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Título: Sistema inteligente de apoio à tomada de decisão em mercado de ações: abordagem fundamentada em comportamento multitemporal
Título Alternativo: Intelligent system to support decision-making in the stock market: an approach based on multitemporal behavior
Autor(es): Morais, Flávio Lopes de
Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4470883Z9
Orientador: Lacerda, Wilian Soares
Membro da banca: Sugano, Joel Yutaka
Membro da banca: Lima Júnior, Paulo de Oliveira
Assunto: Bolsa de valores
Mercado de ações - Previsão
Inteligência computacional
Hipótese do Mercado Eficiente
Seguimento de tendência (Mercado)
Bear markets
Stock price forecasting
Computational intelligence
Efficient Market Hypothesis
Trend following
Data de Defesa: 28-Mar-2017
Data de publicação: 5-Mai-2017
Referência: MORAIS, F. L. de. Sistema inteligente de apoio à tomada de decisão em mercado de ações: abordagem fundamentada em comportamento multitemporal. 2017. 155 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: Ações representam parte do capital próprio de uma corporação, e são negociadas majoritariamente em bolsas de valores por meio do processo denominado distribuição secundária. Diante da possibilidade de ganhos financeiros decorrentes da oscilação constante nos preços de ativos acionários, atividades especulativas constituem prática comum neste mercado, levando a um ambiente altamente competitivo. A Hipótese do Mercado Eficiente (HME) assume não ser possível a obtenção de retornos excessivos consistentemente, pois qualquer tipo de informação seria rapidamente refletida no preço do ativo. Neste trabalho foi proposto um modelo de sistema para atuação especulativa em mercado de ações, de forma a verificar a hipótese fraca da HME. Este modelo foi proposto com base em estudos bibliográficos e na revisão sistemática de literatura, conduzida como parte deste trabalho. A proposta tem como base o emprego de uma estratégia de seguimento de tendências baseada em múltiplos tempos gráficos, apoiada pela pre visão de comportamento por algoritmos de inteligência computacional. O modelo proposto é fundamentado em características comportamentais do mercado acionário, originárias da escola de Análise Técnica e Teoria de Dow, e utiliza um conjunto de indicadores técnicos calculados a partir de dados provenientes da própria movimentação histórica do ativo. No intuito de verificar a viabilidade da proposta, foi desenvolvida uma versão do sistema para avaliação do desempe nho sobre dados históricos de 30 ações da BM&FBovespa. Sobre esta base de dados, o sistema foi avaliado com dados fora da amostra no período fechado de 01/01/2010 a 31/08/2016. Para uma simulação mais condizente com a realidade, foram considerados os custos transacionais e bid-ask spread, além de restrições quanto ao tamanho do lote de negociação. Nas simulações, o sistema proposto conseguiu um desempenho financeiro acumulado (ROI - Return On Investment) médio, 20,32% superior à média do mercado. No entanto, ao considerar o resultado ROI sobre cada ativo avaliado, o desempenho do mercado foi superior ao do sistema em 53,33% dos casos, confirmando portanto a Hipótese do Mercado Eficiente. Outras medidas de desempenho indicam viabilidade da proposta, que mostrou-se menos arriscada e com maior propensão de resultados financeiros positivos. O sistema foi também comparado à uma estratégia baseada em cruzamento de médias móveis, conseguindo um ROI 79,97% superior à esta. Para o mesmo período considerado nas simulações, enquanto o desempenho IBOVESPA foi de -17,34%, o sistema conseguiu um ROI médio de 97,47%. Os resultados mostram ainda possibilidade de potencialização dos retornos financeiros alcançados pelo sistema, visto que nas simulações de operação o capital foi utilizado em média por apenas 25,55% do tempo total disponível. A proposta foi também comparada aos resultados do estado da arte sobre o índice Shanghai Stock Exchange Composite. Nesta última comparação, foi considerado o período fora da amostra de 2001 a 2013, onde o sistema proposto alcançou um ROI 35,94% superior.
Abstract: Stocks correspond to a share of equity in a corporation, and they are traded mostly on stock exchanges by the process denominated secondary distribution. With the possibility of financial gains due to the constant changes in stock prices, speculative activities are a common practice in this market, leading to a highly competitive environment. The Efficient Market Hypothesis (EMH) assumes that it is not possible to obtain consistently excessive returns, since any type of information would be quickly reflected in share prices. In this work, a system model for speculative activities in the stock market was proposed, in order to verify the weak form of EMH. This model was proposed based on bibliographic studies and in a systematic literature review, conducted as part of this work. The proposal is based on the use of a trend-following strategy, based on multiple graphical times, supported by behavior prediction by the computational intelligence algorithms. The proposed model is based on behavioral characteristics of the stock market, originating from the Technical Analysis school and Dow Theory, and uses a set of technical indicators calculated from the own historical stock activity. In order to verify the feasibility of the proposal, an evaluation version of the system was developed. This version was then evaluated over a historical data from 30 shares of BM&FBovespa. On this database, the system was evaluated with an out-of-sample data that covered the whole period from 01/01/2010 to 08/31/2016. To a more realistic simulation, we considered transaction costs and bid-ask spread, as well as restrictions on the shares lot size. In the simulations, the proposed system achieved an average cumulative financial performance (ROI - Return On Investment), 20.32% higher than the market average. However, when considering the individual ROI on each share, the market performance was superior to the system in 53.33% of the cases, confirming the Efficient Market Hypothesis. Other performance measures indicate feasibility of the proposal, which have shown to be less risky and more likely to have positive financial results. The system was also compared to a Moving Average Crossovers strategy, achieving a ROI of 79.97% higher. To the same considered period in the simulations, while the IBOVESPA performance was -17.34%, the system achieved an average ROI of 97.47%. The results also showed the possibility of incre asing financial returns with the proposed system, since in the operation simulations the capital was used, on average, in 25.55% of the total available period. The proposal was also compared to the state of the art on the Shanghai Stock Exchange Composite Index, from 2001 to 2013. In this last comparison, the proposed system achieved an ROI 35.94% higher.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12829
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções: DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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