Dissertação

{pt_PT=Estratégia Neutra ao Mercado com Otimização de Portfólio por Algoritmo Genético} {} EVALUATED

{pt=Neste trabalho implementou-se uma arquitetura que permite ser independente das flutuações do mercado. Para cumprir este requisito utilizou-se um algoritmo genético que utiliza análise técnica e fundamental para selecionar 10 empresas. Estas são separadas em dois grupos. Um dos grupos corresponde às empresas que têm maior probabilidade de apresentar prestações superiores ao índice e o segundo grupo inclui as empresas com prestações expectáveis inferiores ao índice. O objetivo do primeiro grupo é lucrar com a valorização das empresas enquanto que, o segundo grupo lucra com a desvalorização das cotações. Para testar esta estratégia utilizaram-se empresas do índice SP500 entre o ano de 2015 e o primeiro semestre de 2020. Os resultados obtidos durante a fase de testes mostram que a estratégia é neutra ao mercado, conseguindo um retorno de 49,7% durante o primeiro semestre de 2020, que corresponde ao início da crise provocado pelo SARS-COV-2. A média de retorno semestral foi de 14.8% enquanto que a média do SP500 foi de 3,9%., en=This paper presents a new approach combining Genetic Algorithms (GA), Markov Chains and Risk Parity strategies to create an asset portfolio neutral to market risk. GA is used to select ten companies from the S&P 500 index through technical and fundamental analysis. These ten companies are separated into two groups (one group for long investment and the other one for short investment). The Markov Chain tool serves to determine how likely it is that a given company will have higher returns than those mentioned in the S&P 500 index. Finally, the weight of each asset in the portfolio was determined by using a Risk Parity allocation strategy. The proposed approach was tested resorting to companies included in the S&P 500 index, and considering their performance between 2015 and the first half of 2020. The results obtained for the testing phase showed that this is a market-neutral strategy, as it achieved a return of 49.7% during the first semester of 2020, which corresponds to the early stages of the new SARS-CoV-2 crisis. The average semi-annual return was 14.8%, while the average for the whole S&P 500 was only 3.9%.}
{pt=Mercados Financeiros, Estratégia Mercado Neutro, Algoritmo Genético, Risco Paridade ., en=Financial markets, Genetic Algorithm, Market-Neutral, Risk Parity, Markov Chain}

Outubro 13, 2020, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar