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Procurar por funções de verossimilhanças em modelos estatístico é só uma decomposição para voltar a algo que já estava ali?
Durante o desenvolvimento e a calibragem de uma estratégia automatizada para operar o mini índice da Ibovespa, surgiu uma questão conceitual. A rotina de otimização de parâmetros em uma EA envolve testar combinações que maximizam lucro, reduzem drawdown ou melhoram a curva de capital. Esse processo parece empírico. A pergunta foi se existe um paralelo formal com inferência estatística. Em termos estatísticos, a função de verossimilhança é definida como L(θ|x)=p(x|θ), tratada como função do parâmetro θ, com os dados x fixados. A operação central é a troca de papéis. Em p(x|θ), x é variável aleatória e θ é fixo. Na verossimilhança, x passa a ser observado e θ varia. Isso permite inferência sobre θ. Se X₁,…,Xₙ são independentes, a verossimilhança assume a forma de produto: L(θ|x)=∏ᵢ p(xᵢ|θ) Aplicar log transforma produto em soma. Isso simplifica a otimização numérica. A fatoração não altera a informação. Apenas reorganiza a expressão. Pelo teorema de fatoração de Ronald Fisher: L(θ|x)=g(T...
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