[en] GENETIC-NEURAL MODEL FOR PORTFOLIO OPTIMIZATION WITH FINANCIAL OPTIONS IN THE BRAZILIAN MARKET
[pt] A presente dissertação tem por objetivo desenvolver um modelo inteligente que permita, por uma análise quantitativa e probabilística, gerar uma carteira otimizada composta de um ativo financeiro e opções sobre este ativo. Procurou-se estudar inicialmente as características da distribuição de re...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:19894 |
| Acesso em linha: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19894&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19894&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19894 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | [pt] REDE NEURAL ARTIFICIAL [pt] OTIMIZACAO DE PORTFOLIO [pt] ALGORITMO GENETICO [en] ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS [en] PORTFOLIO OPTIMIZATION [en] GENETIC ALGORITHM |
| Resumo: | [pt] A presente dissertação tem por objetivo desenvolver um modelo inteligente que permita, por uma análise quantitativa e probabilística, gerar uma carteira otimizada composta de um ativo financeiro e opções sobre este ativo. Procurou-se estudar inicialmente as características da distribuição de retornos e da volatilidade das ações mais líquidas da Bolsa de Valores de São Paulo, no período de Jan/2005 a Jul/2010, através de regressões polinomiais univariadas e bivariadas. Observouse características como a de reversão a média da volatilidade, correlação da volatilidade futura com um período histórico mais longo e outro mais curto e uma relação possivelmente quadrática entre a volatilidade histórica e a volatilidade futura. Desenvolveu-se então, satisfatoriamente, uma rede neural para prever a volatilidade futura das ações, por este ser o fator mais crítico para se determinar o preço de uma opção. Utilizando-se da precificação das opções, avaliou-se o desempenho de algoritmos genéticos na otimização de carteiras estruturadas com esses derivativos, com três funções de avaliação diferentes, a fim de aumentar o potencial retorno de um investimento, minimizando seus riscos. O sistema evolucionário implementado demonstrou ser satisfatório quando comparado a carteira otimizada com diversas outras estratégias comuns de mercado, demonstrando ser uma alternativa de apoio a decisão para investidores e gestores de carteiras. |
|---|