Dissertação

{pt_PT=Composição de portfólios baseados em hedge funds utlizando Clustering e coeficientes de correlação parcial} {} EVALUATED

{pt=Neste trabalho foi utilizada informação disponível publicamente de dois grandes grupos de hedge funds com o objetivo de criar portfólios de ações para obtenção de retornos superiores ao índice S&P 500. Neste sentido, recorremos a três métodos diferentes para a resolução deste problema; no primeiro são escolhidas as ações com maior participação por parte dos fundos para a criação do portfólio, no segundo é utilizado o sistema de divisão de ações por setores e no terceiro é implementado um sistema alternativo para divisão de ações. Este sistema consiste no cálculo dos coeficientes de correlação parcial entre as ações, utilizando os seus retornos por oposição à utilização de correlação convencional. A vantagem da correlação parcial é que, esta, permite remover a influência do índice, que é um fator que aumenta todas as correlações entre os retornos das empresas nas ações, tendo sido aplicado, posteriormente, um algoritmo de Clustering hierárquico aglomerativo para divisão das ações em grupos. Foram utilizadas empresas pertencentes ao índice S&P 500 e o período de simulação está compreendido entre quinze de agosto de 2013 e quinze de maio de 2017. Os resultados obtidos foram bastantes promissores, uma vez que foi possível obter resultados superiores ao índice S&P 500, nomeadamente, retornos médios de 76.14 %, enquanto que o S&P 500 obteve 44.6 %, e perceber o tipo de estratégia que pode resultar com os diferentes grupos de fundos., en=In this work, it was used publicly available information about the investments made by two big different groups of hedge funds to solve the problem of portfolio composition with the main goal to beat the S&P 500. It was used three different methods to create portfolios of stocks the first method chooses the stocks which have the highest investment by the funds to create the portfolio, the second method used the division of stocks in sectors and in the third method, it was implemented an alternative system to divide the stocks. This system first calculates the partial correlation coefficients of the companies between each other instead of the normal correlation because with partial correlation it was possible to remove the influence of the index which is a factor that drives correlation between the returns of the stocks up, after this, it was applied an agglomerative hierarchical clustering algorithm to divide de stocks. Only companies belonging to S&P 500 index were used and the simulation period was between fifteen of August 2013 and fifteen of May 2017. The obtained results were promising because not only it was possible to obtain better returns than the S&P 500, it was obtained average returns of 76.14 % whereas S&P 500 obtained 44.6 %, but also it was possible to understand the different kinds of strategy that works with different kinds of funds. }
{pt=Clustering, Composição de Portfólio, Correlação Parcial, Hedge Funds, en=Clustering, Portfolio Composition, Partial Correlation, Hedge Funds}

Junho 18, 2018, 15:30

Orientação

ORIENTADOR

Nuno Cavaco Gomes Horta

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Rui Fuentecilla Maia Ferreira Neves

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar