Aplicação das wavelets na detecção da reversão de tendências no mercado financeiro - Penof Júnior, D. G. (2016)
Este trabalho busca desenvolver um método para detectar reversões de tendência seguidas de quedas no mercado financeiro brasileiro usando wavelets. A partir do conceito da lei de potência log-periódica, caracterizada pelas reduções da amplitude e do período das suas oscilações conforme se aproxima o momento crítico (onde as quedas são mais prováveis), utilizou-se a Transformada Wavelet Contínua para detectar este aumento na frequência de oscilação da série temporal dos preços de ativos financeiros e gerar sinais de venda. Com este objetivo, foi desenvolvido um algoritmo para testar diferentes tipos de wavelets e parâmetros de cálculo do Índice Wavelet, avaliando qual combinação de parâmetros obtém os melhores resultados, bem como, comparando esses resultados às ferramentas de Análise Técnica existentes. Os resultados indicam que o método proposto para cálculo do Índice Wavelet detecta com sucesso reversões de tendências seguidas de quedas significativas (acima de 10%) no mercado financeiro brasileiro. Nas quedas acima de 15%, as perdas por venda antecipada foram de 45,0% (em média) no grupo de busca e 43,9% no grupo de teste, sem falsos negativos, utilizando principalmente a wavelet de Meyer. Sua performance também foi superior às ferramentas de Análise Técnica como MACD e IFR.