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Título: GET-FAST: UM SISTEMA GENÉTICO-FUZZY PARA ESPECULAÇÃO FINANCEIRA INTELIGENTE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARCELLO ANTONIO VENTURA GORINI

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
Número do Conteúdo: 25132
Catalogação:  28/08/2015 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  MONOGRAFIA DE ESPECIALIZAÇÃO
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=25132@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25132@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25132

Resumo:
O Mercado Financeiro provê talvez o maior desafio na disciplina de previsão de séries temporais. Enquanto uns fazem uso de experiência, talento ou até superstição para tentar vencer o Mercado, este estudo baseou-se na sinergia existente entre as técnicas de soft computing para prever o preço de um ativo financeiro um dia à frente. Mais especificamente, o método clássico de Wang e Mendel (1992) foi utilizado para popular um sistema fuzzy com regras extraídas do próprio dado, sendo otimizado por um algoritmo genético de duas maneiras: (i) visando minimizar o erro na previsão e (ii) visando maximizar o retorno esperado de um sistema de compra-e-venda de ações. Não foi possível coadunar ambos os objetivos em um mesmo sistema, mas resultados lucrativos foram obtidos. O sistema escolhido através do maior retorno no conjunto de validação excedeu 25 por cento de lucro no conjunto fora da amostra. Quando testado estatisticamente através da Permutação de Monte Carlo, estimou-se uma probabilidade de menos de 4 por cento de se obter tal resultado por puro acaso, validando o sistema encontrado. No entanto, uma análise de risco subsequente demonstrou grande volatilidade dos retornos esperados, enquanto uma análise de sensibilidade realizada indicou que o método é muito sensível às combinações específicas de cromossomos utilizadas e, portanto, não confiável o suficiente para ser operado na vida real. No entanto, visualizam-se possíveis aperfeiçoamentos do método, como a mudança da função-objetivo e da variável-alvo da previsão. Somente a continuidade do trabalho, contudo, mostrará quem será mais eficiente: o Mercado ou o algoritmo proposto.

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