Sistema automático para negociação de ações usando algoritmos baseados em inteligência coletiva e análise técnica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: BRASILEIRO, Rodrigo de Carvalho
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/12367
Resumo: Há muitas pesquisas voltadas para prever tendências de valores nos mercados financeiros. Alguns destes trabalhos têm mostrado que é possível obter resultados satisfatórios, contrariando a teoria da Hipótese dos Mercados Eficientes (HME),a qual sugere que os preços são gerados aleatoriamente ao longo do tempo. Este trabalho propõe um sistema inteligente baseado no histórico dos preços de fechamento, usando algoritmos baseados em inteligência coletiva (algoritmo de colônia artificial de abelhas e algoritmo de otimização por enxame de partículas), Análise Técnica e a regra dos k-vizinhos mais próximos (k-NN) e uma variação denominada de regra adaptativa dos k-vizinhos mais próximos (A-k-NN).Outro passo importante para previsão de tendências é a seleção correta das observações passadas. No presente trabalho são utilizadas essas estratégias, uma vez que o k-NN e o A-k-NN é usado para decidir os pontos de compra e venda, combinando com algoritmo de colônia artificial de abelhas (ABC) ou o algoritmo de otimização por enxame de partículas (PSO), os quais são úteis para procurar os melhores parâmetros de configurações do sistema e um bom conjunto de valores passados. Este trabalho compara os resultados obtidos através do método proposto com a estratégia buy-and-hold e com outro trabalho que realizou experimentos similares, com o mesmo modelo de negociação e as mesmas ações. Também são comparados os resultados usando os algoritmos ABC e PSO através dos testes de hipóteses. A medida chave de comparação de desempenho é a rentabilidade no período analisado. O método proposto é capaz de gerar lucros maiores comparados com o outro trabalho e a estratégia buy-and-hold, utilizando intervalos de confiança para realizar a comparação. Os intervalos de confiança inferiores dos métodos utilizados para cada ação deste trabalho superam a maioria dos resultados comparados, minimizando o risco de exposição no mercado.