Exportar registro bibliográfico


Metrics:

Machine learning for intraday returns forecasting in the brazilian stock market (2020)

  • Authors:
  • Autor USP: ALEXANDRE, HENRIQUE LEONE - FEA
  • Unidade: FEA
  • Sigla do Departamento: EAE
  • DOI: 10.11606/D.12.2020.tde-10052021-212420
  • Assunto: VANTAGEM COMPETITIVA
  • Keywords: Machine learning; Ridge
  • Language: Inglês
  • Abstract: Esse trabalho aplica diferentes métodos de estimação, especializados em lidar com alta dimensionalidade dos dados, em janelas móveis para realizar previsões de retorno um passo a frente utilizando dados de alta frequência, 5 minutos. Os métodos utilizados são o ridge, LASSO, elastic net, PCR e PLS. As variáveis explicativas são apenas os retornos defasados da própria e de outras ações presentes no índice Ibovespa. Mais que somente estatísticos, o sentido econômico por trás dessas variáveis é que elas tornam possível capturar, de forma rápida, o impacto de novas informações sobre as empresas. O objetivo deste trabalho é realizar uma comparação do desempenho para previsão de retornos fora da amostra entre os métodos citados. Os resultados mostram que o Ridge produz o melhor desempenho entre todos os métodos, com uma vantagem significativa. Para avaliar a robustez dos resultados, foram formadas diferentes carteiras. Os retornos obtidos para o portfólio composto pelas ações mais voláteis e para o portfólio que explora a previsibilidade dos métodos de machine learning, mesmo sob uma premissa conservadora sobre o custo da transação, sugerem que essas abordagens parecem promissoras para serem aplicadas por traders
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.10.2020
  • Acesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.12.2020.tde-10052021-212420 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALEXANDRE, Henrique Leone. Machine learning for intraday returns forecasting in the brazilian stock market. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-10052021-212420/. Acesso em: 26 jan. 2026.
    • APA

      Alexandre, H. L. (2020). Machine learning for intraday returns forecasting in the brazilian stock market (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-10052021-212420/
    • NLM

      Alexandre HL. Machine learning for intraday returns forecasting in the brazilian stock market [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-10052021-212420/
    • Vancouver

      Alexandre HL. Machine learning for intraday returns forecasting in the brazilian stock market [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-10052021-212420/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026