Enhancing a Pairs Trading strategy using Financial Indicators with an application of Machine Learning EVALUATED

Detalhes: Pairs trading é uma estratégia de investimento popular, utilizada mundialmente. Tem a particularidade de não se focar no preço individual de um ativo financeiro, mas antes no preço relativo de dois títulos. Desta forma, esta estratégia torna-se viável independentemente da tendência do mercado. Através de uma escolha meticulosa destes pares de ativos financeiros, os investidores procuram oportunidades espontâneas na divergência de preços, comprando o título subvalorizado e vendendo aquele que estiver sobrevalorizado. O retorno financeiro advém da eventual convergência da cotação par. Nesta tese, é proposto um melhoramento da estratégia de investimento Pairs Trading através da utilização de Long Short-Term Memory Networks para previsão da evolução de um determinado título financeiro com a ajuda de alguns indicadores financeiros. Este modelo terá a função de adiantar ou atrasar possiveis decisões com base nas suas previsões. Duas novas funções de decisão, serão adicionadas com o objetivo de tornar o modelo de investimento tradicional menos sensível a flutuações anormais de mercado. O modelo proposto, durante o período de testes, obtem um retorno 54% súperior ao modelo tradicional. No entanto, este melhoramento no modelo não se deve ao modelo de previsão, mas sim às funções de decisão que não só reduzem potenciais perdas, como investem em oportunidades que o modelo tradicional não descobre.

Discussão: novembro 25, 2021, 17:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

AUTOR

João Nuno Costa dos Santos (ist187039)

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado