Simulação de mercado financeiro com compra e venda otimizadas por Enxame de Partículas

It has been of great interest, both on the part of researchers and investors, to define negotiation rules that make it possible to capture the dynamics of the financial markets. This article presents a negotiation model among financial agents, based on the stock buying and selling process, that form a financial market. For the adaptation of economic agents to the market, a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was implemented to optimize trading rules between agents aiming at maximizing gains in the market. Times series of artificial markets and real Bovespa brazillian market, descripted by the index Bovespa, were used in the computational simulations. Through the simulations, the dynamics of the interaction of buying and selling between financial agents was explored. The results show that there is a dependence on the gains of the agents in the markets in relation to the trading strategies adopted. On the other hand, in the low markets this dependence was not observed, since no statistically significant differences were found for the amount of wealth accumulated among the market participants. For the Bovespa market, from the sell and purchase thresholds of the trades carried out, the agents that have the best strategies in the negotiations were identified.Tem sido de grande interesse, tanto por parte de pesquisadores quanto de investidores, definir regras de negociação que permitam capturar a dinâmica dos mercados financeiros. Este artigo apresenta um modelo de negociação entre agentes financeiros, baseado no processo de compra e venda de ações, que forma um mercado financeiro. Para a adaptação de agentes econômicos ao mercado, foi implementado o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) para otimizar as regras de negociação entre agentes, visando maximizar os ganhos no mercado. As séries temporais de mercados artificiais e o mercado brasileiro real da Bovespa, descrito pelo índice Bovespa, foram utilizados nas simulações computacionais. Através das simulações foi explorada a dinâmica da interação de compra e venda entre agentes financeiros. Os resultados revelam que existe uma dependência dos ganhos dos agentes nos mercados em alta em relação às estratégias de negociação adotadas. Em contrapartida, nos mercados em baixa essa dependência não foi observada, uma vez que não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas para a quantidade de riqueza acumulada entre os participantes dos mercados. Para o mercado Bovespa, a partir dos limiares de venda e de compra das negociações realizadas foram identificados os agentes que possuem as melhores estratégias nas negociações

Análise estatística da velocidade do vento em Petrolina-PE utilizando as distribuições Weibull e a Burr

Dentre algumas fontes renováveis de energia, destacam-se os ventos. No Brasil, em especial na região Nordeste, tem-se observado avanços quanto aos estudos e investimentos em localidades consideradas potenciais produtoras de energia eólica. Neste contexto, podem ser empregadas as funções densidade de probabilidade de modelos de distribuição como forma auxiliar à tomada de decisão sobre a escolha de uma determinada região para a instalação de parques eólicos. Neste trabalho, buscou-se analisar o potencial eólico para geração de energia proveniente dos ventos em Petrolina-PE, com a série histórica de velocidade do vento de 01/01/2015 a 31/12/2016 e através da comparação entre os ajustes realizados pelas distribuições Weibull com dois parâmetros (Weibull-2p) e Burr, bem como a partir da análise da velocidade média do vento verificada na região. Além disso, observar a direção predominante dos ventos por meio da Rosa dos Ventos. Para a estimação dos parâmetros das distribuições, foi adotado o Método da Máxima Verossimilhança (MMV) que tem alcançado valores ótimos em relação a outros métodos de estimativa de parâmetros. Os critérios de seleção AIC e BIC, a estatística de Anderson-Darling e as acurácias MAPE e MAD foram adotadas para a avaliação da bondade dos ajustes das distribuições, onde se verificou que a Weibull-2p forneceu melhor modelagem aos dados analisados. A direção predominante dos ventos encontrada foi a sudeste, com variação entre ~105º e ~135º e velocidade média de 8,4m/s. Com os resultados obtidos, a região estudada alcançou, segundo classificação do NREL, avaliação esplêndida para a viabilidade de geração de energia eólica