Quais técnicas são mais eficazes para detectar anomalias em séries financeiras?

As técnicas mais eficazes para detectar anomalias em séries financeiras incluem: 1. Análise Estatística: Métodos como a média móvel e desvio padrão ajudam a identificar valores que fogem do padrão esperado. 2. Modelos de Regressão: Utilizados para prever valores e identificar desvios significativos. 3. Detecção de Anomalias Baseada em Machine Learning: Algoritmos como Isolation Forest, DBSCAN e redes neurais podem ser aplicados para identificar padrões incomuns. 4. Análise de Fourier: Útil para detectar anomalias em séries temporais ao decompor a série em suas componentes de frequência. 5. Métodos de Controle Estatístico de Processo (CEP): Utilizados para monitorar e controlar processos, ajudando a identificar variações inesperadas. Essas técnicas podem ser combinadas para aumentar a eficácia na detecção de anomalias.