Modelo matemático-computacional para previsão de tendência de preços abordagem com múltiplos ativos buscando oportunidades em desvios da hipótese de mercado eficiente

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dc.contributor.advisorMagalhães, Arthur Rodrigo Bosco de
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6122907819049400
dc.contributor.authorResende, Charlene Cássia de
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1618821921549627
dc.date.accessioned2025-04-16T11:50:09Z
dc.date.available2025-04-16T11:50:09Z
dc.date.issued2021-02-26
dc.description.abstractA teoria econômica clássica defende que os mercados são eficientes, que os preços caminham em direção a um ponto de equilíbrio no longo prazo e que não há possibilidades de arbitragens. Para investigar esta Hipótese de Mercado Eficiente (HME), definimos um modelo de previsão de tendências de retornos de ativos financeiros, baseado em um sistema de equações diferenciais lineares acopladas discretizado. Neste modelo, consideramos que as relações entre os desvios dos preços das ações em relação a um preço considerado justo traz informação sobre a dinâmica dos preços das ações. Tais desvios são calculados utilizando-se a diferença logarítmica entre os preços reais e os preços justos, modelados por uma média móvel exponencial. Visando a comparação entre um mercado emergente e um desenvolvido, aplicamos o modelo para a bolsa de valores brasileira e norte-americana. A consistência do modelo foi investigada comparando-se resultados em quadrimestres diferentes. A relação entre a acurácia do modelo e o expoente de Hurst foi estudada. Parâmetros de execução do modelo, tais como, janela de ajuste, número de ações e frequência de amostragem dos dados, são explorados com o objetivo de encontrar uma combinação que apresente taxas de acurácia relevantes. Testes de hipóteses foram aplicados aos resultados da previsão para investigar se o modelo tem uma taxa de acerto de tendência de preços diferente de um processo totalmente aleatório. Diante dos parâmetros explorados, escolhemos um conjunto que apresentou resultados satisfatórios e aplicamos o modelo em simulação realística do mercado utilizando uma plataforma de algotrading. Na simulação, definimos dois modelos de operação para as estratégias de negociação: MO1 e MO2. No MO1, as operação são abertas de acordo com o sinal enviado pelo preditor e encerradas no fechamento do mesmo candle. Para MO2, as operações são encerradas por meio de stops. Os resultados foram comparados levando em consideração indicadores de desempenho, tais como: risco de exposição ao mercado, retorno financeiro, taxas operacionais e capital alocado.
dc.description.abstractotherThe classical economic theory argues that markets are efficient, that prices move towards a long-term equilibrium and that there is no possibility of arbitrage. To investigate this Efficient Market Hypothesis (EMH), we defined a model for forecasting trends in financial asset returns, based on a discretized coupled linear differential equation system. In this model, we consider that the relationship between stock price deviations from a price considered fair provides information on the dynamics of stocks prices. Such deviations are calculated using the logarithmic difference between actual and fair prices, modeled by an exponential moving average. To compare an emerging and a developed market, we applied the model to the Brazilian and North American stock exchanges. The consistency of the model was investigated by comparing results in different periods of four months. The relationship between model accuracy and Hurst exponent was studied. The execution parameters of the model, such as the fitting window, number of assets, and frequency of data sampling, are explored in order to find a combination that presents relevant accuracy rates. Hypothesis tests were applied to the forecast results to investigate whether the model has a success rate different than a completely random process. Given the parameters explored, we chose a set that presented satisfactory results and applied the model in a realistic simulation of the market using an algotrading platform. In the simulation, we defined two operating models for the trading strategies: MO1 and MO2. In MO1, the operations are opened according to the signal sent by the predictor and closed at the closing of the same candle. For MO2, operations are closed using stops. The results were compared taking into account performance indicators, such as: risk of exposure to the market, financial return, operating rates and allocated capital.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/1224
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
dc.subjectPreço das ações
dc.subjectFinanças
dc.subjectMercado futuro
dc.subjectEquações diferenciais
dc.titleModelo matemático-computacional para previsão de tendência de preços abordagem com múltiplos ativos buscando oportunidades em desvios da hipótese de mercado eficiente
dc.typeTese

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Doutorado em Modelagem Matemática e Computacional