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Tipo do documento: Dissertação
Título: Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo.
Autor: Kaupa, Paulo Henrique 
Primeiro orientador: Sassi, Renato José
Primeiro membro da banca: Librantz, Andre Felipe Henriques
Segundo membro da banca: Souza, Reinaldo Castro
Resumo: As Bolsas de Valores são instituições que intermediam as operações de compra e venda de ações e de valores mobiliários funcionando como um elo entre empresas e investidores. Investimentos em Bolsas de Valores têm chamado a atenção de novos investidores por prover retornos financeiros maiores quando comparados às tradicionais formas de investimento, como por exemplo, a Renda Fixa. Entretanto, esta é uma forma de investimento com alto grau de risco em que o investidor deve selecionar uma carteira de ações que combine lucro maximizado com risco minimizado. Identificar corretamente as tendências nos preços das ações com a ajuda de uma técnica é fundamental para este investidor. Técnicas da Inteligência Artificial podem ser aplicadas nesta identificação. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas da Inteligência Artificial na seleção de ações para investimento na Bolsa de Valores de São Paulo, como as Redes Neurais Artificiais do tipo Multilayer Perceptron e a Teoria dos Rough Sets. Os experimentos foram realizados em duas etapas divididas em fases a fim de selecionar carteiras de ações para investimento. Após a seleção das carteiras foi aplicado o Modelo de Markowitz e a Equação de Ponderação para o gerenciamento do risco. Os retornos das carteiras gerenciadas foram comparados com o índice Ibovespa utilizado como benchmark. Os resultados obtidos apontam positivamente para a aplicação das duas técnicas da Inteligência Artificial na seleção de carteiras de ações para investimento na Bolsa de Valores de São Paulo.
Abstract: The Stock Exchanges are institutions that mediate the buying and selling of stocks and securities, acting as a link between companies and investors. Investing in the Stock Exchanges has called the attention of new investors by providing greater financial returns compared to traditional forms of investment, such as the Fixed Income. However, this is a form of investment with a high degree of risk whereupon the investor should select a portfolio which combines maximized profits with minimized risk. Correctly identify trends in stock prices with the assistance of a technique is critical for this investor. Artificial Intelligence techniques can be applied in this identification. The objective of this work was to apply Artificial Intelligence techniques in selecting stocks to invest in the Stock Exchange of São Paulo, such as Artificial Neural Networks and the type Multilayer Perceptron Theory of Rough Sets. The experiments were performed in two stages divided into phases in order to select stocks for investment portfolios. Upon selection of portfolios we applied the Markowitz model and a Weighting Equation for risk management. The returns of managed portfolios were compared with the Bovespa index used as a benchmark. Obtained results appoint positively to the application of the two techniques of Artificial Intelligence in the selection of stock portfolios for investment on the Stock Exchange of São Paulo.
Palavras-chave: Bolsa de Valores
Teoria dos Rough Sets
Redes Neurais Artificiais
Modelo de Markowitz
Seleção de Carteiras de Ações
Stock Exchange
Investments
Rough Set Theory
Artificial Neural Networks
Markowitz Model
Portfolio Selection
Área(s) do CNPq: ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Idioma: por
País: BR
Instituição: Universidade Nove de Julho
Sigla da instituição: Uninove
Departamento: Engenharia
Programa: Programa de Mestrado em Engenharia de Produção
Citação: KAUPA, Paulo Henrique. Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo.. 2013. 156 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia) - Universidade Nove de Julho, São Paulo, 2013.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/200
Data de defesa: 14-Jun-2013
Appears in Collections:Programa de Mestrado em Engenharia de Produção

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