Dissertação

{en_GB=Pattern Pair Matching for Financial Assets optimized with a Genetic Algorithm} {} EVALUATED

{pt=Padrões de investimento são tipicamente reconhecidos pelos investidores como sendo uma ferramenta importante para realizar boas estratégias de investimentos, mas por vezes a deteção destes padrões é particularmente difícil devido aos fenómenos externos do mercado. A procura de padrões é uma área que abrange muitos domínios da investigação. A análise de padrões não é somente realizada no domínio da computação financeira, mas também é usada em outros domínios como a bioinformática. Neste estudo, é apresentado um novo algoritmo de investimento que combina a representação SAX, um método que procura padrões exatos em sequências de ADN, o EPMSPP e um Algoritmo Genético como ferramenta de otimização. A solução proposta foi testada, em dois casos de estudo, com dados reais do índice financeiro S&P500 e produziu resultados interessantes referentes à descoberta de padrões financeiros conhecidos com os setores específicos do S&P500. , en=Trading patterns are commonly recognized by traders to be an important additional tool to make good investment strategies, but sometimes it is hard for traders to identify these formations because of some external market phenomena. Searching for patterns is an area that crosses several research domains. The pattern analysis is not only made in the computational finance domain, but it is also used in other domains like bioinformatics. In this study, it is presented a new trading algorithm that combines the Symbolic Aggregate Approximation (SAX) representation, a modified Exact Multiple Pattern Matching using Pair Indexing, the EPMSPP optimized by a Genetic Algorithm (GA). The proposed solution was tested, in two case studies, with real data from the S&P500 index and produced interesting results regarding the discover of well-known trading patterns with the specific sectors of the S&P500.}
{pt=Deteção de padrões, Representação SAX, Algoritmo Genético, Indexação de Pares, Estratégia de Investimento, EPMSPP, en=Pattern Discover, SAX representation, Genetic Algorithm, Pair Indexing, Investment Strategy, EPMSPP}

Junho 2, 2017, 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