Controle preditivo baseado em modelo via otimização dinâmica multiobjetivo de portfólios de investimentos
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Data
2021-11-19
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Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
Com o advento da tecnologia é possível aliar os modelos matemáticos complexos que representam o problema de otimização de portfólios de investimentos com técnicas computacionais extremamente eficientes e práticas. Busca-se construir neste trabalho um arcabouço matemático e computacional capaz de lidar com as peculiaridades reais do mundo financeiro ao mesmo tempo que se utiliza o conhecimento teórico disponível, utilizando-se um algoritmo genético para fazer a otimização e manipular as restrições. Portanto, propõese neste trabalho um arcabouço matemático e computacional composto por diferentes modelos que usam a metodologia de Controle Preditivo baseado em Modelo (do inglês, Model Predictive Control-MPC) na otimização de portfólios de investimentos. É proposta uma estratégia inovadora obtida pela combinação do MPC e da otimização multiobjetivo sujeita a restrições realísticas do mercado financeiro, como limites de investimento, autofinanciamento, cardinalidade e custos de transação. Os critérios de desempenho (funções objetivo) são os valores esperados da riqueza, da variância e do Conditional Value at Risk. Com os experimentos realizados foi possível obter uma variedade de constatações que envolvem o horizonte de predição, a cardinalidade, o risco e o retorno do portfólio. Por meio da análise in-sample, destacam-se: o horizonte de predição de fato beneficia o problema de otimização de portfólios, uma vez que proporciona valores de riqueza não obtidos pela estratégia miópica; portfólios com cardinalidades menores apresentam menor risco por estabelecerem maior alocação de capital no ativo livre de risco. As carteiras com cardinalidade cinco apresentam os maiores valores de riqueza. Na análise out-of-sample, a riqueza acumulada da estratégia proposta superou o Ibovespa e fundos de investimento de prestígio em 2020.
Descrição
Palavras-chave
Finanças, Modelos matemáticos, Processamento de dados, Métodos numéricos de otimização