Estratégias de investimento baseadas em microestrutura de mercado
| dc.creator | Alef Willis Magno Miranda | |
| dc.date.accessioned | 2020-01-28T18:13:29Z | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-08T23:14:39Z | |
| dc.date.available | 2020-01-28T18:13:29Z | |
| dc.date.issued | 2019-07-03 | |
| dc.description.abstract | The use of autonomous trading agents in stock markets is becoming more common over time, although it is yet little explored in Brazil. With the large amount of available financial data, the construction of new trading models is feasible. The main objective of this work is to propose new financial indicators based on market micro-structure in order to create new automated investment strategies. To achieve this goal, a stock exchange simulator is built, a set of financial indicators based on market micro-structure and the principles for labelling prices series are defined and, finally, an autonomous trading agent is constructed. Firstly, the simulator, capable of reproduction of the orders and trades sent to the stock exchange of past trading days, is presented. Secondly, the set of financial indicators based on market micro-structure aspects and the necessary principles to label price series are defined. Lastly, the autonomous agent based on such indicators is built and, then, experimental validation is performed analysing financial metrics of the agent. In order to perform the experimental validation, data from future contracts of dollar of 2018 from B3 are chosen. The financial results obtained from the agent are evaluated in multiple scenarios varying parameters of network latency and operational costs. Such financial results show the potential of using micro-structure market data to construct automated investment strategies. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1843/32279 | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/ | |
| dc.subject | Computação – Teses | |
| dc.subject | Inteligência Artificial – Teses | |
| dc.subject | Mercado Financeiro – Teses | |
| dc.subject | Bolsa de valores – Teses | |
| dc.subject | Modelagem de Dados – Teses | |
| dc.subject.other | Inteligência artificial | |
| dc.subject.other | Mercado financeiro | |
| dc.subject.other | Bolsa de valores | |
| dc.subject.other | Modelagem de dados | |
| dc.title | Estratégias de investimento baseadas em microestrutura de mercado | |
| dc.type | Dissertação de mestrado | |
| local.contributor.advisor1 | Adriano Cesar Machado Pereira | |
| local.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6813736989856243 | |
| local.contributor.referee1 | Anisio Mendes Lacerda | |
| local.contributor.referee1 | Allbens Atman Picardi Faria | |
| local.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/6007334050448204 | |
| local.description.resumo | O uso de agentes autônomos de negociação no mercado financeiro se torna cada vez mais comum, apesar de no Brasil ainda ser muito pouco explorado. Com um grande volume de dados financeiros disponíveis, torna-se viável a construção de novos modelos de negociação. O objetivo deste trabalho é propor novos indicadores baseados em microestrutura de mercado para criar novas estratégias de investimento automatizadas. Para alcançar esse objetivo, constrói-se um simulador de bolsa de valores, um conjunto de indicadores baseados em microestrutura de mercado, uma técnica de rotulação de séries de preço e, por fim, um agente autônomo de negociação. A princípio, apresenta-se um simulador capaz de reproduzir as ordens e negociações enviadas à bolsa de valores dos dias de negociação passados. Em seguida, derivam-se indicadores financeiros baseados em aspectos de microestrutura de mercado e os princípios necessários para produzir rotulação de séries de preço. Por fim, construiu-se um agente autônomo que toma decisões baseando-se em tais indicadores e realiza-se a validação experimental, na qual avaliam-se métricas financeiras do agente. A base de dados escolhida para a validação experimental consiste dos dados de negociação de 2018 do minicontrato futuro de dólar da B3. Os resultados financeiros obtidos pelo agente autônomo são avaliados em diferentes cenários considerando-se custos de operação e latências de rede. Tais resultados financeiros revelam o potencial de se utilizar dados de microestrutura de mercado para construção de estratégias automatizadas de investimento. | |
| local.publisher.country | Brasil | |
| local.publisher.department | ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO | |
| local.publisher.initials | UFMG | |
| local.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |