Aplicação de machine learning na pré-seleção de ativos para portfólios de investimento
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Data
2021
Orientador(res)
Mastumoto, Élia Yathie
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Resumo
Este trabalho buscou avaliar o impacto de técnicas de Machine Learning junto a estratégias de momento na pré-seleção de ativos financeiros para portfólios de investimentos no mercado brasileiro. Foram utilizados modelos de Random Forest para ranquear os ativos presentes no IBOVESPA e aplicar esta pré-seleção em portfólios otimizados pelo método da médiavariância. Observou-se uma significante vantagem na utilização desta implementação nos retornos acumulados a longo prazo, como esperado de estratégias baseadas em momento. O portfólio construído a partir ativos pré-selecionados apresentou melhor retorno acumulado e menor sensibilidade à drawndowns sistêmicos, o que indica uma maior eficiência uma vez que o custo de seu gerenciamento é consequentemente reduzido.