Dissertação

Self Adaptive Voting System for Stock Market Investment Strategy based on Evolutionary Computing EVALUATED

Os movimentos do mercado financeiro são altamente influenciados por fatores complexos que dificultam a tarefa de lucrar desses movimentos. Os investidores costumam usar estratégias que os ajudam a determinar quando comprar ou vender ações. As regras técnicas têm sido amplamente utilizadas nos mercados financeiros há mais de um século como ferramentas analíticas para avaliar a segurança de um determinado investimento. Este trabalho descreve o desenvolvimento de uma aplicação, baseada em uma técnica de computação evolucionária, em particular, o NSGAII, e visa gerar pontos de entrada e saída de investimentos utilizando indicadores de análise técnica (EMA, RSI, MACD, entre outros). Para validar a solução desenvolvida, é definida uma avaliação completa, comparando a estratégia desenvolvida com outros métodos de investimento, como Buy & Hold. Para testar a solução sob diferentes condições de mercado, incluindo a mais recente quebra financeira foram usados diferentes horizontes temporais. Os resultados são promissores, pois a solução atual pode superar as outras estratégias durante o crash. O estudo de caso mais extenso resultou em um retorno do investimento 55 vezes maior do que a estratégia Buy & Hold.
Análise Técnica, Computação evolutiva, mercados financeiros, Otimização, Investimentos.

Novembro 26, 2018, 9:30

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Orientação

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar