Detecção de falsas estratégias de investimento. Uma análise do mercado brasileiro através de FWER

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Vieira, Flávio Augusto Bassi
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Erro tipo I; Erro tipo II; Falsas estratégias de investimento; False investment strategies; FWER; Type I error; Type II error
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96131/tde-06102022-094022/

O presente trabalho empregou o método proposto por López de Prado and Lewis (2019) combinado com o estudo de Harvey and Liu (2020) com o intuito de testar a detecção de falsas estratégias de investimento. A metodologia parte da análise dos erros Tipo I e Tipo II sobre múltiplos testes através de FWER com correção de Sidak. Para a validação do método proposto foi construído três cenários em ambiente controlado com o auxílio de movimentos brownianos geométricos além de ser feito testes empíricos com 78 ativos que compuseram o índice Bovespa (IBOV) durante o período de outubro de 2015 até janeiro de 2021 para testar as estratégias de Cruzamento de Médias Móveis, Reversão à Média e Momentum, onde cada estratégia teve um grupo de dez parâmetros diferentes. Os resultados em ambiente controlado comprovam a eficácia do modelo ao detectar que os cenários construídos apenas com resultados aleatórios e maus resultados são falsas estratégias, enquanto o cenário composto apenas por bons resultados foi tido como uma estratégia verdadeira. Em relação aos resultados empíricos, cada estratégia obteve parâmetros que foram dados como estratégias verdadeiras quanto falsas, mostrando que não há uma estratégia que seja falsa em todos os parâmetros, porém houve um consenso entre as três estratégias de serem aceitas como verdadeiras em parâmetros menos sensíveis à volatilidade.