[en] A SYSTEM FOR STOCK MARKET FORECASTING AND SIMULATION

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: PAULO DE TARSO GOMIDE CASTRO SILVA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] APRENDIZADO DE MAQUINA; [pt] TRADING SYSTEM; [pt] REGRESSAO POR VETORES DE SUPORTE; [pt] REGRESSAO POR MINIMOS QUADRADOS PARCIAIS; [pt] PREDICAO DE SERIES TEMPORAIS; [pt] MERCADO DE CAPITAIS; [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL; [en] MACHINE LEARNING; [en] TIME SERIES FORECASTING; [en] STOCK MARKETS; [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28979&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28979&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28979

[pt] Nos últimos anos, vem crescendo o interesse acerca da predição do comportamento do mercado de capitais, tanto por parte dos investidores quanto dos pesquisadores. Apesar do grande número de publicações tratando esse problema, predizer com eficiência futuras tendências e desenvolver estratégias de negociação capazes de traduzir boas predições em lucros são ainda grandes desafios. A dificuldade em realizar tais tarefas se deve tanto à não linearidade e grande volume de ruídos presentes nos dados do mercado, quanto à falta de sistemas que possam avaliar com propriedade a qualidade das predições realizadas. Nesse trabalho, são realizadas predições de séries temporais visando auxiliar o investidor tanto em operações de compra e venda, como em Pairs Trading. Além disso, as predições são feitas considerando duas diferentes periodicidades. Uma predição interday, que considera apenas dados diários e tem como objetivo a predição de valores referentes ao presente dia. E uma predição intraday, que visa predizer valores referentes a cada hora de negociação do dia atual e para isso considera também os dados intraday conhecidos até o momento que se deseja prever. Para ambas as tarefas propostas, foram testadas três ferramentas de predição, quais sejam, Regressão por Mínimos Quadrados Parciais, Regressão por Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais. Com o intuito de melhor avaliar a qualidade das predições realizadas, é proposto ainda um trading system. Os testes foram realizados considerando ativos das companhias mais negociadas da BM e FBOVESPA, a bolsa de valores oficial do Brasil e terceira maior do mundo. Os resultados dos três preditores são apresentados e comparados a quatro benchmarks, bem como com a solução ótima. A diferença na qualidade de predição, considerando o erro de predição ou as métricas do trading system, são notáveis. Se quando analisado apenas o Erro Percentual Absoluto Médio os preditores propostos não mostram uma melhora significativa, quando as métricas do trading system são consideradas eles apresentam um resultado bem superior. O retorno anual do investimento em alguns casos atinge valor superior a 300 por cento.