- O documento descreve um estudo sobre o uso de algoritmos genéticos para tomar decisões de compra e venda de ações baseadas em análise técnica do mercado de ações.
- Foram realizados quatro experimentos testando diferentes estratégias de análise técnica e parâmetros dos algoritmos genéticos.
- O quarto experimento obteve os melhores resultados, com lucros médios superiores à variação anual do mercado e menor risco.
Análise e desenvolvimento de algoritmo para operação em bolsa de valores base...Rodrigo Ferreira
A negociação em mercados de capitais, sempre foi uma área de bastante
interesse por parte de instituições financeiras e investidores individuais, por
possuir um grande leque de possibilidades a serem exploradas. Entretanto, os
limites da capacidade do homem em analisar estratégias de investimento para
avaliar os melhores momentos para comprar e vender ativos em tempo hábil,
aflorou a necessidade do desenvolvimento de sistemas automatizados que
operam em bolsas de valores, comprando e vendendo ativos baseado em
estratégias pré-programadas.
Cada vez mais, a utilização desse tipo de tecnologia vem ganhando os
mercados em todo o mundo, nos Estados Unidos por exemplo, cerca de 70%
das operações já são realizadas por robôs de mercado, enquanto que no brasil,
apenas 10% das operações utilizam esse tipo de tecnologia, ainda assim,
implantadas e desenvolvidas em sua grande maioria, por instituições
estrangeiras.
A abordagem proposta para essa API trata do desenvolvimento de um
algoritmo com conceitos de aprendizado de máquina, para tentar otimizar os
ganhos obtidos em mercados de valores, visando integrar setor de mercados
de capitais com a ciência da computação no sentido de ampliar as
possibilidades.
Dessa forma, a ampliação da oferta e desenvolvimento dessas
tecnologias para o mercado brasileiro são de grande importância para que as
instituições financeiras permaneçam competitivas em um cenário cada vez
mais globalizado.
Demonstração de funcionamento do sistema, juntamente com os cenários de comunicação de emergência que podem ser simulados, através de animação das linhas de comunicação, que podem ser: ligação de telefones fixos, celulares, envio de mensagens de texto, posts no Twitter e Facebook além de ativação de sirenes locais.
Slides do artigo apresentado na XXX Jornada de Iniciação Científica da UFRJ, no Fórum Nacional de Professores de Jornalismo 2009 e no Intercom 2009 sob o título "Usos e Apropriações da Linguagem Audiovisual na Universidade: as experiências do webjornalismo audiovisual". Autoras: Carolina Pádua, Juliana Teixeira e Lidiane Queiroz.
Entender quando é necessário utilizar análise fatorial;
Entender as premissas para a utilização da análise fatorial;
Diferenciar A.F de outras técnicas multivariadas;
Entender os principais métodos de rotação;
Determinar o número de fatores a serem extraídos;
Nomear fatores;
Saber o que é carga fatorial;
Aplicações computacionais.
Análise e desenvolvimento de algoritmo para operação em bolsa de valores base...Rodrigo Ferreira
A negociação em mercados de capitais, sempre foi uma área de bastante
interesse por parte de instituições financeiras e investidores individuais, por
possuir um grande leque de possibilidades a serem exploradas. Entretanto, os
limites da capacidade do homem em analisar estratégias de investimento para
avaliar os melhores momentos para comprar e vender ativos em tempo hábil,
aflorou a necessidade do desenvolvimento de sistemas automatizados que
operam em bolsas de valores, comprando e vendendo ativos baseado em
estratégias pré-programadas.
Cada vez mais, a utilização desse tipo de tecnologia vem ganhando os
mercados em todo o mundo, nos Estados Unidos por exemplo, cerca de 70%
das operações já são realizadas por robôs de mercado, enquanto que no brasil,
apenas 10% das operações utilizam esse tipo de tecnologia, ainda assim,
implantadas e desenvolvidas em sua grande maioria, por instituições
estrangeiras.
A abordagem proposta para essa API trata do desenvolvimento de um
algoritmo com conceitos de aprendizado de máquina, para tentar otimizar os
ganhos obtidos em mercados de valores, visando integrar setor de mercados
de capitais com a ciência da computação no sentido de ampliar as
possibilidades.
Dessa forma, a ampliação da oferta e desenvolvimento dessas
tecnologias para o mercado brasileiro são de grande importância para que as
instituições financeiras permaneçam competitivas em um cenário cada vez
mais globalizado.
Demonstração de funcionamento do sistema, juntamente com os cenários de comunicação de emergência que podem ser simulados, através de animação das linhas de comunicação, que podem ser: ligação de telefones fixos, celulares, envio de mensagens de texto, posts no Twitter e Facebook além de ativação de sirenes locais.
Slides do artigo apresentado na XXX Jornada de Iniciação Científica da UFRJ, no Fórum Nacional de Professores de Jornalismo 2009 e no Intercom 2009 sob o título "Usos e Apropriações da Linguagem Audiovisual na Universidade: as experiências do webjornalismo audiovisual". Autoras: Carolina Pádua, Juliana Teixeira e Lidiane Queiroz.
Entender quando é necessário utilizar análise fatorial;
Entender as premissas para a utilização da análise fatorial;
Diferenciar A.F de outras técnicas multivariadas;
Entender os principais métodos de rotação;
Determinar o número de fatores a serem extraídos;
Nomear fatores;
Saber o que é carga fatorial;
Aplicações computacionais.
Nesta palestra, discutiremos os princípios básicos de TDD e testes automatizados em PHP. Por meio de "live coding", Paulo Jr, mostrará que escrever testes é mais fácil do que parece, e que a bateria de testes traz uma segurança, muito bem vinda, à equipe de desenvolvimento.
PT-BR - Apresentado na Semana Integrar EST-UEA (2021). Mostro sobre as diferenças de aplicação de Machine Learning na academia e na Indústria, quais os prós e contras de cada cenário e como colocar as expectativas corretamente em ambos os contextos.
ENG - Presented in Semana Integrar EST-UEA (2021). I show the differences between the approach of Machine Learning in academia and industry, what are the pros and cons in each above scenario, and how to set correctly the expectations in both situations.
Anotações de aula da disciplina Modelagem de Sistemas de Informação de Rede do curso de Gestão de Tecnologia da Informação - 3º semestre - UNIP Paulista.
O que eu deveria saber antes de testar performance?Ariane Izac
Estou em um projeto que o foco é testar performance, e agora? Quais estratégias de teste precisamos analisar antes de colocar a mão na massa? Quais são os desafios que enfrentaremos? O que eu preciso saber antes de começar a "apanhar" de testes de performance?
A ideia é compartilhar os desafios e as soluções encontradas em um projeto cujo objetivo era melhorar a performance de um sistema.
Disciplina: Métodos Quantitativos I
Objetivo da aula: possibilitar uma visão geral da disciplina
Conteúdo: Dicas iniciais. Plano de ensino. O que é econometria financeira. Estatísticas descritivas. Coleta e Organização dos dados.
Plano de Estudos para Concurso TJ-SP Interior 2017 de Escrevente Técnico Judiciário.
Leia tudo sobre o plano de estudos tj sp no blog: https://www.estrategiaconcursos.com.br/blog/plano-de-estudo-para-o-tj-sp-interior-2017/
O que eu deveria saber antes de testar performance?Ariane Izac
Estou em um projeto que o foco é testar performance, e agora?
Quais estratégias de teste precisamos analisar antes de colocar a mão na massa?
Quais são os desafios e "crises existenciais" que enfrentaremos?
O que eu preciso saber antes de começar a "apanhar" de testes de performance?
A ideia é compartilhar os desafios e as soluções encontradas em um projeto cujo objetivo era melhorar a performance de um sistema.
A disciplina de Gerenciamento de Projetos, Programa e Portfólio vem sendo adotada amplamente nos últimos anos por empresas do mundo inteiro, que tem feito altos investimentos em pesquisa, treinamento e consultoria nesta área. Um dos pilares do gerenciamento profissional de portfólio é o desenvolvimento de uma metodologia de gerenciamento do portfólio para facilitar a gestão e o processo decisório nas empresas.
Saiba mais --> http://goo.gl/oM6tbB
Desenvolvimento Dirigido por Testes com JunitAdolfo Neto
O objetivo desta palestra é apresentar como funciona o desenvolvimento dirigido por testes (TDD, do termo em inglês "test-driven development"), uma técnica de projeto de software utilizada principalmente em métodos ágeis para o desenvolvimento de software. Além disso, serão mostrados exemplos práticos de como desenvolver sofwtare utilizando TDD com o auxílio do framework open source JUnit (http://junit.sourceforge.net/).
Nesta palestra, discutiremos os princípios básicos de TDD e testes automatizados em PHP. Por meio de "live coding", Paulo Jr, mostrará que escrever testes é mais fácil do que parece, e que a bateria de testes traz uma segurança, muito bem vinda, à equipe de desenvolvimento.
PT-BR - Apresentado na Semana Integrar EST-UEA (2021). Mostro sobre as diferenças de aplicação de Machine Learning na academia e na Indústria, quais os prós e contras de cada cenário e como colocar as expectativas corretamente em ambos os contextos.
ENG - Presented in Semana Integrar EST-UEA (2021). I show the differences between the approach of Machine Learning in academia and industry, what are the pros and cons in each above scenario, and how to set correctly the expectations in both situations.
Anotações de aula da disciplina Modelagem de Sistemas de Informação de Rede do curso de Gestão de Tecnologia da Informação - 3º semestre - UNIP Paulista.
O que eu deveria saber antes de testar performance?Ariane Izac
Estou em um projeto que o foco é testar performance, e agora? Quais estratégias de teste precisamos analisar antes de colocar a mão na massa? Quais são os desafios que enfrentaremos? O que eu preciso saber antes de começar a "apanhar" de testes de performance?
A ideia é compartilhar os desafios e as soluções encontradas em um projeto cujo objetivo era melhorar a performance de um sistema.
Disciplina: Métodos Quantitativos I
Objetivo da aula: possibilitar uma visão geral da disciplina
Conteúdo: Dicas iniciais. Plano de ensino. O que é econometria financeira. Estatísticas descritivas. Coleta e Organização dos dados.
Plano de Estudos para Concurso TJ-SP Interior 2017 de Escrevente Técnico Judiciário.
Leia tudo sobre o plano de estudos tj sp no blog: https://www.estrategiaconcursos.com.br/blog/plano-de-estudo-para-o-tj-sp-interior-2017/
O que eu deveria saber antes de testar performance?Ariane Izac
Estou em um projeto que o foco é testar performance, e agora?
Quais estratégias de teste precisamos analisar antes de colocar a mão na massa?
Quais são os desafios e "crises existenciais" que enfrentaremos?
O que eu preciso saber antes de começar a "apanhar" de testes de performance?
A ideia é compartilhar os desafios e as soluções encontradas em um projeto cujo objetivo era melhorar a performance de um sistema.
A disciplina de Gerenciamento de Projetos, Programa e Portfólio vem sendo adotada amplamente nos últimos anos por empresas do mundo inteiro, que tem feito altos investimentos em pesquisa, treinamento e consultoria nesta área. Um dos pilares do gerenciamento profissional de portfólio é o desenvolvimento de uma metodologia de gerenciamento do portfólio para facilitar a gestão e o processo decisório nas empresas.
Saiba mais --> http://goo.gl/oM6tbB
Desenvolvimento Dirigido por Testes com JunitAdolfo Neto
O objetivo desta palestra é apresentar como funciona o desenvolvimento dirigido por testes (TDD, do termo em inglês "test-driven development"), uma técnica de projeto de software utilizada principalmente em métodos ágeis para o desenvolvimento de software. Além disso, serão mostrados exemplos práticos de como desenvolver sofwtare utilizando TDD com o auxílio do framework open source JUnit (http://junit.sourceforge.net/).
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Clusterização de padrões de candlesticks utilizando Mapas de KohonenAndré Carvalho
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Um estudo sobre a aplicação de algoritmos genéticos no investimento em ações utilizando análise técnica
1. Um estudo sobre a aplicação de algoritmos genéticos
no investimento em ações utilizando análise técnica
André Santos Teixeira de Carvalho - 108090694
Matheus Motta de Almeida - 108135054
Orientador:
João Carlos Pereira da Silva
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Matemática - IM
Departamento de Ciência da Computação - DCC
3. Motivação
● Crescente popularização da bolsa
● Difícil aplicação manual dos métodos de
análise
● Analisar o comportamento do Mercado de
Ações é um problema interessante
4. Objetivo
Investigar e avaliar a utilização de Algoritmos
Genéticos na busca de melhores estratégias
de compra e venda de ações.
5. Mercado de Ações
● Investir em ações:
○ Renda variável
○ Alto potencial de lucro com alto risco → requer
estudo e análise!
○ Ordem de “stop”
● Como Analisar?
○ Análise Fundamentalista
○ Análise Técnica
10. Primeiro Experimento - Modelagem
● pi → Peso da estratégia i → [0,1]
● ei → Sinal da estratégia i → {-1, 0, 1}
Se resultante > 0 → Compra
Se resultante = 0 → Não faz nada
Se resultante < 0 → Vende
11. Primeiro Experimento - Genético
Indivíduo formado por genes reais
● p1 → Peso da “Cruzamento de Médias [9, 40]”
● p2 → Peso da “Zonas de IFR 14”
● stop → Porcentagem de “Stop” utilizada
Crossover Simples e Mutação Aleatória
14. Primeiro Experimento - Resultados
1. Treinamento ano a ano
● Bons resultados no
treinamento não implicam
em bons resultados no
teste
15. Primeiro Experimento - Resultados
2. Treinamento acumulado
● Melhor que o ano a ano
● Aumento do período de
treinamento não afeta o
lucro de forma crescente
○ 2001-2004 e 2001-
2005
16. Primeiro Experimento - Conclusão
Pesos tem pouca influência nos resultados
Próximo experimento → Aumentar a influência dos pesos
17. Segundo Experimento - Modelagem
Modificações no Primeiro Experimento
● Adição da estratégia Topos e Fundos OBV
● Capital utilizado na operação proporcional ao módulo
da resultante
● Adição de um “gap”
Se resultante > 0.5 → Compra
Se -0.5 <= resultante <= 0.5 → Não faz nada
Se resultante < -0.5 → Vende
18. Segundo Experimento - Genético
Indivíduo formado por genes reais
● p1 → Peso da “Cruzamento de Médias [9, 40]”
● p2 → Peso da “Zonas de IFR 14”
● p3 → Peso da “Topos e Fundos do OBV”
● stop → Porcentagem de “Stop” utilizada
Crossover Aritmético e Mutação Gaussiana
19. Segundo Experimento - Resultados
1. Treinamento ano a ano
● Melhora frente ao
primeiro experimento
● Bom resultado no
treinamento não implica
em bom resultado no
teste (2008 - 2009 )
20. Segundo Experimento - Resultados
2. Treinamento acumulado
● Melhora frente ao
primeiro experimento
● Melhor que o “ano a ano”
● Comportamento
crescente no treinamento
21. Segundo Experimento - Conclusão
Aumento da influência dos pesos
Próximo experimento → Mudança de direção do projeto
22. Terceiro Experimento
● Decisão baseada apenas em 1 estratégia
○ Variar os parâmetros da estratégia para encontrar a
combinação mais lucrativa
● Avaliar o impacto dos parâmetros do
genético na exploração
○ Representação Binária (32 bits/gene) x Real
○ Operadores
23. Terceiro Experimento - Genético
Duas representações experimentadas
Real Binária
● mme (1º gene) → Período da média exponencial
● mms (2º gene) → Período da média simples
● stop (3º gene) → Porcentagem de “Stop” utilizada
24. Terceiro Experimento - Resultados
Real Binária
Exploração do espaço de busca com mutação e elitismo
25. Terceiro Experimento - Resultados
Sem elitismo e sem mutação Com elitismo e mutação
Evolução do melhor indivíduo (Representação Binária)
28. Terceiro Experimento - Conclusão
● Difícil manipulação utilizando a representação real
● Concentração de máximos locais dificultou a
convergência
○ Choque de mutação
● Elistimo é um mecanismo importante
● Parâmetros do próximo experimento:
○ Representação binária, Elitismo, Mutação e Choque
de Mutação
29. Quarto Experimento - Modelagem
● Adição dos parâmetros de uma nova estratégia, “Zonas
de IFR”
● Adição do operador lógico (AND, OR, XOR, NAND)
○ Lógica booleana
■ Verdadeiro → compra
■ Falso → Não opera
○ Saída de operações apenas por “Stop”
31. Quarto Experimento - Resultado
1. Treinamento ano a ano
● Melhora em relação aos
outros experimentos
● Mesmo problema: bons
resultados no treinamento
não implica em bons
resultados no teste (2007,
2008)
32. Quarto Experimento - Resultado
2. Treinamento acumulado
● Melhor resultado do
projeto
● Resultados ruins nos
últimos anos levam a crer
que existe um problema
em usar um horizonte de
treinamento muito longo
33. Quarto Experimento - Conclusão
● Operador NAND aparecendo em mais de 90% dos
melhores indíviduos
○ Baixa aparição do AND
● Os resultados podem indicar o grau de incerteza
existente na Análise Técnica
○ Melhores parâmetros encontrados divergem dos
vendidos pelas corretoras
36. Conclusões
● Uma aplicação de algoritmos genéticos para a tomada
de decisão na Bolsa de Valores foi apresentada;
● A escolha dos operadores e parâmetros do AG foi
decisiva para o sucesso do quarto experimento;
● Foram obtidos resultados satisfatórios
○ Lucro médio superior a variação anual com metade
do desvio padrão (risco)
37. Trabalhos Futuros
● Maior leque de operações disponíveis;
○ Vendas a descoberto (no quarto experimento),
posições parciais, análise de risco e investimento
em múltiplas ações
● Adicionar outras informações à tomada de decisão;
○ Indicadores Fundamentalistas e notícias
● Generalizar o processo de treinamento e teste;
○ Utilizando diversas ações e índices
■ Escolher a melhor ação para ser investida
dependendo das condições atuais
39. Um estudo sobre a aplicação de algoritmos genéticos
no investimento em ações utilizando análise técnica
André Santos Teixeira de Carvalho - 108090694
Matheus Motta de Almeida - 108135054
Orientador:
João Carlos Pereira da Silva
Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Matemática - IM
Departamento de Ciência da Computação - DCC