Support Vector Regression aplicado à previsão de taxas de câmbio

Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão Pública, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016.O presente estudo realizou a previsão da taxa spot de 15 pares de câmbio mediante a aplicação de um algoritmo de aprendizado de máquinas – Support Vector Regression – com base em um modelo fundamentalista composto por 13 variáveis explicativas. Para a estimação das previsões, foram consideradas 9 funções Kernel extraídas da literatura científica, totalizando assim 135 modelos verificados. As previsões foram comparadas com o benchmark Random Walke avaliadas em relação à taxa de acerto direcional do câmbio e às métricas de erro RMSE (raiz quadrada do erro quadrático médio) e MAE (erro absoluto médio). A significância estatística do incremento de poder explicativo dos modelos SVR em relação ao Random Walk foi verificada mediante a aplicação do Reality Check Test de White (2000). Os resultados mostram que os modelos SVR obtiveram desempenho preditivo satisfatório em relação ao benchmark, com vários dos modelos propostos apresentando forte significância estatística de superioridade preditiva.Por outro lado, observou-se que várias funções Kernel comumente utilizadas na literatura científica não lograram êxito em superar o Random Walk, apontando para uma possível lacuna no estado da arte de aprendizado de máquinas aplicada à previsão de taxas de câmbio. Por fim, discutiu-se acerca das implicações dos resultados obtidos para o desenvolvimento futuro da agenda de pesquisa correlata.This paper aims to forecast the spot exchange rate of 15 currency pairs by applying a machinelearning algorithm – Support Vector Regression – based on a fundamentalist model composedof 13 explanatory variables. The predictions’ estimation were obtained by applying 9different Kernel functions extracted from the scientific literature, resulting in a total of 135 modelsverified. The predictions were compared to the Random Walk benchmark and evaluated for directionalaccuracy rate of exchange pradictions and error performance indices RMSE (root meansquare error) and MAE (mean absolute error). The statistical significance of the explanatorypower gain via SVR models with respect to the Random Walk was checked by applying White(2000)’s Reality Check Test. The results show that SVR models achieved satisfactory predictiveperformance relative to the benchmark, with several of the proposed models showing strong statisticalsignificance of predictive superiority. Furthermore, the results showed that mainstreamKernel functions commonly used in the scientific literature failed to outperform the RandomWalk,indicating a possible gap in the state of art of machine learning methods applications to exchangerates forecasting. Finally, the paper presents a discussion about the implications of the obtainedresults for the future development of related research agendas

Avaliação de um algotrading baseado em deep learning para o mercado de capitais utilizando gerenciamento de risco

Financial time series predictions are a challenge due to their nonlinear and chaotic nature. In recent decades, many researchers and investors have studied methods to improve quantitative analysis. In the field of artificial intelligence, sophisticated machine learning techniques, such as deep learning showed better performance. In this work, an automated trading system, an algotrading, to predict future trends of stock index prices Ibovespa is showed and evaluated. Using an LSTM-based (Long Short-Term Memory) agent to learn temporal patterns in the data, the algorithm triggers automatic trades according to the historical data, technical analysis indicators, and risk management. Initially, five different strategies were developed using the LSTM algorithm as a basis, then the model that reported the best performance was selected. During the experimental tests, it was possible to prove that the use of trading strategy and risk management techniques helped to minimize losses and reduce operating costs, which have a direct influence on profitability. Subsequently, the model that obtained the best result, the LSTM-RMODV, underwent several improvements. Among them, the implementation of the Break-even and Trailing Stop techniques, and a series of optimizations for the trading strategy. Then, it was possible to obtain a set of parameters that brought better results to the ATS (Automated Trading System), giving rise to the new model called Algo-LSTM. In the last step, the evaluation of slippage alow to infer that in the long-term the impact of slippage under reasonable market conditions is not significant for the final result. Finally, the results demonstrated that the proposed method, AlgoLSTM, shows better performance when compared with other methods, including the buy-andhold technique. The proposed method also works in bear or bull market conditions, showing a rate over net income based on invested capital of 208.23% in 2019 and 112,81% in 2015. That is, despite the low accuracy, the algorithm is capable of generating consistent profits when all the transaction costs and the income tax over net revenue are considered.Agência 1Previsões de séries temporais financeiras são um desafio devido a sua não linearidade e natureza caótica. Nas últimas décadas, muitos pesquisadores e investidores estudaram métodos para melhorar as análises quantitativas. No campo da inteligência artificial, técnicas sofisticadas de aprendizado de máquina, como a aprendizagem profunda, apresentaram melhor performance. Nesta dissertação, um sistema de negociação automatizado, um algotrading, para prever as tendências futuras dos preços do índice de ações Ibovespa é apresentado e avaliado. Usando um agente baseado em LSTM (Long Short-Term Memory) para aprender padrões temporais dos dados, o algoritmo dispara negociações automáticas de acordo com os dados históricos, indicadores de análise técnica e gerenciamento de risco. Inicialmente, foram desenvolvidas cinco estratégias distintas utilizando o algoritmo LSTM como base, em seguida, foi selecionado o modelo que reportou a melhor performance. Durante os testes experimentais, foi possível demonstrar que a utilização de Trading Strategy e gerenciamento de risco ajudaram a minimizar perdas e reduzir custos operacionais, que possuem influência direta na rentabilidade. Posteriormente, o modelo que obteve melhor resultado, o LSTM-RMODV, foi submetido à diversas melhorias. Entre elas, a implementação das técnicas de Break-even e Trailing Stop e uma série de otimizações do trading strategy. Com isto, foi possível obter um conjunto de parâmetros que trouxe melhores resultados ao ATS (Automated Trading System), dando origem ao novo modelo denominado Algo-LSTM. Em última etapa, a avaliação do slippage permitiu inferir que a longo prazo o impacto do slippage em condições razoáveis de mercado não é significante para o resultado final. Por fim, os resultados demonstraram que o método proposto, o Algo-LSTM, apresenta melhor desempenho quando comparado a outros métodos, incluindo a técnica buy-and-hold. O método proposto também funciona em condições de bear ou bull market, apresentando uma taxa sobre a rentabilidade líquida com base no capital investido de 208,23% em 2019 e 112,81% em 2015. Ou seja, apesar da baixa acurácia, o algoritmo é capaz de gerar retornos consistentes quando considerados todos os custos de transação e imposto de renda devido