Alocação de fundos de investimento imobiliários e estratégias de negociação: carteiras elaboradas em algoritmos de Reinforcement Learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barboza, Julia Pinheiro
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39301
Resumo: Pesquisa sem auxílio de agências de fomento
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spelling Alocação de fundos de investimento imobiliários e estratégias de negociação: carteiras elaboradas em algoritmos de Reinforcement LearningAllocation of real estate investment funds and trading strategies: portfolios created using Reinforcement Learning algorithmsAtor críticoFundos de Investimento Imobiliários (FIIs)Estratégias de negociaçãoReinforcement LearningGestão de portfólioCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASPesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)No que tange à esfera dos investimentos financeiros, as estratégias de negociação empenham um papel crucial. Contudo, perante o dinamismo e complexidade que o mercado de ativos apresenta, torna-se laborioso projetar táticas lucrativas. Nesta pesquisa, buscou-se uma abordagem que utiliza esquemas de aprendizado por reforço, a fim de compreender padrões de mercado e trazer uma estratégia de negociação de Fundos de Investimento Imobiliários (FIIs), utilizada em período determinado e com o propósito de maximizar o retorno de uma carteira proposta. Utilizou-se um agente de inteligência artificial configurado com Reinforcement Learning e obtivemos estratégias de negociação de carteiras, ao gerar gráficos através dos algoritmos baseados em ator crítico: Proximal Policy Optimization (PPO), Advantage ActorCritic (A2C), Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), Soft Actor-Critic (SAC) e Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3). Esta abordagem procurou utilizar os melhores atributos de cada um dos algoritmos, emitindo diferentes ordens de compra ou venda, a depender das diferentes situações do mercado. Foram analisados FIIs elegíveis para este método, segundo critérios definidos durante a pesquisa. Deste modo, os algoritmos foram testados em 26 Fundos Imobiliários de Investimento, internos ao Índice de Fundos Imobiliários (IFIX), que possuem liquidez adequada para satisfazer o volume de dados necessários. A performance resultante da carteira proposta, com os diferentes algoritmos de aprendizado por reforço foi avaliada e comparada com a estratégia Buy and Hold e o índice IFIX, junto a de alocação de portfólio de variância mínima. A estratégia dos algoritmos individuais propostos são mostrados para superar as estratégias mencionadas e, superaram a carteira de mínima variância. Assim, esse estudo melhora a compreensão do uso de algoritmos de aprendizado ao criar estratégias de investimento para fundos de investimento imobiliário (FIIs), além de propor que o gerenciamento de investimentos orientado por dados pode ser mais eficaz e, simultaneamente, reduzir conflitos de interesses e evitar decisões imprecisas. Isso é feito ao mostrar uma contraposição à Hipótese de Mercado Eficiente (HME), em favor da Hipótese de Mercado Adaptativo (HMA).Universidade Federal de UberlândiaBrasilAdministraçãoBarboza, Flávio Luiz de Moraeshttp://lattes.cnpq.br/4204955149040832Sampaio, Aleandra da Silva Figueirahttp://lattes.cnpq.br/4897620765386940Barboza, Julia Pinheiro2023-10-20T18:40:39Z2023-10-20T18:40:39Z2023-10-04info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfBARBOZA, Julia Pinheiro. Alocação de fundos de investimento imobiliários e estratégias de negociação: carteiras elaboradas em algoritmos de Reinforcement Learning. 2023. 16 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Administração) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39301porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2023-10-21T06:26:54Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/39301Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2023-10-21T06:26:54Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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