Sistema Automatizado em Python para Análise Técnica no Mercado Cambial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Malho, João Maria Caldeira Cardoso de Barros
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/176122
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data Science
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spelling Sistema Automatizado em Python para Análise Técnica no Mercado CambialEstratégias de Algorithmic TradingTrading QuantitativoMercado CambialMercados FinanceirosSistema de Trading AutomáticoDomínio/Área Científica::Ciências Naturais::Ciências da Computação e da InformaçãoDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data ScienceEste projeto estuda e avalia a aplicabilidade e viabilidade da computação em Python na criação e execução de um sistema automatizado de algorithmic trading baseado numa estratégia de análise técnica sobre três pares cambiais de diferentes naturezas, comparando assim a viabilidade do seu uso em diferentes cenários. Como parte da secção de metodologias o sistema é desenvolvido com base nas estratégias de Bolliner Bands, Cruzamento de médias móveis, RSI, Volume Profile e deteção de padrões de velas, testando e avaliando a performance de cada métrica individualmente e combinadas entre si através das funções de performance “Win Rate”, “Risk-Reward”, “Sortino Rácio” e “Expectancy”. É demonstrado que o sistema consegue detetar com consistência tendências de mercado acompanhando-as com as aberturas de ordens lucrativas, no entanto também é demonstrado que a arquitetura do sistema ainda apresenta alguns defeitos que têm impacto na execução correta de gestão do risco o que origina perdas diminuindo a performance global. Contudo, o sistema traz ao investidor uma abordagem mais fácil de deteção de padrões, de tendências e de parametrização das estratégias ajustada ao mercado e que com futuras investigações relacionadas com tamanho de lotes da ordem, alavancagem face ao risco associado, otimização de parametrização e aperfeiçoamento da definição do stop loss da ordem após esta gerar lucro, potenciam uma melhoria significativa da performance global do sistema.This project studies and evaluates the applicability and feasibility of using Python programming in the creation and execution of an automated algorithmic trading system based on a technical analysis strategy across three currency pairs of different natures, thereby comparing the feasibility of its use in different scenarios. As part of the methodology section, the system is developed based on the strategies of Bollinger Bands, Moving Average Crossovers, RSI, Volume Profile, and Candlestick Pattern Detection. The performance of each metric is tested and evaluated individually and in combination using performance functions such as “Win Rate”, “Risk-Reward”, “Sortino Ratio”, and “Expectancy”. It is demonstrated that the system can consistently detect market trends and accompany them with the opening of profitable orders. However, it is also shown that the system's architecture still has some flaws that impact the correct execution of risk management, leading to losses and reducing overall performance. Nonetheless, the system provides investors with an easier approach to pattern detection, trend identification, and strategy parameterization adjusted to the market. With future research related to order lot sizes, leverage relative to associated risk, parameter optimization, and the refinement of stop-loss definitions after generating profits, a significant improvement in the overall performance of the system can be achieved.Bravo, Jorge Miguel VenturaRUNMalho, João Maria Caldeira Cardoso de Barros2024-12-02T15:06:17Z2024-11-052024-11-05T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/176122TID:203777026porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-01-13T01:43:53Zoai:run.unl.pt:10362/176122Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-28T19:17:47.553599Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
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