Predição de Índices Temporais com Embeddings de Viés: Uma Arquitetura de Inferência Condicional em Ambientes de Alta Complexidade

1. Estrutura Epistemológica: Previsão Condicional de Mundos Possíveis

Ao criar duas cópias idênticas do vetor de entrada, uma associada ao viés de alta e outra ao viés de baixa, o sistema não se limita a prever o que "vai" acontecer, mas sim projeta dois futuros simultâneos e mutuamente excludentes, operando sob a lógica contrafactual que lembra a teoria das histórias possíveis de David Lewis. Isso posiciona o modelo na interseção entre epistemologia contrafactual, análise preditiva condicional e simulação multiverso em sistemas complexos.

Essa estrutura não apenas antecipa resultados, mas permite contrastar o efeito isolado da expectativa de abertura sobre a curva intradiária, oferecendo um modelo de causalidade implícita via embedding neural.

2. Fundamentação Computacional: Embeddings e Modulação de Entrada

No coração do modelo está o uso de embeddings categóricos, que codificam o viés como um vetor de 32 dimensões latentes, aprendidos diretamente pela rede. Esta técnica, originalmente associada à tradução de linguagens naturais (como em word2vec e transformers), é aqui aplicada a categorias simbólicas de mercado, possibilitando a transposição de informações semânticas não numéricas (alta/baixa) para o espaço vetorial contínuo.

Essa prática insere o modelo dentro da tradição dos modelos híbridos simbólico-conexionistas, aproximando-se da neurociência computacional, onde símbolos são embutidos em vetores para serem manipulados por camadas de inferência subjacentes.

3. Modelagem Neural Profunda: Rede Densa com Normas e Regularização

A arquitetura é composta por uma série de camadas densas, intercaladas com:

• GroupNorm(1, h): substituto mais estável do BatchNorm em lotes pequenos, aumentando a robustez estatística durante o aprendizado,

• LeakyReLU(): função de ativação não linear que evita o problema de “neurônios mortos” (presente em ReLU tradicional),

• Dropout(0.15): técnica de regularização que simula ruído e força o modelo a não depender de neurônios específicos.

O otimizador AdamW, aliado ao scheduler de decaimento cosseno, incorpora o que há de mais moderno em treinamento adaptativo de redes profundas com penalização L2, mantendo o modelo em zonas de baixa curvatura no espaço de perda, e, portanto, com maior capacidade de generalização.

4. Representação e Normalização: A Ontologia dos Dados

O processo de normalização  antes do treinamento é uma etapa crucial: remove escala e viés de magnitude, permitindo que a rede aprenda os padrões relacionais e não os valores absolutos. Isso está em conformidade com as bases da teoria da informação estatística, que reconhece o conteúdo informacional como função da variação relacional, e não do valor bruto.

Os dados horários (09:00–18:00) são tratados como vetores temporais discretizados, onde cada ponto representa uma janela simbólica da curva de preço ao longo do dia. Esta discretização espacial do tempo aproxima-se da noção de "sampled stochastic processes" da engenharia de sinais, e a modelagem supervisionada corresponde a prever um perfil temporal vetorial, e não apenas um único valor.

5. Simetria Operacional e Comparação de Universos

Ao calcular os resultados previstos sob viés de alta e de baixa, o código não só entrega duas curvas alternativas, mas também calcula:

• O horário e o valor de maior/melhor previsão em cada universo,

• A diferença de amplitude máxima entre as realidades possíveis,

Esta comparação coloca o modelo em um paradigma que assemelha os modelos bayesianos multihipótese, com cada embedding representando uma hipótese sobre a realidade (alta ou baixa), e os valores retornados correspondendo à inferência sob essa hipótese.

6. Histórico Conceitual: Da Estatística Clássica à Inteligência Artificial Contrafactual

Historicamente, este modelo representa uma síntese de três linhagens epistemológicas:

• A estatística clássica, com sua busca por padrões em séries temporais,

• A inteligência artificial conexionista, com o uso de redes neurais profundas e embeddings,

• A filosofia da causalidade contrafactual, onde múltiplos futuros são simulados e comparados.

Além disso, a ideia de simular “dois mercados paralelos” , um sob viés de alta e outro sob viés de baixa,  ecoa o conceito de cenários de Monte Carlo em decisões financeiras, com a diferença de que aqui não há ruído aleatório: o ruído é substituído por uma variação simbólica estruturada, aprendida diretamente pela rede.

7. Aplicações Sistêmicas

Embora seu uso imediato seja no contexto do mercado financeiro, o paradigma deste modelo pode ser estendido a outros campos:

• Neuroeconomia: simular decisões futuras com base no estado emocional ou cognitivo (embedding),

• Ciência do comportamento: prever padrões de consumo sob diferentes cenários sociais,

• Modelagem de consciência artificial: investigar como agentes sintéticos poderiam construir versões alternativas de realidade a partir de percepções simbólicas codificadas, uma forma primitiva de simulação subjetiva. Neste contexto, embeddings representariam não apenas variáveis externas, mas pontos de vista, intenções ou estados internos, permitindo à IA navegar por múltiplos futuros possíveis como projeções mentais operacionais.

Essa versatilidade vem do fato de que o modelo não está limitado ao conteúdo do dado, mas à sua estrutura formal, o que o aproxima de modelos transdisciplinares de previsão simbólica vetorial.

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Conclusão: O Modelo como Máquina de Mundos Possíveis

Este modelo representa mais do que um sistema preditivo. Ele encarna uma filosofia computacional: a construção neural de futuros alternativos a partir de condições simbólicas. Ele transforma uma série histórica do mercado em um espaço vetorial de possibilidades, onde cada previsão é não apenas um número, mas um reflexo da estrutura hipotética do mundo.

É uma forma funcional, de raciocínio contrafactual aplicado via inteligência artificial, e isso o insere em uma fronteira que transcende o day trade ou a análise técnica, tocando em questões de ontologia computacional, filosofia da predição e arquitetura cognitiva artificial.