Optimization of technical trading rules in forex market using genetic algorithm

• Autor(a) principal: Silva, Pedro Franco
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/6396
• topic: Technical analysis; Genetic algorithm; Efficient market hypothesis; Backtesting; Análise técnica; Algoritmo; Finanças

A análise técnica, juntamente com a análise fundamental, é uma das metodologias mais conhecidas que os traders utilizam nos mercados financeiros, com o propósito de prever a direcção do preço das acções através da análise do seu historial de preços. Esta análise tem como objectivo obter ganhos acima da média do mercado. Nesta tese, pretende-se desenvolver estratégias fiáveis, no mercado cambial, através do processo de algoritmo genético, que tem como objectivo a optimização dos parâmetros dos indicadores da análise técnica (Double Crossover, Bollinger Band, MACD, RSI, Stochastic, Parabolic SAR, ADX). Os resultados obtidos pelas estratégias optimizadas são comparados com a estratégia Buy and Hold. Para verificar a robustez dos resultados obtidos utiliza-se o teste t, que permite provar se os resultados são estatisticamente significativos. A amostra inclui os preços diários desde Janeiro de 2005 até Dezembro de 2011, o que permite analisar as diferentes fases do mercado financeiro – Tendência de subida, tendência de descida e neutra. A amostra também inclui a crise financeira que começou no verão de 2007. Este estudo rejeita a hipótese do mercado eficiente, pois os resultados obtidos pelas estratégias obtiveram maior retorno que a estratégia Buy and Hold em ambos os períodos: in-the-sample (95%) e out-of-sample (60%). Adicionalmente, é possível concluir que os parâmetros optimizados no período de treino não oferecem garantia que os resultados sejam consistentes no período de teste.