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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: WEIGHTED INTERVAL SCHEDULING RESOLUTION FOR BUILDING FINANCIAL MARKET TRADING STRATEGIES Autor: LEANDRO GUIMARAES MARQUES ALVIM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 21981
Catalogação: 03/09/2013 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Título: WEIGHTED INTERVAL SCHEDULING RESOLUTION FOR BUILDING FINANCIAL MARKET TRADING STRATEGIES Autor: LEANDRO GUIMARAES MARQUES ALVIM
Nº do Conteudo: 21981
Catalogação: 03/09/2013 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
There are different types of investors who make up the financial
market and produce market opportunities at different time scales.
This indicates a heterogeneous market structure. In this thesis, we
conjecture that may have more predictive opportunities than others, what
motivates research and construction of we denominate multirresolution
optimal strategies. For multirresolution strategies there are time series
decomposition approaches for operating at different resolutions or proposals
for dataset construction according to multirresolution trading optimal
decisions. The other approaches, are single resolution. Thus, we address
two problems, maximizing cumulative returns and maximizing cumulative
returns with risk control. Here, we propose solving the Weighted Interval
Scheduling problem to build multirresolution strategies. Our methodology
consists of dividing the market day into time intervals, specialize traders
by interval and associate a prize to each trader. For the cumulative return
maximization problem, the prize corresponds to cumulative returns between
days for the associated trader operation interval. For the cumulative return
maximization problem with risk control each trader prize corresponds to
cumulative return divided by risk with associated operation interval. In
order to control the risk, we employ a set of traders by interval and apply
the Markowitz Mean-Variance method to find optimal weight for set of
traders. Here, we conjecture that controlling each interval risk leads to the
overall risk control of the day. For signaling buy and sell orders, our traders
use opportunity detectors. These detectors correspond to Machine Learning
algorithms that process technical analysis indicators, price and volume
data. We conducted experiments for ten of the most liquid BMF&Bovespa
stocks to a one year span. Our Trading Team Composition strategy results
indicates an average of 0.24 per cent daily profit and a 77.24 per cent anual profit,
exceeding by 300 per cent and 380 per cent, respectively, a single resolution strategy.
Regarding operational costs, CTT strategy is viable from 50,000 dollars.
For the cumulative return maximization problem under risk control, our
Portfolio Composition by Intervals strategy results indicates an average of
0.179 per cent daily profit and a 55.85 per cent anual profit, exceeding a Markowitz Mean-
Variance method.
Regarding operational costs, CCI strategy is viable from 2,000,000 dollars.
Our main contributions are: the Weighted Interval Scheduling approach for
building multirresolution strategies and a portfolio composition of traders
instead of stocks performances.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |