Algoritmos genéticos na otimização de carteiras de ações no Brasil (2020)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, GUILHERME ISAAC GIORGETE - FEA
- Unidade: FEA
- Subjects: ALGORITMOS; MERCADO DE CAPITAIS
- Language: Português
- Abstract: Compor uma carteira no mercado acionário, pode envolver escolher os ativos com a melhor relação risco-retorno considerando a aversão ao risco do investidor. Para encontrar os pesos em um universo de ativos, os tradicionais métodos de otimização, baseados em gradientes, são hoje amplamente utilizados por investidores. Os algoritmos genéticos são uma alternativa aos métodos tradicionais que quando sujeitos a máximos e mínimos locais e erros de estimação dos parâmetros podem ser considerados métodos de otimização ineficientes. Já os AGs são modelos de computação evolucionária que se fundamentam na teoria da evolução e na seleção natural para percorrem o espaço com as soluções possíveis em busca da solução ótima se baseando em regras definidas, evitando então, os máximos e mínimos locais. Este artigo estuda o uso de algoritmos genéticos para otimização de carteiras de ações no Brasil. São comparados os resultados das carteiras de variância mínima e das carteiras que maximizam a razão de Sharpe otimizadas por métodos de gradiente e por algoritmos genéticos com diferentes frequências de rebalanceamento. Foram utilizados como benchmarks o índice IBOVESPA, CDI (Certificados de Depósitos Interfinanceiros) e a CIP (Carteira Igualmente Ponderada). Os resultados no período estudado de janeiro de 2010 a dezembro de 2019 apontam para uma superioridade da carteira de variância mínima otimizada por algoritmo genético quando não rebalanceada analisando o retorno, a volatilidade e o Índice de Modigliani no período. Conclui-se, então, que os algoritmos genéticos são uma alternativa vantajosa para o investidor na otimização de carteiras, com potencial de geração de resultados financeiros positivos
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ABNT
OLIVEIRA, Guilherme Isaac Giorgete. Algoritmos genéticos na otimização de carteiras de ações no Brasil. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2846d9d3-7957-466e-8e15-196817bbd177/Algoritmos%20gen%C3%A9ticos%20na%20otimiza%C3%A7%C3%A3o%20de%20carteiras%20de%20a%C3%A7%C3%B5es%20no%20Brasil.pdf. Acesso em: 16 mar. 2025. -
APA
Oliveira, G. I. G. (2020). Algoritmos genéticos na otimização de carteiras de ações no Brasil (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2846d9d3-7957-466e-8e15-196817bbd177/Algoritmos%20gen%C3%A9ticos%20na%20otimiza%C3%A7%C3%A3o%20de%20carteiras%20de%20a%C3%A7%C3%B5es%20no%20Brasil.pdf -
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Oliveira GIG. Algoritmos genéticos na otimização de carteiras de ações no Brasil [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2846d9d3-7957-466e-8e15-196817bbd177/Algoritmos%20gen%C3%A9ticos%20na%20otimiza%C3%A7%C3%A3o%20de%20carteiras%20de%20a%C3%A7%C3%B5es%20no%20Brasil.pdf -
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Oliveira GIG. Algoritmos genéticos na otimização de carteiras de ações no Brasil [Internet]. 2020 ;[citado 2025 mar. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2846d9d3-7957-466e-8e15-196817bbd177/Algoritmos%20gen%C3%A9ticos%20na%20otimiza%C3%A7%C3%A3o%20de%20carteiras%20de%20a%C3%A7%C3%B5es%20no%20Brasil.pdf
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