Métodos estocásticos em Otimização de carteiras: Aspectos não-lineares e genéticos / Stochastic methods in Portfolio Optimization: Nonlinear aspects and genetic

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

19/02/2010

RESUMO

Este trabalho investiga as series temporais financeiras do mercado brasileiro, utilizando conceitos de Processos Estocásticos, como a modelagem ARIMA e GARCH, e de Algoritmos Genéticos, como as técnicas de cruzamento e mutação. Como objetivo deve-se encontrar uma resposta ao seguinte problema: Qual ativo escolho para investimento?, a partir da otimização de carteiras de ações do índice IBrX, isto é, a escolha da proporção ótima de investimento numa carteira, que leva ao menor risco e ao maior retorno possíveis. No decorrer do trabalho, foram apresentados os conceitos e codificações que serão utilizados na aplicação final, a qual consiste em comparar dois algoritmos desenvolvidos: AG1 e AG2. O primeiro deles, AG1, tem como função de aptidão a função retorno da carteira, e o objetivo do algoritmo é otimizá-la, ou seja, encontrar o seu valor máximo. Já o segundo, AG2, tem como função de aptidão a função VaR, que calcula o risco da carteira, e o objetivo do algoritmo é otimizá-la, ou seja, encontrar seu mínimo. Como aplicação final, foram aplicadas a esses algoritmos três carteiras, compostas por 12 ações cada. Os resultados obtidos foram que o AG2 é o algoritmo mais eficiente e a carteira 1 é a melhor escolha para investimento.

ASSUNTO(S)

otimização de carteiras algoritmos genéticos processos estocásticos matematica aplicada stochastic process genetic algorithm portifolio optimization

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