Máxima perda registada a partir de um pico anterior do valor do portefólio, até um novo mínimo local. Serve para medir vulnerabilidade a choques e a resiliência do portefólio, considerando sempre limitações de contexto.

Modelo que atribui probabilidades a vários resultados possíveis, permitindo quantificar incerteza sobre o comportamento futuro do portefólio. Essencial para simulações realistas de risco.

Técnica onde algoritmos ajustam previsões com base em padrões dos dados, sem regras fixas pré-definidas. Ajuda a captar relações complexas e não-lineares, mas traz riscos de sobreajuste e opacidade.

Processo de criar cenários artificiais baseados em dados históricos e choques hipotéticos, para observar respostas do modelo e limites face à incerteza.

Medida que estima a probabilidade de perdas superiores a um valor predefinido num determinado intervalo temporal. Ajuda a quantificar o risco extremo, mas depende fortemente dos pressupostos do modelo.

Relação entre a variância das flutuações do portefólio e o tempo. Volatilidade elevada pode aumentar a probabilidade de drawdowns pronunciados em curtos períodos.

Técnica de divisão dos dados em subconjuntos para validar previsões e evitar que o modelo se adapte apenas aos dados conhecidos. Essencial para avaliar robustez e generalização.