmica do risco apresenta maior persistência e estrutura temporal, o estudo combina modelos econométricos tradicionais e métodos de aprendizado de máquina em um arcabouço integrado de análise e trading. São empregados modelos Vetoriais Autorregressivos (VAR) para capturar relações dinâmicas entre os retornos da VALE3 e do minério de ferro, modelos GARCH para estimação e previsão da volatilidade condicional, e algoritmos de Random Forest e redes neurais recorrentes do tipo LSTM para explorar não linearidades e padrões complexos nos dados. As previsões são avaliadas estritamente fora da amostra, por meio de esquemas walk-forward, e convertidas em estratégias quantitativas que incorporam explicitamente custos de transação, turnover e métricas de risco. Um elemento central da análise é a separação entre sinal direcional e controle de regime de volatilidade. Modelos direcionais são utilizados para indicar a direção esperada do retorno, enquanto modelos de volatilidade atuam como filtros de regime (risk-on/risk-off), regulando a exposição ao ativo conforme o ambiente de risco previsto. Os resultados mostram que estratégias puramente direcionais ou puramente baseadas em volatilidade apresentam limitações econômicas quando aplicadas isoladamente. Em contrapartida, abordagens combinadas, sob parametrizações parcimoniosas e limiares de volatilidade intermediários, produzem trajetórias de retorno mais estáveis e drawdowns significativamente menores, ainda que nem sempre superem o benchmark buy-and-hold em retorno absoluto. O trabalho enfatiza que os ganhos econômicos observados decorrem menos da complexidade individual dos modelos e mais da forma como previsões de retorno e risco são integradas de maneira disciplinada. Ao focar na volatilidade recorrente e mediana do ativo — e não em eventos extremos —, o estudo oferece uma avaliação realista do potencial e das limitações de estratégias quantitativas aplicadas à VALE3, deixando aberta a possibilidade de extensões futuras voltadas à modelagem explícita de regimes extremos de mercado.