Análise de desempenho de portfólios que combinam modelos de machine learning e otimização multiobjetivo no mercado de ações brasileiro
A construção de um portfólio de investimento através da seleção criteriosa de ações é uma atividade crucial para os investidores. Nesse contexto, os métodos de inteligência artificial despontam como ferramentas fundamentais para apoiar as decisões dos investidores. O objetivo principal desta pesquis...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas Gerais (IFMG) |
| Repositorio: | Repositório Institucional do Instituto Federal de Minas Gerais (RI-IFMG) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositoriohomolog.ifmg.edu.br:20.500.14387/2169 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.14387/2169 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Investimentos Seleção de carteiras de investimentos Otimização de portfólio Markowitz Machine learning |
| Sumario: | A construção de um portfólio de investimento através da seleção criteriosa de ações é uma atividade crucial para os investidores. Nesse contexto, os métodos de inteligência artificial despontam como ferramentas fundamentais para apoiar as decisões dos investidores. O objetivo principal desta pesquisa é comparar diferentes métodos de machine learning para realizar a pré-seleção de ativos e analisar a combinação desses métodos na avaliação do desempenho de carteiras otimizadas. Essas carteiras serão integradas a um modelo de otimização multiobjetivo que busca maximizar o retorno e minimizar o risco. Para atingir essa meta, a dissertação desdobrou-se nos seguintes objetivos específicos, cada um estruturado como um artigo:i) Otimização de portfólio de investimento: uma revisão bibliométrica (Produto Bibliográfico 1); ii) Seleção de ativos e otimização de portfólios de investimentos com métodos de inteligência artificial: uma revisão sistemática e bibliométrica da literatura (Produto Bibliográfico 2); iii) Análise de desempenho de portfólios que combinam modelos de machine learning e otimização multiobjetivo no mercado de ações brasileiro (Produto Bibliográfico 3). O artigo empírico proposto nesta dissertação foi fundamentado nos dois artigos de revisão bibliométrica. Utilizando os modelos de machine learning, nomeadamente: a) Random Forest, b) Multilayer Perceptron (MLP), e c) Extreme Gradient Boosting (XGBoost), cada modelo foi treinado e validado para realizar a pré-seleção de ações com base em indicadores financeiros. Posteriormente, após a seleção de ações feita por cada modelo, foi conduzida a otimização do portfólio para determinar o percentual de alocação em cada ativo. É importante destacar que as carteiras selecionadas pelos modelos de inteligência artificial foram testadas por meio de backtesting, no qual foram calculados os seguintes indicadores de desempenho: i) índice de Sharpe, ii) índice de Treynor, iii) Alfa de Jensen e iv) VAR. O artigo empírico evidenciou que a combinação de modelos de machine learning e um modelo multiobjetivo gerou indicadores de desempenho superiores em comparação com os portfólios testados sem o uso combinado da técnica de machine learning e otimização multiobjetivo. Finalmente, como produto técnico, apresenta-se um algoritmo utilizado no artigo empírico (Produto Técnico/Tecnológico 1). |
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