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Desenvolvimento de plataforma de backtesting para testes de modelo de alta frequência
(2024) Sutton, Jonathan; Oliveira, Luís Antônio Bordignon de; Israel, Ricardo; Riccetti, Vitor Fortes Giuliano
Este projeto visa o desenvolvimento de uma plataforma de backtesting para alta frequência destinada à avaliação de modelos para a previsão de retornos em contratos futuros. A plataforma será utilizada pelos responsáveis da área Quant da Legacy Capital. Para cumprir com objetivo, foram utilizados raw market data de ordens e negociações realizadas na Bolsa de Mercadorias & Futuros (B3), onde após manipulados e realizados os devidos cálculos, servem como entrada para os modelos. Os modelos escolhidos foram Autorregressivo Exógena (ARX), que é uma extensão dos modelos de regressão linear básica utilizada para séries temporais, Long Short Term Memory (LSTM), que se configura como uma arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN), Multilayer Perceptrons (MLP), que está dentro das Redes Neurais Artificiais (RNA), LSTM-MLP, uma junção da arquitetura de Redes Neurais Artificias (RNA) com Rede Neural Recorrente (RNN) e finalmente o Gradient Boosting Regressor (XGB), que funciona como um processo de árvores de decisão sequencial. A plataforma será projetada para ser flexível, permitindo a incorporação de diversos modelos e para ajuste de parâmetros conforme determinado necessário pelo contratante, com o objetivo de aprimorar as capacidades de previsão e a eficácia dos resultados advindo da plataforma.