Ao construir modelos preditivos para sinais financeiros, a maioria de nós recorre a métricas como RMSE ou MAE. Essas são úteis, mas podem perder a questão central que impulsiona muitas estratégias: o modelo acertou a direção do mercado? É aqui que a Precisão Direcional (DA) entra em cena. Definição: DA mede a porcentagem de vezes que um modelo prevê corretamente se um valor irá subir ou descer em relação à última observação. Formalmente: DA = (1/N) * Σ_t sign(A_t – A_{t-1}) * sign(I_t – A_{t-1}) Aqui, A = valor real, I = inferência, N = número de previsões, e os subscritos indicam os passos de tempo. Por que isso importa: • RMSE ≠ desempenho de negociação. Um modelo pode minimizar o erro, mas consistentemente errar o sinal das mudanças de preço, levando a resultados ruins. • A direção impulsiona decisões. Para estratégias de seleção de lado (long vs. short, risco-on vs. risco-off), a rentabilidade depende fortemente da correção da chamada, menos da magnitude do erro. • O valor econômico está ligado à DA. Mesmo pequenas melhorias acima de 50% de DA podem criar uma vantagem significativa quando compostas ao longo de muitas negociações. Interpretação na prática: • 50% = vantagem estatisticamente significativa em mercados ruidosos. • 55–60% = altamente performático, raro em dados financeiros do mundo real. • 60%+ = prepare-se para se aposentar cedo. Para os criadores de modelos Forge, melhorar a Precisão Direcional (DA) é especialmente relevante em tópicos de retornos logarítmicos, onde a função de perda coloca peso extra na previsão do sinal correto dos retornos. Embora a rede não avalie os participantes apenas com base na DA, certas funções de perda são projetadas para valorizar a correção direcional mais do que o habitual. Nesses casos, modelos que frequentemente "acertam o sinal" terão um desempenho melhor sob o sistema de pontuação e, por sua vez, contribuirão mais para a inteligência coletiva da rede. Isso fortalece estratégias subsequentes em negociação, hedge de volatilidade e execução proativa de DeFi, sem simplificar a avaliação apenas à DA. À medida que você refina modelos no Forge, pense além do RMSE. A Precisão Direcional é frequentemente a métrica que determina se sua contribuição se torna parte de uma estratégia vencedora na blockchain. Comece no Forge: