Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras

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Data
2023-08-14

Orientador(res)

Maranhão, André Nunes

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O estudo analisa a possibilidade de integração de estratégias de investimento baseadas critérios fundamentalistas de valor, qualidade e suas combinações, considerando também a possibilidade de utilização de modelos de aprendizado de máquina para um processo de rebalanceamento anual. Os resultados evidenciam que combinação da medida F-Score (Piotroski, 2000) e VP/P apresentou superior ao Ibovespa no período de análise, compreendido entre 2013 a 2023. Contudo, os resultados dos modelos de aprendizado de máquina apresentaram resultados superiores a simples combinação dos critérios F-Score e VP/P. Três modelos em particular, Deep Learning, Random Forest e Regressão Logística, apresentaram desempenhos consistentes ao longo do tempo gerando resultados 5 vezes em média acima do Ibovespa. Esses resultados corroboram com a possibilidade de existência de movimentos não lineares nos indicadores fundamentalistas de qualidade e valor.

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