Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Fonseca, Raul do Vale |
| Orientador(a): |
Pinto, Afonso de Campos |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/24749
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Resumo: |
Este trabalho constrói estratégias de trading sistemáticas e sintéticas com o objetivo de procurar ferramentas para replicá-las. São testados três modelos de regressão: regressão linear, regressão logística e um tipo de redes neurais artificiais, o multilayer perceptron (MLP). Para comparar a performance das regressões foram usadas três métricas de desvio do valor verdadeiro: diferenças absolutas, diferenças absolutas discretizadas e acurácia. A MLP é mais bem sucedida que as regressões logística e linear ao replicar uma estratégia trend following que usa como parâmetros médias móveis simples. Tentou-se replicar estratégias mean reversion que usam como parâmetros desvios padrão e preços máximos e mínimos num período. Nesses casos não houve clara distinção entre qual regressão foi mais bem sucedida. A acurácia dos modelos ao tentar replicar as estratégias foi maior que o sorteio aleatório em todos os casos. |
