Timing no mercado de ações no brasil com padrões candlesticks e indicadores associados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Maia, Abraão Vieira
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UEFS
Texto Completo: http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/683
Resumo: The biggest challenge for stock market traders is to identify the timing to enter and exit in a trade. This research uses a trading system based on bullish and bearish candlesticks patterns to identify buy and sell signals in the brazilian’s stock market with exit through the chandelier method. The trading system was tested during the period 2005 and 2010 for application in two strategies between 2011 and 2016. The statistical significance and robustness of the strategies were evaluated through skewness, kurtosis, Monte Carlo, z-score, t-test and walk-forward. They revealed some prediction in bullish candlesticks standards
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The statistical significance and robustness of the strategies were evaluated through skewness, kurtosis, Monte Carlo, z-score, t-test and walk-forward. They revealed some prediction in bullish candlesticks standardsO maior desafio para os investidores no mercado de ações é identificar o momento para entrar e sair de uma negociação. Esta pesquisa utilizou um sistema de negociação baseado em padrões candlesticks de alta e de baixa para gerar sinal de compra/venda no mercado brasileiro de ações e vender/comprar por meio do método chandelier exit. O sistema de negociação foi testado para simular negociações no período entre 2005 e 2010 e para aplicação em duas estratégias no período entre 2011 e 2016. A significância estatística e robustez das estratégias foram avaliadas por meio daskewness, kurtosis, Monte Carlo, z-score, t-test e walk-forward. Eles revelaram algum grau de predição nos padrões de candlesticks de altaSubmitted by Verena Pereira (verenagoncalves@uefs.br) on 2018-07-20T23:30:41Z No. of bitstreams: 1 DissertaçãoMestradoVersãoFinalCD.pdf: 2552948 bytes, checksum: 021c9ef4954fba969e5860759364257e (MD5)Made available in DSpace on 2018-07-20T23:30:41Z (GMT). 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