Esse trabalho tem como objetivo analisar o desempenho de portfólios otimizados a partir da metodologia desenvolvida em Brandt, Santa-Clara e Valnakov (2009) associada a sinais de trading gerados via modelos de Machine Learning. A metodologia em questão permite que os pesos de cada ativo no portfólio sejam definidos como uma função de suas características, enquanto os sinais servem para associar essa informação a uma predição de quais ativos vão performar melhor ou pior que a mediana do mercado, melhorando a seleção dos ativos que estarão no portfólio otimizado. A análise foi conduzida por meio de ações do mercado brasileiro, enquanto as características escolhidas foram seus múltiplos financeiros e os modelos utilizados na geração dos sinais foram o Elastic Net, Random Forest, XGBoost, Support Vector Classifier (SVC), k-NN e Naive Bayes.
