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Dissertação

Análise de padrões em Mercados Bolsistas optimizado por algoritmos genéticos utilizando SAX modificado EVALUATED

Detalhes: O presente documento pretende dar a conhecer a evolução do desenvolvimento de um sistema que permite detetar padrões na evolução da cotação de ativos financeiros em mercados bolsistas, recorrendo a dados históricos contendo informações sobre o preço desses mesmos ativos, de modo a estimar a sua evolução futura. Segundo a análise técnica existem nos mercados financeiros determinadas formações gráficas originadas por ações repetidas pelos investidores quando enfrentam condições de mercado com características similares, o que pode ser encarado como uma vantagem, visto proporcionar uma taxa de acerto superior. As séries temporais com os valores reais das cotações, em dólares, serão traduzidas para representações simbólicas, que com o auxílio de uma janela deslizante permitem uma manipulação eficiente sem que se percam atributos importantes do histórico de preços, como o preço médio num determinado segmento que será convertido para uma letra (Symbolic Aggregate approXimation – SAX) e a respetiva tendência, representada por um símbolo numérico. A aplicação deverá gerar sinais de compra e venda consoante a presença de padrões com o intuito de maximizar o retorno por trade, com recurso a um algoritmo genético. Os genes estarão relacionados essencialmente com a representação reduzida das séries temporais e com critérios de saída do mercado. Com esta configuração foi possível obter um retorno de 84.37%, superando assim os métodos SAX base (80.41%), Buy-and-Hold (81.71%) e ainda uma estratégia aleatória (-7.2%). Com a introdução de uma medida de volatilidade como é o desvio-padrão foi ainda possível uma ligeira melhoria na rentabilidade – 84.98%.
Keywords: Alfabeto, Algoritmo Genético, Análise Técnica, Padrão, Tendência

Discussão: novembro 6, 2015, 9:0