Dissertação
{pt=Determinação do preço de opções reais utilizando um algoritmo genético híbrido} {} EVALUATED
{pt=Esta dissertação propõe a implementação de um algoritmo genético híbrido para a obtenção de expressões para o cálculo do valor de opções. Como conjunto de dados de treino foram utilizados os valores históricos diários de ações financeiras reais, os parâmetros determinados a partir deles e os parâmetros dos modelos estocásticos mais vulgarmente utilizados no cálculo do preço de opções de ações – a Equação de Black-Scholes e o modelo GARCH (1,1) (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity). Os valores das opções determinados por estes modelos também foram utilizados como termos de comparação da capacidade do algoritmo genético híbrido para encontrar valores mais próximos dos reais. Testes realizados a este algoritmo permitiram verificar que este método está apto a construir expressões matemáticas que permitem obter resultados até 14% mais próximos dos reais que os dois métodos estocásticos a que foi comparado., en=This thesis proposes the implementation of a hybrid genetic algorithm that aims to produce random mathematic expressions for the pricing of real options. The training datasets were historic daily stock close prices and related parameters and the parameters derived from two usual option pricing models – the Black-Scholes model and the GARCH (1,1) model (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroscedasticity) – hence the algorithm being a hybrid. These two models were also used as benchmark models to compare the ability of the hybrid genetic algorithm to yield option values closer to the real ones. Tests made to this algorithm allowed to conclude that it is able to return closed mathematical expressions that can yield option prices that are up to 14% closer to real values than the prices determined by the Black-Scholes equation or the GARCH (1,1) model.}
maio 17, 2016, 9:0
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