Dissertação

Using a Genetic Algorithm with Options Data to Forecast Stocks EVALUATED

A possibilidade de retirar lucro dos mercados financeiros motiva muitos esforços na previsão financeira. Muitos investigadores tentam encontrar informação a partir de grandes volumes de dados, porque o acesso aos dados está cada vez mais fácil nos dias que correm. Este trabalho apresenta uma solução inovadora de fazer previsão financeira. O sistema construído aplica indicadores técnicos a dados de opções com o objetivo de prever movimentos futuros no mercado das ações. Nós construímos uma lista das 99 empresas pertencentes ao índice S&P 500 com maior volume de negociação de opções e adicionámos o próprio índice a lista também. Alguns dos indicadores técnicos usados são conhecidos no mercado de opções, mas nós construímos mais alguns indicadores para complementar alguma informação que não foi explorada ainda. Estes novos indicadores dão importância ao preço pago por cada opção relacionando, ao preço teórico da mesma e ao valor extrínseco de cada opção. Usámos um processo de otimização com dois passos com vista a encontrar as regras de investimento que conduzem a maiores retornos. Cada um destes passos da otimização usa um Algoritmo Genético que otimiza regras de negócio durante o período de treino. Depois disso, as regras são testas e comparadas com a evolução do índice e com os ganhos de alguns fundos de investimento. A nossa solução tem melhores resultados que todos eles. Num ano em que o índice teve percas de 0.70 %, o nosso sistema consegue ganhos de 3.52%.
Algoritmos Genéticos, Mercado de Opções, Previsão Financeira, Mercado de Ações, VIX

Novembro 11, 2016, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar