Dissertação

Fundamental filters and technical genetic algorithms for stock investing EVALUATED

O sistema desenvolvido simula uma estratégia de investimento em ações do indíce S\&P 500 utilizando uma estratégia hibrida que combina análise fundamental e técnica. Fatores fundamentais e de volatilidade foram usados na construção de uma estratégia que escolhe as ações que vão constituir o portfolio anualmente. A gestão deste foi efetuada por uma estratégia técnica otimizada com um algoritmo genético. Filtros fundamentais com crescimento de despesas e rendimentos revelaram -se os mais lucrativos. A seleção dos quintis medianos de volatilidade permitiu a melhoria destes resultados (em 20 a 50\%). No seu conjunto,no período de 2011 a 2018, a estratégia fundamental revelou lucros superiores ao S\&P 500 (216\% retorno total, ou 13.6\% anualmente, com um rácio sharpe de 2.64). A adição do algoritmo genético originou resultados inferiores à estratégia fundamental (164\% retorno total, ou 11.4\% anualmente com rácio sharpe de 2.48), no entanto ambos obtiveram retornos superiores ao S\&P 500 (95\% retorno total, ou 7.7\% anualmente com rácio sharpe de 1.81).
Acções, Algoritmo Genético, Análise fundamental, Análise Técnica, Portfólio

Novembro 28, 2019, 16:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar