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Aplicação das wavelets na detecção da reversão de tendências no mercado financeiro
(2016) Penof Júnior, D. G.
Este trabalho busca desenvolver um método para detectar reversões de tendência seguidas de quedas no mercado financeiro brasileiro usando wavelets. A partir do conceito da lei de potência log-periódica, caracterizada pelas reduções da amplitude e do período das suas oscilações conforme se aproxima o momento crítico (onde as quedas são mais prováveis), utilizou-se a Transformada Wavelet Contínua para detectar este aumento na frequência de oscilação da série temporal dos preços de ativos financeiros e gerar sinais de venda. Com este objetivo, foi desenvolvido um algoritmo para testar diferentes tipos de wavelets e parâmetros de cálculo do Índice Wavelet, avaliando qual combinação de parâmetros obtém os melhores resultados, bem como, comparando esses resultados às ferramentas de Análise Técnica existentes. Os resultados indicam que o método proposto para cálculo do Índice Wavelet detecta com sucesso reversões de tendências seguidas de quedas significativas (acima de 10%) no mercado financeiro brasileiro. Nas quedas acima de 15%, as perdas por venda antecipada foram de 45,0% (em média) no grupo de busca e 43,9% no grupo de teste, sem falsos negativos, utilizando principalmente a wavelet de Meyer. Sua performance também foi superior às ferramentas de Análise Técnica como MACD e IFR.
O potencial de redes complexas para análise do mercado de ações
(2013) Fukuma, W.
Nos últimos anos as Redes Complexas têm se mostrado bastante eficiente modelando diversos problemas de entidades e suas relações de diversas áreas do mundo real: pessoas e seus relacionamentos de amizade, aviões e seus voos entre aeroportos, doença e sua propagação de contágio,entre outras. Por outro lado, uma área que é sempre muito discutida, é a área de economia, mais precisamente a Bolsa de Valores, e com a teoria clássica de Markovitz da gestão de risco de carteirasde investimento possibilitou a modelagem relacionando as ações e suas correlações. Com isso em mente, este trabalho propõem modelar, utilizando Redes Complexas, o mercado de ações do ponto de vista de otimização de carteiras sob a teoria clássica de Markovitz. Para tanto, uma matriz de correlações das variações dos preços de fechamento é computado através de pares de ações da Bovespa (Bolsa de Valores de São Paulo) formando uma rede mercadológica. Além disso, juntamente, será construído uma árvore de espalhamento mínimo com base na distância da matriz de correlações, esta árvore é um subdomínio da rede mercadológica com as correlações mais fortes entre as açõess. A partir daí, serão investigados propriedades físicas utilizando algumas medidas como: Densidade, Distribuição de Graus, Matriz de Distâncias de Caminhos, Coeficiente de Clusterização e Modularidade. Com essas medidas, é possível verificar o modelo da rede estudada, analisar os agrupamentos da rede, retirar informações topológicas e semânticas da Bolsa de Ações. Além disso, é utilizado um método para estudar o comportamento das redes com o passar do tempo, e analisar suas mudanças. Os resultados sugerem que a árvore de espalhamento mínimo possui comportamento de rede livre de escalas.