Banca de DEFESA: Fernando Garcia Diniz Campos Ferreira

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Fernando Garcia Diniz Campos Ferreira
DATA : 24/11/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

Análise de integração da classificação de tendências financeiras e otimização de portfólios

PALAVRAS-CHAVES:

Finanças computacionais. Otimização de portfólio. Classificação de séries temporais. Algoritmo evolutivo. Aprendizagem de Máquina.

PÁGINAS: 151
RESUMO:

A área de Finanças Computacionais é marcada por profundas mudanças nas últimas décadas provenientes do surgimento de um rápido desenvolvimento tecnológico que permitiu a incorporação de técnicas computacionais complexas para modelagem e predição dos movimentos dos preços no Mercado Financeiro. Neste cenário, este trabalho propõe um arcabouço computacional composto por diferentes modelos e técnicas de otimização de portfólios financeiros e de classificação de tendências de ativos financeiros, além de proporcionar diferentes formas de integração das duas abordagens. Assim, o arcabouço é composto por quatro modelos propostos para otimização de portfólio e um método para a solução de cada um desses modelos, além de doze algoritmos de classificação utilizando conjuntos de atributos também propostos no trabalho e, por fim, três formas de integração dos métodos de otimização e classificação são considerados. Para os métodos de otimização de portfólio, métodos exatos apresentam melhores soluções, apesar de apresentarem tempos de execução muito maiores que meta-heurísticas. Para a classificação de tendências, os resultados indicam que o Convolutional Neural Network (CNN) foi é o algoritmo que apresenta o melhor desempenho, no geral, considerando os classificadores utilizados. Simulações de investimentos mostram que negociações a uma frequência maior geram custos de transação maiores, podendo inviabilizar a utilização da metodologia proposta. Combinações de otimização de portfólios e classificações financeiras podem aproveitar as vantagens de ambas as abordagens, como mostrado pelos resultados que apresentam maiores retornos acumulados para métodos combinados. Finalmente, pode-se observar que os melhores métodos de otimização e classificação dependem muito da estratégia de operação adotada e das preferências do investidor, justificando o desenvolvimento deste arcabouço computacional proposto, composto por vários métodos.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FREDERICO GADELHA GUIMARÃES - UFMG
Interno - ADRIANO CESAR MACHADO PEREIRA - UFMG
Interno - ARTHUR RODRIGO BOSCO DE MAGALHAES
Externo ao Programa - FELIPE DIAS PAIVA
Presidente - RODRIGO TOMAS NOGUEIRA CARDOSO