Conoce a Léo Huu Dung NGUYEN, Analista Cuantitativo en la Autoridad de Inversión de Qatar, y uno de los 10 mejores en el desafío de ruptura estructural de $100k @adia_lab organizado en Crunch. Aquí te mostramos cómo su pipeline abordó la detección de rupturas 👇

La tarea: Dada una serie temporal + un punto de límite propuesto, predecir si el sistema realmente cambió de comportamiento allí, o si es solo ruido.

El marco: “antes vs después” Todo comienza con una pregunta: ¿Los segmentos antes y después del límite parecen provenir del mismo proceso?

Qué se compara El pipeline verifica si los dos segmentos difieren en: • nivel promedio (¿cambió la línea base?) • volatilidad (¿saltó el diferencial?) • tendencia (¿cambió la dirección/inclinación?) • forma (¿aparecieron extremos/colas gruesas?) • patrones (¿cambió el "ritmo"?)

Pensamiento centrado en los límites En lugar de depender únicamente de resúmenes globales, se enfoca en la ventana local alrededor del límite, donde las verdaderas rupturas suelen aparecer con mayor claridad.

"Controles de realidad" incorporados Un conjunto de verificaciones estadísticas ayuda a confirmar si los segmentos de antes/después son significativamente diferentes (actuando como barandillas contra falsas alarmas)