Beatriz Fontoura Leal
Analista · Cytreminvezth
8+
anos trabalhando com modelos quantitativos aplicados a mercados financeiros
Regressão logística e árvores de decisão em portfólios reais
Publicações técnicas desde 2021 no Cytreminvezth
Foco em instrumentos de renda variável e crédito estruturado
Sobre a autora
perspectiva e trajetória
Beatriz Fontoura Leal escreve sobre o ponto onde algoritmos de aprendizado supervisionado encontram decisões financeiras concretas.
Sua trajetória começou em econometria aplicada, mas migrou gradualmente para técnicas de machine learning depois de perceber que modelos lineares clássicos deixavam muita estrutura nos resíduos. Hoje, o foco está em traduzir o que essas tecnologias subjacentes à IA fazem de verdade — sem exagerar o que entregam e sem subestimar o que exigem de quem as usa.
No Cytreminvezth, os textos partem sempre de um problema analítico real: como classificar risco de crédito com dados limitados, quando um modelo de regressão é suficiente e quando não é, quais estratégias financeiras dependem de features que simplesmente não existem na prática. O objetivo não é impressionar, é ser útil para quem precisa tomar decisões com dados imperfeitos.
O que orienta o trabalho
temas centrais de análise
As análises de instrumentos e estratégias financeiras publicadas aqui têm um fio condutor: entender o que os dados conseguem — e não conseguem — revelar sobre o comportamento dos mercados. Isso significa ser honesta sobre limitações dos modelos tanto quanto sobre o que eles acertam.
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Aprendizado supervisionado em crédito
Classificação de risco com dados tabulares reais, incluindo features ausentes e desbalanceamento de classes
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Modelos preditivos para renda variável
Quando faz sentido usar random forests ou gradient boosting em vez de regressão simples
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Tecnologias subjacentes à IA aplicadas
O que está por trás dos modelos que analistas financeiros usam sem necessariamente entender
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Avaliação crítica de estratégias
Análise de onde estratégias financeiras baseadas em ML falham e por quê
