Uso de grafos de visibilidade para tomada de decisões de investimentos na bolsa de valores brasileira
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Data
2024Autor
Orientador
Nível acadêmico
Graduação
Resumo
O presente trabalho consistiu em desenvolver um sistema de tomada de decisões de investimento, explorando a clusterização definida a partir da similaridade média dos grafos de visibilidade das séries temporais de preço de fechamento diário dos 100 ativos mais líquidos da bolsa de valores brasileira, entre os anos de 2021 e 2023. O objetivo principal foi encontrar uma combinação de parâmetros que fizesse o sistema ter uma assertividade média superior a 50% e também vencesse em assertividade e re ...
O presente trabalho consistiu em desenvolver um sistema de tomada de decisões de investimento, explorando a clusterização definida a partir da similaridade média dos grafos de visibilidade das séries temporais de preço de fechamento diário dos 100 ativos mais líquidos da bolsa de valores brasileira, entre os anos de 2021 e 2023. O objetivo principal foi encontrar uma combinação de parâmetros que fizesse o sistema ter uma assertividade média superior a 50% e também vencesse em assertividade e rentabilidade a estratégia equivalente, sem o uso da clusterização. Depois de 10.221 simulações, foi encontrada uma combinação de parâmetros que atendia os resultados esperados. Por fim, conclui-se que o presente trabalho teve êxito no desenvolvimento e na parametrização do sistema, alcançando vantagem no uso da clusterização em relação a estratégia sem clusterização. ...
Abstract
The present work consists of developing an investment decision-making system, exploiting clustering defined based on the average similarity of the visibility graphs of the daily closing price time series of the 100 most liquid assets on the Brazilian stock exchange between the years 2021 and 2023. The main objective was to find a combination of parameters that made the system have an average assertiveness greater than 50% and also beat the equivalent strategy, without the use of clustering in a ...
The present work consists of developing an investment decision-making system, exploiting clustering defined based on the average similarity of the visibility graphs of the daily closing price time series of the 100 most liquid assets on the Brazilian stock exchange between the years 2021 and 2023. The main objective was to find a combination of parameters that made the system have an average assertiveness greater than 50% and also beat the equivalent strategy, without the use of clustering in assertiveness and profitability. After 10,221 simulations, a combination of parameters was found that met the expected results. Finally, it is concluded that the present work was successful in the development and parameterization of the system, achieving an advantage in the use of clustering in relation to the strategy without clustering. ...
Instituição
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Física. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia Física.
Coleções
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TCC Engenharias (5888)
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