Proposta — Quant / Systematic Platform na XP Inc. (v0)

Visão geral

Eu trato “quant” como uma fábrica. O produto não é uma ideia. O produto é uma linha de produção com controle de qualidade, que entrega resultados repetíveis.

Definição (simples)

“Quant” aqui significa: pesquisa sistemática + dados + execução + risco de modelo, com governança e métricas. Eu quero que isso vire capacidade institucional, não um projeto pontual.

O que muda quando vira unidade de negócio

P&L e dono: Tem quem assuma responsabilidade por entregas, custos e indicadores.
Gates: Avanços são feitos só quando o sistema prova qualidade, estabilidade e controle de risco.
Reuso: É feita a criação da plataforma e processos para lançar novos produtos sem “reinventar o mundo”.

P&L governança execução repetível tranches risk-first

Tese e racional

Por que agora

Distribuição: a XP tem escala para transformar uma estratégia boa em um negócio grande.
Cliente: há demanda por produtos sistemáticos e transparência de risco.
Execução: a barreira real é governança + plataforma + time certo, não “uma ideia genial”.

O que eu não proponho

Não é um laboratório sem dono e sem métricas.
Não é hackathon nem “prova de conceito eterna”.
Não é apostar em caixa-preta. Eu quero explicabilidade operacional.

Risco principal se fizer errado

Se a empresa tratar quant como “projeto” e não como “linha de produção”, o resultado vira custo e ruído. O plano aqui evita isso com escopo, gates e governança desde o início.

O que eu proponho

Um núcleo: Quant / Systematic Platform

Plataforma: dados, backtest, simulação, execução, observabilidade e controle.
Pesquisa: hipóteses, validação, robustez, capacidade e risco.
Operação: paper trading, reconciliação, incidentes, rollback e “kill switch”.

1) Dados

Market data, referenciais, corporate actions, normalização e qualidade.

→

2) Research & Backtest

Feature pipeline, simulação, custos, capacity, relatórios reproduzíveis.

→

3) Execução

OMS/EMS, regras, roteamento, controles pré-negociação e pós-trade.

4) Risco & Governança

Limites, validação de modelo, auditoria, aprovação e kill switch.

↔

5) Produto

Fundo/carteira/model portfolio com comunicação clara e suitability.

→

6) Distribuição

Canais XP + playbook + métricas de adoção e retenção.

Princípio operacional

Eu prefiro “erro para menos”. Eu silencio e seguro risco quando a evidência não é suficiente. Em quant, “não operar” é uma ação válida.

Linhas de receita (3 opções; começamos por A)

Linha A — Produtos (Asset)

Fundos sistemáticos: taxa de administração + performance + retenção de AUM.

Linha B — Modelos (Wealth / Advisory)

Carteiras sistemáticas: fee-based, aumento de share-of-wallet, disciplina de rebalance.

Linha C — Infra / Enablement (Execução & Controles)

Execução algorítmica e controles: redução de custos de execução, estabilidade e melhoria de conversão. Receita indireta, mas mensurável.

Linha A — Produtos (Asset): como vira unidade de negócio

Nesta linha, o time cria produtos de investimento sistemáticos (fundos) com tese, regras, governança e capacidade de distribuição. O objetivo é transformar “research e engenharia” em um produto vendável, com métrica financeira clara e responsabilidade fiduciária.

Alavancas de receita

Taxa de administração + taxa de performance (quando aplicável) + retenção de AUM ao longo do tempo.

Moat defensável

Processo replicável (research → execução → risco → reporte), infraestrutura e dados; não “ideia única”.

O que o time precisa provar

Repetibilidade do processo, controle de risco e capacidade operacional, antes de escalar distribuição.

Como o cliente percebe valor

Consistência, clareza de risco, transparência de regras e boa experiência (informação e reporte).

Escopo do “produto” (o que entregamos de ponta a ponta)

Tese e mandato: classe de ativos, universo, restrições, objetivos (retorno/risco), horizonte e capacidade.
Processo sistemático: geração de sinais, construção de portfólio, sizing, gestão de risco, regras de exceção.
Execução: integração com OMS/EMS, controles de slippage, limites, reconciliação e trilha auditável.
Operação: precificação, eventos corporativos, calendário, conciliação, incidentes e rotinas.
Reporte: fatos do fundo (exposição, risco, P&L), explicabilidade de mudanças e comunicação de eventos.

Critério de qualidade

Um fundo sistemático “vive” quando o processo roda com pouca dependência de heróis: dados confiáveis, regras claras, controles automáticos e supervisão humana bem definida.

O que o time evita (para não virar fumaça)

Hackathon, demo e POC sem governança. O foco é produzir um sistema que aguenta auditoria interna, perguntas de risco, e escala operacional.

Artefatos mínimos

Model Card / Strategy Card: tese, premissas, hipóteses, regimes, limites e falhas esperadas.
Playbook operacional: rotinas diárias, contingências, rollback e critérios de “pausar”.
Trilha de auditoria: dados usados, versões de código/config, ordens e justificativas.

Modelo de operação (do sinal ao cliente)

1) Dados & qualidade

Market data, calendários, corporates, validação, backfills e lineage.

→

2) Research

Hipóteses, features, backtests, robustez, stress e documentação.

→

3) Portfolio & risco

Otimização/sizing, limites, alocação, stop rules e controles.

4) Execução

OMS/EMS, algos, slippage, reconciliação e circuit breakers.

→

5) Operação

P&L, NAV, eventos, conciliações e incident response.

→

6) Distribuição & reporte

Materiais, transparência, indicadores e narrativa consistente.

Gates e métricas (go/no-go que o time usa)

Gates técnicos

Dados: integridade, latência aceitável, cobertura e teste de backfill/replay.
Reprodutibilidade: backtest determinístico, versionamento de código/config, seed e trilha de execução.
Robustez: validação fora da amostra, stress de regimes, sensibilidade a custos e slippage.
Execução: controles de risco pré-trade, pós-trade, reconciliação e circuit breakers.
Operação: runbooks, alarmes, monitoração, e procedimento claro de pausa/retomada.

Métricas de negócio

AUM: crescimento líquido, estabilidade e concentração por canal/segmento.
Receita: bps de administração, performance fees (quando houver), e sensibilidade a capacidade.
Retenção: churn do produto e comportamento em drawdowns.
Risco percebido: aderência ao mandato, drawdown, volatilidade, e transparência do reporte.

Nota de precisão

Antes de projetar números públicos (AUM, bps, custos), o time define hipóteses e valida em gates. A regra é: projeção só entra no deck executivo com premissas, intervalo e plano de medição.

Estrutura de time (núcleo) para a Linha A

A Linha A exige um núcleo pequeno, mas completo. O time precisa cobrir pesquisa, engenharia, risco e operação. A distribuição escala depois que o processo prova estabilidade.

Núcleo (primeiros 90–180 dias)

Lead de Produto/Investimento: mandato, comunicação, interface com compliance/risco e definição de métricas.
Quant Research: hipóteses, validação, documentação e governança de modelos.
Quant Engineering: backtester, pipelines, integração com execução, qualidade e observabilidade.
Dados/Market Data: ingestão, qualidade, eventos corporativos, calendários e SLAs de dados.
Risco/Operação: pré-trade, pós-trade, conciliação, incident response e controles.

Escala (após prova)

Especialistas por classe: quando o portfólio de produtos cresce (juros, FX, equities, etc.).
Automação operacional: reduzir custo marginal com tooling, evitando aumento linear de headcount.
Distribuição e suporte: enablement para canais, materiais, Q&A e ciclo de feedback do cliente.

Princípio de contratação

O time contrata para competência central e maturidade de arquitetura. Linguagem e stack são adaptáveis. O processo mede clareza, transparência e capacidade de decidir com trade-offs.

Custos e dependências (para não subestimar)

Pessoas: núcleo + coberturas críticas (risco/operacional/compliance) e redundância mínima.
Dados: market data, corporates, calendários, storage e ferramentas de validação/linhagem.
Compute: backtests, pipelines, ambientes de simulação e monitoramento.
Execução: custos explícitos (corretagem/bolsa) e implícitos (slippage, market impact).
Governança: políticas, auditoria interna, trilhas, segregação de funções e revisões periódicas.

Sondagem de mercado (referência principal: BBA) — sinais que orientam execução

A sondagem foi usada como termômetro de maturidade para times de quant e plataformas de trading/tesouraria. O objetivo foi identificar padrões de execução que reduzem risco operacional e aumentam previsibilidade de entrega.

Separar Market Data de Electronic Trading: um fluxo estabiliza dados e indicadores; outro foca em robôs/estratégias. Isso reduz acoplamento e incidentes.
Convergir depois: com as bases sólidas, os fluxos convergem. O time evita big-bang.
Refazer após provar valor: validar rápido com medição; depois endurecer arquitetura, automação e governança.

Processo claro & governança: “burocracia boa” é a que deixa explícito “quem aprova o quê”, com rollback e trilha.
Avaliar por arquitetura e comunicação: transparência (“isso aqui está ruim”) e raciocínio de trade-offs valem tanto quanto código.
Remuneração alinhada ao bar: faixa é consequência do nível exigido; evita subcontratar posições críticas.

Como começamos (princípio de execução)

O time começa onde o go/no-go é objetivo. O time começa onde dá para medir impacto em 90–180 dias. O time não começa com estrutura pesada. O time começa com núcleo e gates.

AUM fee-based capacidade slippage gates governança

Linha B — Carteiras sistemáticas (Wealth)

Fee-based: aumento de share-of-wallet, disciplina de rebalance, padronização do “modelo de risco” para escala.

O que o cliente compra

Um serviço contínuo de alocação e gestão de risco, com uma promessa simples: disciplina (rebalance e regras) + transparência (por que e quando mexer) + custo previsível. O produto é “carteira”, mas o valor percebido é processo.

Definição (didática)

Carteiras sistemáticas são mandatos de investimento onde a decisão de alocação, rebalance e controle de risco segue regras e modelos predefinidos. Diferente de um fundo, a “embalagem” não precisa ser um veículo CVM. Pode ser uma carteira administrada ou um modelo de carteira aplicado em escala (com governança, suitability e trilha de auditoria).

Por que isso vira unidade de negócio na XP

Receita recorrente (fee-based): monetiza o serviço de gestão, reduz dependência de “evento” (trade) e melhora previsibilidade.
Aumento de share-of-wallet: cliente que terceiriza disciplina tende a concentrar mais patrimônio e reduzir churn.
Escala via padronização: uma biblioteca de modelos (conservador/moderado/arrojado) pode ser distribuída com governança e medição.
Qualidade consistente: regras reduzem dispersão entre assessores e evitam “portfolio drift” por decisão ad-hoc.
Compliance como feature: suitability e limites entram no motor, reduzindo risco de recomendações inadequadas.

Racional de valor

Se Linha A captura valor via AUM e performance (fundos), Linha B captura valor via processo e persistência: cliente fica, aporta mais e aceita pagar por disciplina e governança.

Sinais da sondagem (referência BBA) que ajudam no desenho

Separar domínios: modelo (pesos/regras) separado de execução (rebalance/ordens) reduz acoplamento e exceções.
Processo claro acelera: gates e aprovações explícitas reduzem retrabalho e “heroísmo” operacional.
Refactor após medição: provar com piloto “funcionando e medido” e depois endurecer arquitetura e automação.

fee-based share-of-wallet rebalance suitability drift governança

Arquitetura do produto (modelo mental)

1) Modelos de Carteira

Pesos-alvo, bandas, regras (rebalance, contribuições, saques).

→

2) Motor de Rebalance

Detecta drift, calcula trades, aplica custos e restrições.

→

3) Execução & Controles

Ordens, roteamento, fracionamento, logs e auditoria.

4) Suitability & Limites

Perfil, restrições, exposição por ativo/classe e concentração.

↔

5) Dados & Preços

Market data, horários, custos, eventos corporativos.

→

6) Relato ao Cliente

“Por que mexeu”, impacto, custos e consistência de decisão.

Contrato de serviço (o que precisa ser explícito)

Objetivo: manter a carteira próxima do risco-alvo, com disciplina e custo controlado.
Frequência: rebalance periódico (ex.: mensal/trimestral) + rebalance por evento (drift acima da banda).
Bandas: “quanto pode desviar antes de agir” (reduz giro e custo).
Restrições: ativos permitidos, concentração, liquidez mínima, horários, impostos e regras internas.
Explicabilidade: cada rebalance precisa de motivo registrável e comunicável.

Metáfora simples

É um piloto automático com checklist: não é “adivinhar o mercado todo dia”. É manter o avião no corredor certo, reagir quando sai do eixo, e registrar cada ajuste.

Modelo de receita (e por que funciona)

Fee-based: uma taxa pelo serviço de gestão (tipicamente proporcional ao AUM administrado na carteira do cliente).
Unidade econômica clara: receita ≈ AUM em carteiras × fee.
Retenção: com disciplina e transparência, o cliente permanece mais tempo e consolida patrimônio.
Upsell natural: mais classes de ativos, modelos diferenciados e camadas premium (ex.: proteção/overlay).

Ponto de atenção

Linha B não pode virar “caixa-preta”. O serviço precisa ser explicável e auditável. Sem isso, cresce risco de reclamação e desgaste com assessoria e compliance.

Gates (90–180 dias) — go/no-go objetivo

Gate 1 — Produto mínimo (primeiro piloto)

Um modelo simples (ex.: 3 perfis), regras de rebalance, suitability básico e relatório claro. A meta é operar com poucos clientes/patrimônio e medir fricção ponta-a-ponta.

Tempo de setup: quanto tempo leva para “colocar um cliente” com governança.
Giro e custo: impacto de rebalance em custo e imposto (onde aplicável).
Qualidade operacional: incidência de exceções, falhas de dados, eventos corporativos e reversões.

Gate 2 — Escala controlada

Automatizar o que é repetitivo (rebalance, checagens, logs) antes de aumentar base. A meta é crescer sem crescer headcount na mesma proporção.

Drift controlado: % de carteiras fora da banda por tempo excessivo.
Execução consistente: slippage e fill-rate dentro de limites por classe.
Satisfação / retenção: taxa de permanência e concentração de AUM ao longo do piloto.

Time (mínimo viável) e interfaces

Quant/Research: define modelos, bandas, hipóteses e métricas (com testabilidade).
Engenharia: motor de rebalance, integrações, trilhas e confiabilidade.
Execução/Trading interface: define regras de execução, janelas, limitações e tratamento de liquidez.

Compliance & Suitability: regras e validações antes de operar em escala.
Produto/Wealth: UX de oferta e relato (o cliente precisa entender).
Operações: conciliação, eventos corporativos, exceções e suporte.

O que evita “fumaça”

Linha B se sustenta quando o time entrega uma rotina repetível: modelo → rebalance → execução → relato, com custos e riscos controlados. Isso cria base para escala e para sofisticar modelos depois.

Linha B (Carteiras) = produto de disciplina e governança em escala. Monetiza fee-based, aumenta share-of-wallet e padroniza qualidade. Começa pequeno com piloto e gates, mede operação real, depois automatiza e escala.

Linha C — Execução algorítmica & controles

Redução de custos de execução, estabilidade e melhoria de conversão. Receita indireta, mas mensurável.

O que é “receita indireta” aqui

O time não vende um produto com taxa explícita. O time entrega uma infraestrutura de execução que melhora margem e experiência. Isso aparece em números como: menor slippage, menor impacto de mercado, menos rejeição de ordens, menos reprocessamento, menos incidentes e maior taxa de conversão em fluxos que dependem de execução.

Definição (didática)

Linha C é o conjunto de sistemas e modelos que determinam como executar ordens de forma eficiente e segura: escolha de rota/venue, fracionamento, controle de risco pré-trade e intra-trade, tratamento de eventos de mercado, e mecanismos de estabilidade. A unidade econômica é o “delta” entre executar bem vs. executar mal.

Metáfora simples

Pense em execução como “câmbio com spread”. O cliente pode não ver uma linha de taxa. Mas cada ponto-base economizado em milhares de execuções vira resultado real. É a diferença entre atravessar a ponte no fluxo certo ou ficar preso no engarrafamento pagando pedágio sem perceber.

Por que isso importa na XP

Reduz custo por ordem: menos slippage e menor impacto de mercado em produtos e carteiras.
Melhora estabilidade operacional: menos incidentes em picos, menos retries, menos degradação de canal.
Aumenta conversão: ordens aceitas e executadas com menos fricção e menos erros no funil.
Protege reputação: evita “execuções ruins” visíveis ao cliente e reduz reclamações.
Base para escala: sem um motor de execução e controles, crescer volume amplifica custo e risco.

Racional de valor

Linha C é “margem + confiança”. Quando a plataforma executa melhor, o cliente percebe em fill-rate, preço, tempo de execução e ausência de falhas. Isso sustenta crescimento de AUM e adoção de produtos (Linhas A e B).

Sinais da sondagem (referência BBA) que ajudam no desenho

Separar Market Data de Execution: dados e modelagem (curvas/indicadores) não podem competir com latência de execução.
Processo claro vira estabilidade: mudança controlada, rollback e critérios objetivos de produção reduzem incidentes.
Provar e depois refazer: primeiro gerar valor mensurável, depois endurecer arquitetura e automatizar controles.

slippage impact fill-rate latência pre-trade risk guardrails

Como medir (sem “achismo”)

Métricas de custo de execução (microestrutura)

Medem eficiência de preço e impacto. São a base para justificar investimento no time.

Slippage: diferença entre preço esperado e preço executado (com baseline claro).
Implementation Shortfall: custo total vs. um preço de referência (arriving price, VWAP, etc.).
Market Impact: estimar impacto marginal do próprio fluxo (principalmente em ativos menos líquidos).
Spread capture / adverse selection: perdas por executar “do lado errado” do micro-movimento.

Métricas de funil e estabilidade

Medem confiabilidade e conversão. Conectam diretamente com experiência do cliente e risco operacional.

Acceptance rate: % de ordens que passam validação e chegam ao mercado.
Fill-rate: % executada, parcial vs. total, e tempo para executar.
Reject rate: rejeições por regra, por limite, por erro de canal ou por condição de mercado.
Latência p95/p99: do clique ao envio de ordem, e do envio ao primeiro fill (quando aplicável).
Incidentes: quedas, circuit breakers acionados, backlog e eventos em DLQ/quarentena.

Arquitetura do domínio (modelo mental)

1) Entrada de Ordem

OMS, canais, estratégia/carteira, validações iniciais.

→

2) Guardrails (Pré-trade)

Limites, suitability/mandato, risco, posição, preço, frequência.

→

3) Motor de Execução

Roteamento, slicing, timing, cancela/substitui, controle intra-trade.

4) Market Data (Tempo real)

Livro, trades, volatilidade, eventos, sinais de liquidez.

↔

5) Execução & Pós-trade

Fills, alocação, conciliação, custo, auditoria, relatórios.

→

6) Observabilidade & Controle

Métricas, alertas, circuit breakers, replay e rastreabilidade.

Componentes-chave (o que precisa existir de verdade)

Motor de execução (algos e comportamento)

Slicing: dividir ordens grandes para reduzir impacto e evitar “chamar atenção” no livro.
Timing: decidir quando agredir vs. esperar (trade-off: preço vs. risco de não executar).
Roteamento: escolher rota/venue (quando aplicável) com critérios explícitos.
Adaptação: reagir a spread/volatilidade/volume e a mudanças rápidas no book.
Cancel/Replace seguro: reprecificar sem gerar tempestade de mensagens nem quebrar limites.

Trade-off inevitável

Execução sempre é escolha entre preço e risco (não executar / executar tarde / piorar impacto). O que diferencia é tornar essa escolha controlável e mensurável.

Controles (guardrails e proteção)

Pré-trade risk: limites por ativo, por carteira, por cliente, por estratégia e por janela de tempo.
Price bands: proteção contra preços fora do mercado (fat finger, book vazio, gaps).
Rate limiting: limitar burst por sessão/estratégia para não degradar canal e nem gerar incidentes.
Circuit breakers: desligamento controlado por sinais objetivos (latência, rejects, volatilidade extrema).
Kill-switch: acionamento rápido, auditável, com escopo claro (por estratégia, por classe, por ambiente).

Princípio de segurança

O sistema deve falhar para “menos risco”: em dúvida, reduz agressão, reduz frequência ou pausa a execução. Melhor perder oportunidade do que criar um incidente.

Gates (90–180 dias) — entregas com impacto mensurável

Gate 1 — Observabilidade + baseline

Antes de “otimizar”, o time precisa medir. Definir baseline, instrumentar e segmentar por ativo/horário/tipo de ordem.

Dashboards: slippage, fill-rate, rejects, latência e incidentes por fluxo.
Trilha auditável: ordem → validações → decisões de execução → fills.
Definição de referência: arriving price / VWAP / mid, com regras consistentes.

Gate 2 — Controles e redução de custo

Aplicar guardrails e um primeiro conjunto de algos simples que reduz custo sem aumentar risco operacional.

Queda de rejects: menos rejeição por regra mal calibrada e menos falhas por canal.
Melhora de slippage: redução em pontos-base em segmentos com volume relevante.
Estabilidade: menos picos de latência e menos incidentes em janelas críticas.

Time mínimo viável (e interfaces)

Quant/Execution Research: define baselines, modelos de impacto, heurísticas e validação estatística.
Engenharia de baixa latência: implementa motor, roteamento e controles com confiabilidade.
Market Data: garante dados consistentes e performance para sinais de execução.

Risco/Compliance: valida guardrails, kill-switch, critérios e auditoria.
Operações: conciliação, exceções, incident response e pós-trade.
Produto/Canais: integra experiência do cliente e reduz fricções no funil.

O que define sucesso

Linha C é bem-sucedida quando o time consegue dizer, com números e rastreabilidade: “reduzimos custo de execução em X bps em Y% do volume, reduzimos rejects em Z%, melhoramos latência p99, e a plataforma ficou mais estável”. Esse resultado alimenta crescimento nas Linhas A e B.

Linha C (Execução) = eficiência + controle. Não vende taxa explícita, mas produz resultado mensurável em bps, estabilidade e conversão. Começa com baseline e observabilidade, entrega guardrails e algos simples, e escala com governança e kill-switch.

Estrutura e governança

O time trata governança como produto

Sem governança, quant vira risco operacional e reputacional. O time define gates, evidência e trilha auditável desde o início. O objetivo é operar em produção com decisões explicáveis e reversíveis.

Guardrails (o que fica explícito)

Model Risk: versionamento, aprovação, validação, expiração e rollback.
Limites: exposição, perdas, alavancagem, liquidez, concentração e frequência.
Controles de execução: price bands, rate limiting, circuit breakers e kill-switch (quando aplicável).
Reprodutibilidade: dados, código e parâmetros com trilha e replay (quando possível).
Segregação e acesso: quem pode pesquisar, promover, operar e pausar (com logs).

Quem aprova o quê (para não virar “burocracia ruim”)

Produto: mandato, público-alvo, comunicação e métricas de sucesso.
Risco: limites, cenários de stress, critérios de pausa e kill-switch.
Compliance: suitability (quando aplicável), registros e obrigações de reporte.
Engenharia: SLOs, observabilidade, plano de rollback e readiness operacional.
Operações: conciliação, rotinas, exceções, incident response e playbooks.

Princípio

Governança acelera quando deixa claro o fluxo de decisão. O time prefere regras simples, poucas exceções e gates objetivos.

Trilha de decisão (auditável)

1) Research packet aprovado (hipótese, evidência, riscos, limites, capacity). 2) Backtest com custos e stress tests (com baseline definido). 3) Paper trading com reconciliação e revisão de exceções. 4) Plano de execução e monitoramento (métricas, alertas e SLOs). 5) Plano de incidentes e rollback (critérios de pausa e retomada). 6) Aprovação final (Produto + Risco + Compliance, conforme aplicável).

Cadência (como o time mantém a disciplina)

Revisão semanal: exceções, custos, slippage, rejects e degradações.
Release gates: mudanças relevantes só entram com plano e evidência.
Post-mortem: incidente gera aprendizado e ação. Não gera culpado.
Revalidação periódica: modelos e limites expiram se não forem revisados.

Anti-padrão

“Mudança rápida sem trilha” vira dívida operacional. O time evita deploy em produção sem medição, rollback e responsáveis definidos.

Ideia

Hipótese e motivação econômica.

→

Evidência

Backtest robusto + custos + stress + baseline.

→

Operação

Paper trade + conciliação + observabilidade.

Risco

Limites + model risk + critérios de pausa.

→

Produção

Execução + monitoramento + incident response.

→

Escala

Distribuição + repetição do processo em novos produtos/fluxos.

model risk change management limits kill switch reprodutibilidade incident response post-mortem audit trail

Plano em 180 dias (sem teatro)

Estratégia de execução

O time avança em fases curtas. Cada fase termina com entregáveis verificáveis e um gate objetivo. Se o gate não fecha, o time não pede escala. O time corrige, reduz escopo ou pausa.

Dependência explícita

Guardrails, trilha auditável e critérios de produção seguem a section “Estrutura e governança”. Aqui o foco é cronograma e entregas.

Fase 0 — Mandato, métricas e alinhamento (2–4 semanas)

Charter da unidade: escopo, responsabilidades, interfaces (Produto/Risco/Compliance/Operações) e KPIs.
Escolha do “primeiro alvo”: Linha A como default (produto/fundo) com alternativa clara de Linha B se os gates indicarem melhor fit.
Definição de baseline: como medir custo/risco/impacto (custos, slippage, drawdown, churn/retensão, etc.).
Plano de capacidade e custos: limites operacionais, premissas e budget inicial em tranches (com critérios para liberar a próxima tranche).

Gate da Fase 0 (go/no-go)

O time fecha mandato e métricas com responsáveis nomeados, e define um piloto com medição ponta-a-ponta. Sem isso, qualquer execução vira “correria sem dono”.

Fase 1 — Plataforma mínima + candidatos (8–10 semanas)

Pipeline de dados: ingestão, validações, backfills, lineage e SLAs mínimos.
Backtest reprodutível: custos, slippage, limites, capacity e trilha de execução (código/config/dados).
Pacote padrão de research: 2 candidatos (estratégias ou modelos) com evidência, regimes, riscos e falhas esperadas.
Primeiros dashboards: P&L, risco, exposição, custos e qualidade de dados (com baseline).

Gate da Fase 1 (go/no-go)

O time consegue reproduzir resultados e explicar o comportamento com custos e stress. Se o candidato “só funciona sem custo” ou “só funciona em um regime”, ele não passa.

Fase 2 — Paper trading + operação (6–10 semanas)

Paper trading: execução simulada com logs, reconciliação diária e P&L explain.
Observabilidade: latência, falhas de dados, rejects simulados, drift e alertas úteis.
Runbooks: incident response, pausas, rollback e rotinas (sem depender de “heróis”).
Relato objetivo: relatório mensal curto (o que funcionou, o que falhou, por quê, e o que muda).

Gate da Fase 2 (go/no-go)

O sistema opera por semanas com estabilidade e reconciliação consistente. O time consegue apontar causas de variação e exceções sem “achismo”.

Fase 3 — Primeira linha de receita pronta para decisão (até 180 dias)

Go/no-go formal: para Linha A (produto) ou Linha B (carteira), com critérios e evidência.
Operação e governança prontas: trilha auditável, critérios de pausa e rotina de incidentes aplicados ao piloto.
Plano de distribuição: público, suitability (quando aplicável), material de comunicação e expectativas.
SLOs e “custos de verdade”: métricas que conectam execução/risco/experiência (slippage, estabilidade, churn/retensão, etc.).

Se em 180 dias o time não entrega: - plataforma mínima operando com dados e backtest reprodutíveis, - paper trade estável com reconciliação e P&L explain, - 1 linha de receita pronta para decisão go/no-go (com evidência e plano operacional), então o time não pede o direito de escalar.

Orçamento e custos (tranches)

Princípio: budget em tranches, liberado por gate

O investimento é dividido em blocos. A próxima tranche só é liberada quando o entregável anterior fecha com evidência (métrica, trilha e operação mínima). Isso reduz risco e aumenta confiança.

Principais custos (onde o dinheiro vai)

Pessoas: núcleo sênior para pesquisa + engenharia + risco/operacional.
Dados/licenças: market data, corporates, calendários, qualidade/linhagem (escala por cobertura e latência).
Infra: ambientes, storage, CI/CD, observabilidade e custo de backtests/pipelines.
Controles: compliance/legal/auditoria interna (para operar e escalar com segurança).
Execução: custos explícitos e implícitos (slippage/impact) — medidos como parte do produto.

Como o time controla custo (sem “buffet livre”)

Compra de dados com propósito: cada vendor entra com hipótese e métrica de impacto.
Reuso de plataforma: a mesma base atende Linhas A/B/C (evita rebuild por produto).
Design para custo previsível: retenção/expurgo, pipelines determinísticos e jobs com limites.
Escopo e cobertura por estágio: começar com universo reduzido e aumentar após evidência.
Automação antes de headcount: crescer volume sem crescer pessoas na mesma proporção.

Tranches sugeridas (amarradas ao plano de 180 dias)

Tranche 0 — Mandato e baseline

Financia alinhamento de escopo, métricas e gates. Sem isso, não existe “custo controlado”.

Entregáveis: charter, baseline (custos/risco), interfaces e critérios de go/no-go.
Libera a próxima tranche se: KPIs/SLOs definidos e responsáveis claros por decisão e operação.

Tranche 1 — Plataforma mínima + candidatos

Financia dados + backtest reprodutível + 2 candidatos padronizados (com custo e stress).

Entregáveis: pipeline + validações, backtest com custos e trilha, dashboards iniciais.
Libera a próxima tranche se: resultados reproduzíveis, custo/risco explicados e candidatos “passam” robustez.

Tranche 2 — Paper trade + operação

Financia estabilidade, reconciliação, observabilidade e runbooks. Aqui o risco operacional aparece de verdade.

Entregáveis: paper trade estável, reconciliação diária, alertas úteis, runbooks.
Libera a próxima tranche se: o sistema roda por semanas com incidentes controlados e métricas confiáveis.

Tranche 3 — Go/no-go e prontidão comercial

Financia o piloto final e preparação de operação/distribuição para Linha A (default) ou Linha B (alternativa).

Entregáveis: decisão formal go/no-go, plano de distribuição, SLOs e controles aplicados ao piloto.
Critério: evidência + rastreabilidade + operação mínima pronta.

Nota de precisão (sem chute de número)

Números fechados (pessoas, dados, infra) só entram depois de definir: escopo do piloto, universo de ativos, vendors mínimos e política de remuneração. A decisão que importa agora é: mandato + tranches + sponsor + gates.

tranches baseline dados infra gates controle de custo

Time e hunting

Time mínimo para 6–9 meses

O time começa pequeno e completo. A prioridade é produzir produção + governança, não “demo”. Papéis e senioridade seguem o bar técnico e o risco do domínio.

Núcleo (mínimo viável)

Liderança da unidade: dono do mandato, prioridades, interfaces e gates (produto/risco/compliance).
Quant Research (1–2): hipóteses, validação, portfolio construction, robustez e documentação.
Quant Engineering / Execution (1–2): backtester, pipelines, integração, performance e qualidade.
Data / Market Data (1): ingestão, qualidade, eventos corporativos, SLAs e custos.
Plataforma / MLOps (0.5–1): deploy, observabilidade, segurança e CI/CD.
Risk/Controls (parcial ou dedicado): limites, pré-trade/pós-trade, auditoria e kill-switch.

Princípio de composição

O time evita lacunas críticas. Se faltar risco/operacional, a plataforma vira “rápida até quebrar”. Se faltar engenharia, o research vira “PDF”.

Como avaliar sem “desafio show”

Etapa 1 — Caso curto: memo de research (hipótese, evidência, riscos, falhas e como medir).
Etapa 2 — Código e reprodutibilidade: implementação mínima com custos e execução determinística.
Etapa 3 — Arquitetura e trade-offs: review de um sistema/trecho real; decisão com transparência (“isso aqui está ruim por X”).
Etapa 4 — Operação: incidentes, rollback, limites, observabilidade e postura de produção.

O que o processo mede (de verdade)

Clareza de comunicação, rigor com métricas, disciplina de engenharia, e maturidade para operar sob risco. Linguagem e stack são adaptáveis. O bar é arquitetura + governança + entrega.

Remuneração (princípios)

Base forte para papéis críticos. Incentivo por qualidade operacional e resultado ajustado a risco. Retenção (ex.: vesting) para proteger o núcleo e reduzir rotatividade em funções chave.

quant quant eng market data platform risk arquitetura

KPIs e SLOs (para ficar objetivo)

Regra de medição

KPI sem baseline vira opinião. O time mede por segmento (ativo/canal/horário/produto) e mantém referência fixa (arriving price/VWAP/mid, conforme o caso). O objetivo é explicar impacto, não “contar história”.

Linha A (Produtos / Asset)

AUM: captação líquida, estabilidade e concentração por canal.
Retorno ajustado a risco: drawdown, volatilidade, stress e aderência ao mandato.
Capacidade: impacto de escalar volume vs. custos/slippage.
Explicabilidade: % de P&L explicado (fatores/regimes) e lista de exceções.

Linha B (Carteiras / Wealth)

Adesão: novos clientes e tempo de setup ponta-a-ponta.
Churn e retenção: permanência, concentração de AUM e evolução de share-of-wallet.
Disciplina: % de carteiras rebalanceadas conforme regra e tempo fora da banda.
Qualidade de experiência: fricção no funil, reversões, exceções e reclamações relacionadas.

Linha C (Execução / Infra)

Custo de execução: slippage e implementation shortfall (bps) nos fluxos alvo.
Conversão: acceptance rate, fill-rate, reject rate e tempo para primeiro fill (onde aplicável).
Estabilidade: latência p95/p99, backlog/DLQ/quarentena e incidentes por janela crítica.
Qualidade de dados: freshness, gaps, divergências e taxa de correção/backfill.

SLOs mínimos de plataforma (antes de escalar)

O time define e publica SLOs de dados e operação: disponibilidade, latência, freshness, reconciliação e MTTR. Sem SLO, a escala vira amplificador de incidente.

SLOs (exemplos que o time fecha no baseline)

Dados: freshness por fonte, taxa de gaps, SLA de backfill e alertas.
Execução: latência p99 por fluxo, limites de reject rate e circuit breaker por critério objetivo.
Reconciliação: janela diária, tolerância de divergência e procedimento de correção.

Definição de sucesso

O time consegue dizer: “melhoramos X bps em Y% do volume”, “reduzimos rejects em Z%” e “baixamos MTTR”, com rastreabilidade por fluxo e sem degradar risco. Isso conecta diretamente com adoção e crescimento nas Linhas A e B.

baseline KPI SLO latência p99 reconciliação slippage

Pedido concreto (para viabilizar)

O que o time precisa para começar (sem ambiguidade)

Um alinhamento executivo curto para fechar mandato, gates e tranches. A partir disso, o time inicia a Fase 0 com entregáveis verificáveis e baseline.

Decisões que precisam sair nessa semana

Sponsor executivo nomeado: responsável por destravar prioridades e arbitrar trade-offs (escopo vs. prazo vs. risco).
Mandato e “primeiro alvo”: Linha A como default; Linha B como alternativa; Linha C como fundação obrigatória (baseline/execução/controles).
Gates e critérios: o que define “passou” na Fase 0/1/2 e o que dispara pausa (kill-switch de produto, não só de execução).
Tranche 0 aprovada: orçamento mínimo para charter + baseline + desenho de arquitetura e operação.

Pontos focais (para operar com governança)

Risco/Compliance (focal): define limites, aprova guardrails e valida trilha auditável (mesmo que parcial no início).
Operações (focal): define reconciliação, rotinas, exceções e incident response desde o paper trade.
Dados/Market Data (focal): define SLA de dados, qualidade, lineage e critérios de backfill/replay.
Finanças/Controladoria (focal): valida modelo de P&L e como o custo/retorno será reportado por tranche.

Reuniões mínimas (para fechar o “go” com clareza)

Reunião 1 — Sponsor (30–40 min)

Fechar mandato, prioridade (Linha A/B), e gates de 90–180 dias. Saída: decisões registradas e responsáveis nomeados.

Entrada: contexto, restrições (canais, classes, compliance), e objetivo do primeiro semestre.
Saída: charter resumido + tranche 0 aprovada + critérios de go/no-go e pausa.

Reunião 2 — Controladoria/Risco (30–40 min)

Fechar “como medir” e “como parar”. Saída: baseline, KPIs/SLOs mínimos e trilha de auditoria.

Entrada: proposta de métricas (slippage, rejects, latência, reconciliação, AUM/fee) e referência de baseline.
Saída: checklist de evidência por fase e formato de reporte por tranche.

O que o time não pede agora

O time não pede “headcount cheio” nem número público de AUM/receita no chute. O pedido é mandato + tranche 0 + focais para produzir baseline, plataforma mínima e evidência em 90–180 dias.

Business cases por linha (páginas separadas)

Linha A — Produtos Sistemáticos (Asset) — Business Case
Linha B — Carteiras Sistemáticas (Wealth) — Business Case
Linha C — Execução / Infra — Business Case

sponsor mandato tranche 0 gates baseline pontos focais

Proposta: iniciar um braço Quant/Systematic como unidade com mandato, gates e budget em tranches. Pedido concreto: (1) sponsor nomeado, (2) tranche 0 aprovada, (3) focais de Risco/Compliance, Operações, Dados e Controladoria. Entregas: em 90 dias baseline + plataforma mínima + 2 candidatos em paper trade com reconciliação e métricas. Em 180 dias: 1 linha de receita pronta para decisão go/no-go, com playbook operacional, KPIs e SLOs. Não é demo. É execução com evidência e critérios de pausa.

Última atualização: — · Versão: v1 (index)