📰 Radar de papers — 2026-11-10 Nenhum paper relevante novo hoje.

(continuação) 💡 Relevância indireta para pricing, e direta para a tese de foundation models em finanças. - Pricing de crédito e risco não usa séries de preços de mercado. A ligação está em fatores de mercado que alimentam o pricing: curvas de juros, spreads, funding cost e volatilidade. Também serve para pricing dinâmico de produtos atrelados a mercado (câmbio, investimentos) e para cenários macro em stress testing. - Não é um modelo de price-response (WTP, probabilidade de aceite, elasticidade) e não trata de dados tabulares ou transacionais de clientes. - O ponto mais útil é a evidência de que um modelo compacto basta em dados com baixo sinal/ruído. Isso aponta para modelos internos baratos, que rodam em CPU ou perto do dado, em vez de depender de TSFMs de centenas de milhões de parâmetros. - A robustez em alta volatilidade importa para risco e para repricing em momentos de estresse. - Os custos de inferência e a latência reportados são relevantes para decisões de produção. 🔗 http://arxiv.org/abs/2611.09176v1

#574 · relevância 6/10 TailDART: Compute-Efficient Foundation Models for Financial Time-Series Forecasting arxiv · 2026-11-06 TailDART é um foundation model denso e minúsculo (2,68M de parâmetros) para séries temporais financeiras. Usa grouped-query attention para cortar o custo de KV cache e ganha até 48,1% de velocidade de inferência sobre TSFMs de ponta. Segundo o abstract, empata em acurácia com baselines bem maiores e erra menos em regimes de alta volatilidade. ↓ continua