Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kaupa, Paulo Henrique
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
Texto Completo: http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/200
Resumo: 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.
id NOVE_14e2cde2f4cb3cfe7631a806774266ad
oai_identifier_str oai:localhost:tede/200
network_acronym_str NOVE
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
repository_id_str
spelling Sassi, Renato Joséhttp://lattes.cnpq.br/8750334661789610Librantz, Andre Felipe Henriqueshttp://lattes.cnpq.br/3569470521730110Souza, Reinaldo Castrohttp://lattes.cnpq.br/6992824817295435CPF:32704559848http://lattes.cnpq.br/0074185478343196Kaupa, Paulo Henrique2015-04-07T21:10:36Z2013-09-182013-06-14KAUPA, 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.http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/200The 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.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.Made available in DSpace on 2015-04-07T21:10:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 B_Paulo Henrique Kaupa.pdf: 2171050 bytes, checksum: 362c4a946e7dddbfc8b55d9867366273 (MD5) Previous issue date: 2013-06-14application/pdfporUniversidade Nove de JulhoPrograma de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de ProduçãoUninoveBREngenhariabolsa de valoresteoria dos Rough Setsredes neurais artificiaismodelo de Markowitzseleção de carteiras de açõesstock exchangeinvestmentsrough set theoryartificial neural networksMarkowitz modelportfolio selectionENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOAplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Pauloinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis2551182063231974631600info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninoveinstname:Universidade Nove de Julho (UNINOVE)instacron:UNINOVEORIGINALB_Paulo Henrique Kaupa.pdfapplication/pdf2171050http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/200/1/B_Paulo+Henrique+Kaupa.pdf362c4a946e7dddbfc8b55d9867366273MD51tede/2002022-06-06 15:13:45.029oai:localhost:tede/200Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bibliotecatede.uninove.br/PRIhttp://bibliotecatede.uninove.br/oai/requestbibliotecatede@uninove.br||bibliotecatede@uninove.bropendoar:2022-06-06T18:13:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove - Universidade Nove de Julho (UNINOVE)false
dc.title.por.fl_str_mv Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
title Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
spellingShingle Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
Kaupa, Paulo Henrique
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
ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
title_short Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
title_full Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
title_fullStr Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
title_full_unstemmed Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
title_sort Aplicação de técnicas da inteligência artificial na seleção de ações para investimento na bolsa de valores de São Paulo
author Kaupa, Paulo Henrique
author_facet Kaupa, Paulo Henrique
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Sassi, Renato José
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8750334661789610
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Librantz, Andre Felipe Henriques
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/3569470521730110
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Souza, Reinaldo Castro
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6992824817295435
dc.contributor.authorID.fl_str_mv CPF:32704559848
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0074185478343196
dc.contributor.author.fl_str_mv Kaupa, Paulo Henrique
contributor_str_mv Sassi, Renato José
Librantz, Andre Felipe Henriques
Souza, Reinaldo Castro
dc.subject.por.fl_str_mv bolsa de valores
teoria dos Rough Sets
redes neurais artificiais
modelo de Markowitz
seleção de carteiras de ações
topic 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
ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
dc.subject.eng.fl_str_mv stock exchange
investments
rough set theory
artificial neural networks
Markowitz model
portfolio selection
dc.subject.cnpq.fl_str_mv ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
description 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.
publishDate 2013
dc.date.available.fl_str_mv 2013-09-18
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-06-14
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-04-07T21:10:36Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv 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.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/200
identifier_str_mv 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.
url http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/200
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.cnpq.fl_str_mv 2551182063231974631
dc.relation.confidence.fl_str_mv 600
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Nove de Julho
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção
dc.publisher.initials.fl_str_mv Uninove
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Engenharia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Nove de Julho
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
instname:Universidade Nove de Julho (UNINOVE)
instacron:UNINOVE
instname_str Universidade Nove de Julho (UNINOVE)
instacron_str UNINOVE
institution UNINOVE
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove
bitstream.url.fl_str_mv http://localhost:8080/tede/bitstream/tede/200/1/B_Paulo+Henrique+Kaupa.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 362c4a946e7dddbfc8b55d9867366273
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Uninove - Universidade Nove de Julho (UNINOVE)
repository.mail.fl_str_mv bibliotecatede@uninove.br||bibliotecatede@uninove.br
_version_ 1811016860002418688