$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO DE ATIVOS FINANCEIROS UTILIZANDO AGENDAMENTO POR INTERVALOS PONDERADOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LEANDRO GUIMARAES MARQUES ALVIM

Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - Orientador
Número do Conteúdo: 21981
Catalogação:  03/09/2013 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21981@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21981@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21981

Resumo:
Há diferentes tipos de investidores que compõem o mercado financeiro e produzem oportunidades de mercado em diferentes escalas de tempo. Isto evidencia uma estrutura heterogênea de mercado. Nesta tese conjecturamos que podem haver oportunidades mais preditivas do que outras, o que motiva a investigação e a construção de estratégias multirresolução. Para estratégias multirresolução há abordagens que utilizam a decomposição de séries temporais para a operação em resoluções distintas ou propostas para a construção de conjuntos de dados de acordo com decisões de negociação multirresolução. As demais estratégias, em sua maioria, são de resolução única. Nesta tese, abordamos dois problemas, maximização de retorno acumulado e maximização de retorno acumulado com o risco controlado, e propomos uma abordagem computacionalmente eficiente para a construção de estratégias multirresolução, a partir da resolução do problema de Agendamento de Intervalos Ponderados. Nossa metodologia consiste em dividir o dia de mercado em intervalos, especializar traders por intervalo e associar um prêmio a cada trader. Para o problema de maximização de retorno acumulado, o prêmio de cada trader corresponde ao retorno acumulado entre dias para o intervalo de operação associado. Para o problema de maximização de retorno acumulado com controle do risco, o prêmio de cada trader corresponde ao retorno acumulado dividido pelo risco para o intervalo de operação associado. Diferentemente do problema anterior, empregamos um conjunto de traders por intervalo e utilizamos o método de Média-Variância, de Markowitz, para encontrar pesos ótimos para conjunto de traders de forma a controlar o risco. Conjecturamos aqui que o controle do risco por intervalo acarreta no controle do risco global da estratégia para o dia. Para a sinalização das ordens de compra e venda, nossos traders utilizam detectores de oportunidades. Estes detectores utilizam algoritmos de Aprendizado de Máquina que processam informações de indicadores de análise técnica e dados de preço e volume. Realizamos experimentos para dez ativos de maior liquidez da BMF&Bovespa para um período de um ano. Nossa estratégia de Composição de um Time de Traders (CTT) apresenta 0, 24 por cento de lucro médio diário e 77, 24 por cento de lucro anual, superando em 300 por cento e 380 por cento, respectivamente, uma estratégia de resolução única. Para os custos adotados, a estratégia CTT é viável a partir de 50.000,00 dólares. Para o problema de maximização do retorno acumulado com risco controlado, a estratégia de Composição de Carteiras por Intervalos (CCI) apresenta em média 0, 179 por cento de lucro diário e 55, 85 por cento de lucro anual, superando o método de Média-Variância de Markowitz. Para os custos adotados, a estratégia CCI é viável a partir de 2.000.000,00 dólares. As principais contribuições desta tese são: abordagem por Agendamentos de Intervalos Ponderados para a construção de estratégias e o emprego do modelo de Média-Variância para compor uma carteira de traders ao invés da tradicional abordagem por ativos.

Descrição Arquivo
NA ÍNTEGRA  PDF
Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui