MANIFESTO
1. ENQUADRAMENTO TEÓRICO
1.1 A Natureza da Aleatoriedade em Sistemas Computacionais
A aleatoriedade computacional constitui um paradoxo fundamental: os computadores são máquinas determinísticas por excelência, incapazes de gerar verdadeiro acaso sem entrada externa. Os geradores de números pseudoaleatórios resolvem este paradoxo através de algoritmos que produzem sequências estatisticamente indistinguíveis de sequências genuinamente aleatórias, embora deterministicamente determinadas por um estado inicial denominado semente.
A avaliação tradicional de geradores de números aleatórios centra-se em critérios de qualidade estatística e segurança criptográfica. Testes como TestU01 BigCrush e PractRand verificam se as sequências geradas exibem as propriedades esperadas de aleatoriedade perfeita: distribuição uniforme, ausência de correlações detectáveis, e imprevisibilidade face a observações parciais.
Espectro de Cores da Aleatoriedade
Contudo, esta perspetiva binária — passa ou falha — ignora uma dimensão crucial: a textura da aleatoriedade. A aleatoriedade perfeita, caracterizada por um espectro de potência uniforme em todas as frequências, representa apenas um caso particular no espaço de possibilidades. Fenómenos naturais e processos industriais reais exibem frequentemente correlações temporais que se traduzem em espetros de potência não uniformes, designados por aleatoriedade colorida.
A distinção entre aleatoriedade branca, rosa e brown exemplifica esta diversidade. A aleatoriedade branca, com potência espectral independente da frequência, modela eficazmente certos processos físicos fundamentais. A aleatoriedade rosa, com potência inversamente proporcional à frequência, captura características de fenómenos como turbulência fully developed. A aleatoriedade browniana, com potência proporcional ao quadrado inverso da frequência, surge em sistemas com memória de longo prazo.
1.2 O Conceito de Previsibilidade Controlável
O paradigma da previsibilidade controlável, central para o G7, define-se como a capacidade de um sistema de geração de números pseudoaleatórios de produzir sequências cujas propriedades estatísticas podem ser moduladas dentro de um espectro contínuo, permitindo ao utilizador selecionar o nível desejado de estrutura ou caos.
x → P(x) | x ∈ [0,000, 0,999]
Mapeamento contínuo de parâmetros para propriedades estatísticas variáveis.
Formalmente, seja G um gerador parametrizado por um vetor de parâmetros θ. Num gerador tradicional, o vetor de parâmetros é fixo durante a operação. No G7, o parâmetro principal x permite a variação das propriedades em tempo de execução, definindo um mapeamento que cobre um espectro significativo de possibilidades.
🛡️ Garantia de Qualidade
Esta capacidade não implica comprometimento da qualidade estatística. Em qualquer configuração, o G7 produz sequências que passam os testes mais rigorosos: TestU01 BigCrush e +16 TB de PractRand. A diferença reside não na qualidade absoluta, mas na textura selecionada.
1.3 Implicações para a Simulação Computacional
A previsibilidade controlável tem implicações profundas para a simulação computacional. Em métodos de Monte Carlo, a convergência das estimativas depende diretamente das propriedades estatísticas das variáveis aleatórias utilizadas. Técnicas de redução de variância podem ser implementadas mais eficientemente quando o gerador oferece controlo absoluto sobre as propriedades das sequências.
Sistemas Físicos
Modelagem de diferentes regimes de ruído e turbulência em simuladores de fluidos que requerem correlação temporal específica.
Modelagem Financeira
Geração de cenários estocásticos com níveis variáveis de volatilidade e “fat-tails” para testes de stress de mercado.
Criptografia Elite
Necessidade de aleatoriedade com máxima entropia e ausência total de padrões identificáveis para chaves PQC.
A simulação de sistemas físicos beneficia da capacidade de modelar diferentes regimes de operação através de um único motor. O G7 permite que cada uma destas necessidades seja satisfeita com um único sistema, ajustando simplesmente o parâmetro x.
Esta universalidade elimina a necessidade de múltiplos geradores especializados, simplificando a arquitetura de sistemas complexos e garantindo uma consistência matemática rigorosa em todas as camadas da entropia utilizada.
ENGINE_MODE: UNIVERSAL_ADAPTIVITY2. ARQUITETURA DO SISTEMA G7
2.1 Princípios de Design
O G7 implementa uma arquitetura híbrida que combina um mecanismo de retroalimentação sinusoidal com um gerador de núcleo rápido do tipo xoshiro256**. Esta sinergia permite simultaneamente a produção de sequências a alta velocidade e a introdução de propriedades estatísticas complexas moduladas pelo parâmetro principal x.
Retroalimentação Sinusoidal
Opera sobre o espaço dos números reais de precisão estendida, preservando constantes matemáticas até 18-19 dígitos decimais para correções não-lineares soberanas.
Núcleo xoshiro256**
Otimizado por David Blackman e Sebastiano Vigna para débitos de gigabytes por segundo. Possui um período de 2^256 – 1, funcionalmente ilimitado.
A utilização de aritmética de precisão estendida garante que as propriedades das constantes universais sejam preservadas durante o cálculo das correções internas. O valor de x funciona como o seletor crítico do regime operacional, ditando a influência da componente não-linear sobre o fluxo determinístico do gerador.
Reconhecido pela sua excelente qualidade estatística em arquiteturas modernas, o xoshiro256** garante que, mesmo sob débitos massivos de dados, o G7 mantenha uma distribuição uniforme e imprevisível, servindo como a base robusta para a modulação de entropia superior.
2.2 O Papel das Constantes Universais
O G7 distingue-se pela utilização de constantes matemáticas universais como elementos fundamentais da sua arquitetura. A presença destas constantes no algoritmo fundamenta-se nas suas propriedades únicas.
As Três Constantes Fundamentais do G7
√5
Raiz Quadrada de 5
φ
Phi (Razão Áurea)
π
Pi (Transcendental)
A constante raiz quadrada de cinco ( √5 ) , é um número irracional algébrico de grau 2 que desempenha um papel central na determinação das propriedades de aproximação diofantina do sistema. A sua posição no teorema de Hurwitz estabelece limites fundamentais para a qualidade da aproximação de números irracionais por números racionais. Esta propriedade única traduz-se em características específicas, criando sequências que resistem a ataques baseados em padrões de repetição.
A constante phi ( φ ),, designada também por razão áurea e definida pela expressão φ = (1 + √5) / 2, emerge da interação entre as outras duas constantes e modula a distribuição de probabilidades no espaço de estados. A presença de phi introduz a proporção harmónica na estrutura do gerador, influenciando a distribuição estatística dos outputs de forma matematicamente elegante e equilibrada, mesmo em regimes de alta volatilidade.
A constante Pi ( π ) relação entre o perímetro e o diâmetro de qualquer círculo, é um número transcendente que governa as oscilações do sistema através de funções trigonométricas de alta precisão. A sua periodicidade fundamental, embora modulada por outras componentes, contribui para as propriedades de correlação temporal das sequências, estabelecendo a base para a modulação sinusoidal que define a “cor” do ruído gerado.
A utilização conjunta destas três constantes, com diferentes papéis funcionais na arquitetura do sistema, cria uma base matemática rica que sustenta a capacidade de previsibilidade controlável. Cada constante contribui de forma distinta e complementar para as propriedades globais do sistema.
3. OS TRÊS REGIMES OPERACIONAIS
O parâmetro x atua como um modulador de fase contínuo, permitindo ao utilizador escolher entre três estados fundamentais de organização estatística. A transição entre estes regimes é suave, permitindo sintonias finas de entropia.
RIGIDEZ
x ∈ [0.000, 0.333]
Variância mínima. Maximização da estrutura.
AMORTECIMENTO
x ∈ [0.333, 0.666]
Ressonância óptima. Equilíbrio entre ordem e caos.
Limite de Tesla (0.666)
VOLATILIDADE
x ∈ [0.666, 0.999]
Máxima entropia. Verdadeiro caos e imprevisibilidade absoluta.
O Limite de Tesla (0.666) marca a entrada no regime de volatilidade pura, onde as correções não-lineares baseadas nas constantes universais atingem a sua amplitude máxima, quebrando qualquer padrão linear remanescente.
O regime de rigidez caracteriza-se pela minimização da variância e pela maximização da estrutura na sequência gerada. Este regime opera na faixa do parâmetro x compreendida entre 0,000 e 0,333, onde o sistema aproxima-se do comportamento de uma rede cristalina, onde cada elemento mantém uma posição relativamente estável e as transições entre estados seguem padrões altamente previsíveis.
Matematicamente, o regime de rigidez maximiza o expoente de Lyapunov próximo de zero, indicando que pequenas perturbações no estado inicial não crescem exponencialmente ao longo do tempo. Esta propriedade traduz-se em sequências que, embora ainda estatisticamente aleatórias e passando todos os testes de aleatoriedade, exibem maior regularidade estrutural.
A função de correlação temporal exibe decaimento mais lento neste regime, indicando que valores consecutivos mantêm uma relação de dependência mais forte. Esta característica torna o regime de rigidez particularmente adequado para simulações que requerem a modelação de processos com memória de longo prazo ou estruturas persistentes.
Possíveis Aplicações: Simulações que requerem a modelação de processos com memória de longo prazo ou estruturas persistentes, onde valores consecutivos mantêm uma relação de dependência equilibrada.
Simulação de Materiais
Adequado para modelação de estruturas cristalinas e semicondutores, onde a periodicidade da rede pode ser representada através de sequências com correlação apropriada.
Arquivo de Longa Duração
Sistemas de arquivo beneficiam da estabilidade inerente, onde as propriedades da sequência são particularmente consistentes ao longo do tempo.
Redução de Variância
Geração de sequências base com características otimizadas para construção de variáveis de controlo em métodos Monte Carlo.
O regime de amortecimento representa o ponto de equilíbrio entre estrutura e caos, correspondendo à zona de máxima capacidade de absorção de perturbações. Este regime opera na faixa do parâmetro x compreendida entre 0,333 e 0,666, com um ponto de ressonância particular no valor x = 0,666, designado por Limite de Tesla.
No Limite de Tesla, as contribuições das componentes baseadas em √5, pi e phi sincronizam-se de forma ótima, criando um ponto de operação particularmente estável e equilibrado. A função de correlação temporal aproxima-se de um comportamento power-law com expoente intermédio, indicando que as correlações decaem mais lentamente que no regime de volatilidade mas mais rapidamente que no regime de rigidez. Este regime é ideal para a simulação de sistemas que requerem homeostase, ou seja, capacidade de manter estabilidade interna face a perturbações externas. Modelos biológicos de regulação homeostática, sistemas de controlo que devem manter estabilidade em condições variáveis, e simulações de dinâmica de fluidos em regimes laminares beneficiam das propriedades de amortecimento.
Aplicações Prioritárias: Essencial em Aprendizagem por Reforço (RL), onde o equilíbrio entre exploração e explotação permite descobrir o espaço de estados de forma eficiente sem comprometer a estabilidade das estimativas.
Homeostase Biológica
Simulação de processos de auto-regulação e feedback loop em sistemas biológicos, onde a estabilidade interna deve ser mantida contra perturbações externas.
Controlo Adaptativo
Ideal para sistemas de engenharia que operam em condições variáveis, mantendo a estabilidade dinâmica e a ressonância através de amortecimento paramétrico.
Aprendizagem por Reforço
Equilíbrio crucial entre exploração e explotação, permitindo que algoritmos de RL descubram novos estados sem comprometer a integridade dos dados.
O regime de volatilidade maximiza a entropia e a imprevisibilidade da sequência gerada. Neste estado, o sistema aproxima-se do caos matemático absoluto, explorando plenamente todas as dimensões do espaço de fase disponível.
O expoente de Lyapunov atinge o seu valor máximo, o que indica uma divergência exponencial de trajetórias vizinhas. Pequenas flutuações nas condições iniciais são amplificadas rapidamente, resultando numa ausência total de padrões detectáveis e máxima aleatoriedade aparente.
Implicação Técnica: Este regime é a ferramenta definitiva para testes de stress e criptografia, onde a sensibilidade extrema garante que cada sequência seja estatisticamente independente e irreprodutível sem o estado inicial exato.
Criptografia
Geração de chaves criptográficas para aplicações que requerem máxima imprevisibilidade e ausência total de padrões identificáveis.
Simulação de Stress
Modelação de cenários extremos em sistemas financeiros ou de engenharia onde a variabilidade máxima deve ser representada.
Treino de Redes Neuronais
Geração de sequências com máxima diversidade para evitar overfitting e promover a descoberta de soluções inovadoras no espaço de fase.
x ≈ 0.333
x ≈ 0.666
As fronteiras entre os três regimes não constituem descontinuidades abruptas. Nas vizinhanças dos valores críticos, observam-se comportamentos híbridos que permitem aplicações especializadas que requerem características mistas de ordem e caos.
A função de correlação temporal exibe comportamento power-law nestas zonas, com expoentes que variam conforme a distância ao ponto crítico. Esta propriedade permite ao utilizador sofisticado controlar não apenas a densidade, mas a forma funcional da correlação.
Nota Técnica: A exploração destas zonas de universalidade é recomendada para investigadores que procuram simular sistemas físicos em estado crítico ou transições de fase em sistemas dinâmicos complexos.
4. ANÁLISE COMPARATIVA
4.1 G7 versus Geradores de Fluxo Fixo
Os geradores criptográficos como AES-CTR e ChaCha20 representam o estado da arte em segurança computacional, oferecendo garantias teóricas de imprevisibilidade derivadas da resistência dos algoritmos de cifragem subjacentes. O ChaCha20, desenvolvido por Daniel Bernstein, utiliza uma função de quarterround que aplica 20 iterações de operações de rotação e adição modular a palavras de 32 bits.
Contudo, estes geradores exibem uma limitação fundamental: a sua textura é completamente fixa. O utilizador não pode solicitar ao ChaCha20 que produza sequências com maior ou menor variância, com diferentes características de correlação, ou com propriedades estatísticas específicas otimizadas para uma aplicação particular. A segurança é maximizada, mas a adaptabilidade é nula.
Geradores de Fluxo Fixo
Textura Estatística
Completamente Fixa
Variância / Correlação
Inalterável
Adaptabilidade
Nula
Rigidez Crítica
Motor Paramétrico G7
Textura Estatística
Dinâmica / Programável
Variância / Correlação
Ajustável via Parâmetro x
Adaptabilidade
Máxima (Controlabilidade)
Inovação Paramétrica
Limitação crítica: Esta rigidez torna os geradores criptográficos subótimos para aplicações de simulação que requerem controlabilidade. Um simulador Monte Carlo poderia beneficiar de sequências com variância ajustável para implementar técnicas de redução de variância mais eficientes. Um modelador de sistemas físicos poderia necessitar de gerar ruído com características espectrais específicas correspondentes ao fenómeno modelado.
O G7 introduz uma dimensão adicional ausente nestes geradores: a Dimensão Paramétrica. Através do ajuste do parâmetro x, o utilizador pode selecionar as propriedades estatísticas da sequência gerada, adaptando-a às necessidades específicas da aplicação enquanto mantém qualidade estatística elevada.
4.2 G7 versus Mersenne Twister
O Mersenne Twister, desenvolvido por Makoto Matsumoto e Takuji Nishimura em 1997, tornou-se durante décadas o gerador mais amplamente utilizado em aplicações científicas e de simulação. A sua adoção deve-se à excelente qualidade estatística para a época e ao período extremamente longo de 2¹⁹⁹³⁷ – 1, baseado no primo de Mersenne que lhe dá o nome.
Contudo, análises recentes com ferramentas de teste mais rigorosas revelaram limitações significativas. O Mersenne Twister falha testes da bateria TestU01 BigCrush especificamente em testes de complexidade linear, mesmo antes de atingir o limite do período. Estudos independentes demonstram que o MT19937 falha testes PractRand após aproximadamente 256 GB de saída para a versão de 32 bits e 512 GB para a versão de 64 bits.
Mersenne Twister (MT19937)
Espaço de Estados
2,5 Kilobytes
Testes BigCrush / PractRand
Falha Crítica (Linearidade)
Segurança de Previsão
Vulnerável (Estrutura Linear)
Obsolescência Técnica
Motor G7
Eficiência de Cache
Ultra-Compacto
Qualidade Estatística
Indistinguível de Ruído Branco
Resiliência
Não-Linearidade Intrínseca
Robustez Moderna
Adicionalmente, o Mersenne Twister apresenta um espaço de estados de 2,5 quilobytes, significativamente maior que o G7, o que causa problemas de eficiência em aplicações com múltiplas instâncias e aumenta a probabilidade de falhas de cache. A sua natureza fundamentalmente linear também o torna vulnerável a ataques de previsão quando o estado é parcialmente comprometido.
4.3 G7 versus Geradores Quânticos
Os geradores de números aleatórios quânticos baseiam-se em processos físicos genuinamente aleatórios para produzir entropia. Dispositivos como o Quantis da ID Quantique alegam produzir aleatoriedade verdadeira derivada de processos como a polarização de fotões individuais.
As vantagens teóricas dos geradores quânticos incluem a impossibilidade de prever os outputs mesmo com conhecimento completo do dispositivo, dado que os processos quânticos são genuinamente indeterminísticos. Contudo, a implementação prática enfrenta desafios significativos que limitam a sua aplicabilidade.
Hardware Quântico (QRNG)
Custo por Unidade
500€ — 2000€
Deployment
Hardware Específico Requerido
Integração
Complexidade Operacional Alta
Inviável em Larga Escala
Motor G7
Custo Unitário
Software-Defined (Eficiente)
Escalabilidade
Deployment Instantâneo
Manutenção
Nula (Código Puro)
Superioridade Pragmática
O custo dos dispositivos quânticos é substancial, o que os torna inviáveis para deployment em larga escala ou para organizações com recursos limitados. A integração em sistemas existentes requer hardware adicional e interfaces específicas, aumentando a complexidade operacional e os custos de manutenção face à flexibilidade puramente digital do G7.
O G7 oferece uma alternativa apelativa — Qualidade Quântica em Hardware Clássico. Através da manipulação matemática de constantes universais, o G7 produz entropia de elite sem hardware especializado, acessível a qualquer computador standard.
A complexidade algébrica da raiz quadrada de cinco ( √5 ), combinada com phi ( φ ) e pi ( π ), cria sequências cujas propriedades rivalizam com as dos geradores quânticos, a uma fração do custo. Esta abordagem democratiza o acesso à entropia de alta fidelidade para simulação e segurança.
√5
Irracionalidade
φ
Proporção Áurea
π
Transcendência
4.4 Tabela Comparativa Consolidada
| Característica | G7 ELITE | Mersenne Twister | ChaCha20 | QRNG (Quântico) |
|---|---|---|---|---|
| Regimes ajustáveis | Sim | Não | Não | Não |
| Falha TestU01 BigCrush | Não | Sim | Não | Não |
| Falha PractRand (2 TB) | Não | Sim | Não | Não |
| Tamanho do estado | ~32 bytes | 2,5 KB | 128 bits | Variável |
| Custo de implementação | Gratuito | Gratuito | Gratuito | €500-2000 |
| Débito típico | > 1 GB/s | > 1 GB/s | > 1 GB/s | Limitado |
| Segurança criptográfica | Por Validar | Baixa | Alta | Alta |
| Controlabilidade paramétrica | Completa | Nenhuma | Nenhuma | Nenhuma |
| Requisitos de hardware | Nenhum | Nenhum | Nenhum | Especializado |
5. APLICAÇÕES INDUSTRIAIS EM SIMULAÇÃO
5.1 Simulação Monte Carlo e Redução de Variância
Os métodos de Monte Carlo constituem uma família de algoritmos computacionais que utilizam amostragem aleatória para obter resultados numéricos. A sua aplicação estende-se a domínios tão diversos como física de partículas, análise financeira, otimização combinatória e inferência estatística. A eficiência de uma simulação Monte Carlo é inversamente proporcional à variância das estimativas obtidas, tornando a redução de variância um objetivo central da metodologia.
O G7 oferece capacidades únicas para implementação de técnicas de redução de variância através dos seus três regimes operacionais. A técnica de variáveis de controlo, por exemplo, requer a geração de variáveis aleatórias com correlação controlada com a quantidade de interesse. Os regimes do G7 permitem gerar sequências com características de correlação específicas, facilitando a construção de variáveis de controlo eficazes.
Simulação Tradicional (MT/PRNG)
Controlo de Variância
Estático / Inexistente
Convergência de Erro
Lenta
Flexibilidade de Correlação
Nula (Apenas Ruído Branco)
Eficiência Limitada
Motor Paramétrico G7
Controlo de Variância
Dinâmico via Seleção de “x”
Convergência de Erro
Acelerada (Redução Ativa)
Flexibilidade de Correlação
Ajustável (Inversa/Estrutural)
Otimização Monte Carlo
A técnica baseia-se na geração de pares de amostras negativamente correlacionadas, reduzindo a variância da média da amostra. O G7, através do seu parâmetro x, permite controlar o grau de correlação inversa, otimizando o compromisso entre redução de variância e consumo de recursos computacionais.
5.2 Engenharia Aeroespacial
A indústria aeroespacial representa um dos domínios mais exigentes para simulação computacional, requerendo precisão extrema, validação rigorosa e capacidade de modelar fenómenos físicos complexos. As simulações nesta indústria incluem dinâmica de fluidos computacional, análise de elementos finitos, simulação de trajetórias e modelação de sistemas de controlo.
Dinâmica de Fluidos Computacional
A modelação de turbulência requer a geração de perturbações com propriedades estatísticas específicas. Os modelos RANS e LES utilizam diferentes abordagens para representar as flutuações turbulentas. O G7, através dos seus regimes ajustáveis, pode produzir perturbações com características espectrais adequadas a cada modelo.
Simulação de Voo
A simulação de voo em condições adversas, incluindo turbulência e eventos de cisne negro, beneficia da capacidade de gerar cenários de stress com diferentes níveis de severidade. O regime de volatilidade permite produzir sequências de máxima entropia para simular condições extremas.
Simulação Aeroespacial Standard
Modelação de Turbulência
Espectro de Ruído Fixo
Eventos de Stress
Dificuldade em “Cisnes Negros”
Validação de Controlo
Cobertura Estática
Rigidez de Modelo
Framework G7 Aerospace
Modelação de Turbulência
Ajuste Espectral Dinâmico
Eventos de Stress
Volatilidade Paramétrica (x = até 0,999)
Validação de Controlo
Cobertura Estatística Total
Precisão Adaptativa
Sistemas de Controlo
Os sistemas de controlo de voo, críticos para a segurança, requerem validação extensiva através de simulação. O G7 permite gerar conjuntos de testes com cobertura estatística controlada, garantindo que os sistemas são testados contra uma gama completa de condições operacionais, desde regimes laminares estáveis até fluxos altamente erráticos.
5.3 Indústria Automóvel
A indústria automóvel enfrenta desafios de simulação crescentes à medida que os veículos se tornam mais complexos, com sistemas eletrónicos avançados, propulsão híbrida e condução autónoma. A simulação abrange desde a segurança passiva até à eficiência energética, conforto de condução e fiabilidade de componentes.
Segurança Passiva e Crash Test
Na simulação de crash, a modelação de materiais e estruturas sob impacto requer a geração de perturbações com características específicas. O regime de rigidez do G7 pode ser utilizado para modelar o comportamento determinístico de componentes estruturais, enquanto o regime de volatilidade gera as variações necessárias para representar a variabilidade inerente dos materiais reais.
Condução Autónoma
A simulação de sistemas de condução autónoma requer a geração de cenários de tráfego com características controladas. O G7 permite criar cenários com diferentes níveis de agressividade de outros condutores, diferentes condições meteorológicas e diferentes padrões de tráfego, possibilitando uma validação mais completa dos algoritmos de condução.
Modelação Automóvel Clássica
Variabilidade de Materiais
Linear / Simplificada
IA de Tráfego
Comportamento Previsível
Validação de Sensores
Ruído Gaussiano Padrão
Baixa Fidelidade Realista
Motor G7 Automotive
Variabilidade de Materiais
Rigidez vs. Volatilidade (Ajuste de x)
IA de Tráfego
Agressividade Paramétrica
Validação de Sensores
Stress de Máxima Entropia
Simulação de Alta Fidelidade
5.4 Modelação Financeira e Gestão de Risco
Os mercados financeiros constituem um domínio de aplicação natural para geradores de números aleatórios, com aplicações em avaliação de derivados, gestão de risco, otimização de portfolios e simulação de cenários económicos. A qualidade dos modelos utilizados impacta diretamente as decisões de investimento e a gestão de risco institucional.
A modelação de volatilidade, central para precificação de opções e gestão de risco, requer a geração de retornos com diferentes características de dependência temporal. O G7 permite ajustar as propriedades de correlação dos retornos simulados em função de modelos como ARCH, GARCH ou processos de salto-diffusion.
Estabilidade Estrutural
x → 0,000
Modelação de ativos de baixa volatilidade e correlação linear rígida.
Cenário Base
Equilíbrio Dinâmico
x → 0,500
Simulação de condições normais de operação e reversão à média.
Mercado Eficiente
Máxima Expansão
x → 0,999
Geração de eventos extremos (Cisnes Negros) e crashes de mercado.
Stress TestA simulação de cenários de stress, utilizada para avaliar a resiliência de portfolios face a eventos extremos, beneficia da capacidade do G7 de gerar sequências de máxima volatilidade para modelar crashes de mercado, combinadas com sequências mais estáveis para modelar condições normais de operação através do ajuste dinâmico do parâmetro de entrada.
