Formação de portfólio por meio de Máquinas De Suporte Vetorial

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Administração, 2014.A presente pesquisa teve como objetivo replicar a metodologia de Máquinas de Suporte Vetorial proposta por Fan e Palaniswami (2001) no contexto brasileiro de formação de portfólio.O SVM foi então utilizado para verificar se o uso de Máquinas de Suporte Vetorial na formação de portfólios de fato contribui para que o retorno seja superior ao de um benchmark do mercado, sendo que o ativo escolhido para tal comparação foi o fundo de índice BOVA11. A amostra foi constituída por 67 ações que compuseram a carteira teórica válida para 2 de Setembro de 2013 a 03 de Janeiro de 2014 e os insumos para o modelo foram dados históricos de preço e indicadores financeiros coletados na base de dados do sistema Economática, no recorte temporal de 2000 a 2013.A função de decisão do SVM classificou os ativos na Classe 1 ou na Classe 2 de acordo com o ranking dos outputs que foram interpretados como a probabilidade da ação ser classificada como +1. Assim, a Classe 1 foi composta dos 25% de ações com maiores probabilidades, e a Classe 2 foi constituída pelas demais ações. Nas classificações de ativos feitas pelo SVM, utilizando os parâmetros ótimos, a máquina acertou a classificação em 73,48% das vezes. No período de teste de aproximadamente 5 anos, o retorno acumulado do benchmarkfoi de 19,34%, enquanto o do SVM foi de 257,36%. Em termos de retorno trimestral médio, o SVM apresentou um retorno médio de 8,26%, enquanto o BOVA11 foi de 1,64%. Os resultados tornaram evidente que o SVM superou benchmark em 403,92%, entretanto, o contexto econômico acentuou em grande medida a discrepância entre os resultados. Por isso, o portfólio formado foi comparado com um segundo benchmarkde mercado composto por todas as 67 açõesda carteira teórica do Ibovespa utilizada na pesquisa. O retorno trimestral médio deste segundo benchmark foi de 7,12% e o retorno acumulado foi de 183,41%. Portanto, novamente o retorno do portfólio escolhido pelo SVM foi superior ao benchmark, dessa vez, em 16,08%. Para testar a significância estatística dos resultados e controlar o efeito Data Snooping, o método Bootstrap foi utilizado

Formação de portfólio por meio de máquinas de suporte vetorial e redes de camadas profundas

Este estudo teve como objetivo verificar se o uso de Máquinas de Suporte Vetorial contribui para que o retorno do portfólio seja superior ao Mercado. A amostra desta pesquisa foram as ações do S&P 100. Na primeira aplicação, utilizou-se o Support Vector Regression com 15 tipos de Kernels diferentes. Na segunda aplicação, utilizou-se o SVM de classificação para formar portfólios e estes também foram comparados com o benchmark de mercado. Aqui utilizou-se apenas o Kernel Gaussiano e foram analisados o impacto das variáveis inseridas como inputs e o impacto do uso de custos de erro diferentes para cada classe. Na terceira aplicação desta dissertação, o SVR foi utilizado com 9 diferentes tipos de Kernel Arco- Cosseno Compostos que imitam o processo computacional em grandes redes neurais de múltiplas camadas e apresentam algumas das vantagens do Deep Learning. Na primeira e na segunda aplicação da pesquisa, o SVM apresentou resultados de acurácia satisfatórios aliados com valores de retorno e risco bastante promissores para os portfólios trimestrais. Porém, na terceira aplicação, os portfólios não mostraram-se superiores em termos de retorno e nem em termos de risco. Os resultados desta pesquisa corroboram a hipótese de superioridade do método inovador das Máquinas de Suporte Vetorial na formação de portfólios, caracterizado pela construção de um hiperplano pela implementação do Princípio da Minimização do Risco Estrutural, o qual procura minimizar o limite superior do erro de generalização, em vez de minimizar apenas o erro do processo de estimação