Dissertação
Leveraging Voting Methods to Increase Trading Performance in the Forex Market EVALUATED
Os mercados financeiros desempenham um papel vital na economia global, tornando a sua análise uma atividade essencial. Entre os diferentes mercados, o mercado de câmbio é o maior e mais líquido, sendo o foco deste estudo. Embora muitos investigadores tenham aplicado modelos de ML para prever movimentos de mercado, pouca investigação tem explorado a agregação ideal de múltiplos preditores. Neste trabalho desenvolveu-se, inicialmente, um sistema de trading de modelo único e, de seguida, o seu desempenho foi melhorado através da integração de modelos adicionais e utilizando métodos de votação para agregar os sinais de trading produzidos. O sistema de modelo único alcançou um Ann. ROI de 6,63% com um MDD de 6,81%, em dados de 2019 a 2024. Três outros preditores foram construídos e combinados utilizando diferentes métodos de votação para avaliar a sua eficácia. O melhor método de agregação resultou num Ann. ROI de 18,27% e um MDD de 12,93%, melhorando o CR em 46%. Estes resultados sublinham o potencial dos sistemas de negociação multi-modelo para oferecer retornos ajustados ao risco mais elevados.
novembro 22, 2024, 17:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar