Trabalho de Conclusão de Curso | Graduação
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Trabalho de Conclusão de Curso 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 GiulianoEste 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.Trabalho de Conclusão de Curso Um ensaio sobra a aplicabilidade e robustez dos fatores Size, Book-to-Market e Momentum para o mercado brasileiro(2023) Costa, Matheus KhouzamO mercado de ações brasileiro difere do americano em capitalização de mercado, quantidade e tamanho das empresas, volatilidade, cobertura de mercado e histórico das séries temporais analisadas. Talvez por esses motivos (ou nenhum deles), os resultados obtidos por estudos brasileiros sobre o estudo dos fatores Size, Value e Momentum diferem entre si. Por consequência, o objetivo deste ensaio foi analisar o desempenho do modelo de três fatores de Fama e French (1992) para o mercado de ações brasileiro, adicionado de um estudo sobre a eficácia do fator Momentum. Com dados de 2003 até 2021, foram analisados os poderes de explicação dos fatores individualmente e em conjunto, assim como testes de robustez dos fatores afim de testar seus resultados diante de diversos parâmetros. Foi interessante notar que a relação Book-to-Market têm poder explicativo relevante sobre o retorno médio futuro, e foi alinhado com pesquisas nacionais e estrangeiras, da mesma maneira que o fator Momentum. Ainda assim, ambas carteiras long-short tiveram um desempenho pior que o índice no período. Ainda mais interessante, foi perceber que, na base estudada, o tamanho das empresas têm um poder explicativo relevante, porém, na direção contrária ao esperado, em que, empresas com capitalização de mercados menores, possuíram desempenho comparativo pior que maiores. Contra o esperado, a combinação dos fatores não trouxe um poder explicativo maior para os retornos, talvez devido ao limite de tamanho da amostra. Ademais, os testes de robustez trouxeram uma camada adicional para a veracidade dos resultados, a variações dos parâmetros de análise não trouxeram variações expressivas ou diferentes do esperado.