apresentação monografia - máquina de comitê para previsão do preço médio diário das ações...

Orientador: Humberto C. Brandão de Oliveira

Co-Orientador: Ricardo Menezes Salgado

MÁQUINA DE COMITÊ PARA A PREVISÃO DO PREÇO MÉDIO DIÁRIO DAS AÇÕES DA BOLSA DE

VALORES DO ESTADO DE SÃO PAULO

Alfenas, 1 de Julho de 2010

José Alexandre Macedo

2

Sumário

Introdução

Justificativa e Motivação

Objetivos

Modelos de Previsão

Projeto

Resultados

Sistema Online

Conclusão

Trabalhos Futuros

Referências Bibliográficas

3

Introdução

Ideia

Previsão do preço médio diário das ações

utilizando técnicas computacionais

Utilidades

Definição de valores de compra e venda para as ações

Indicador que auxilia no processo de tomada de decisão

4

Introdução

Exemplo Itaú-Unibanco

Pregão 28/06/2010

5

Introdução

34,98

34,31


Pregão 28/06/2010

6

Introdução

34,9834,31+

2= 34,64

valor médio do dia


Pregão 28/06/2010

7

Introdução


Pregão 28/06/2010

8

Introdução


Pregão 28/06/2010

0,15

0,15

9

Introdução


Pregão 28/06/2010

COMPRA (34,49)

VENDA (34,79)

10

Introdução

Ações

fração mínima = ação

Capital socialempresa de capital aberto

11

Introdução

Mercado de Ações

Renda Variável

Influenciado por fatores

Políticos

Econômicos

Sociológicos

Psicológicos

12

Introdução

Investidores

Buscam redução das perdas financeiras

Utilização de modelos de análise

Fundamentalista

Técnica

13

Justificativa e Motivação

Crescimento econômico

Economia mais estável

Migração para investimentos de

renda variável

Investidores despreparados

Utilização de Ferramentas para

Apoio a Decisão

14

Objetivo

Utilizar máquinas de comitê para verificar se os

erros das previsões do preço médio diário das

ações são menores ou iguais aos erros de vários

modelos de previsão isoladamente

Disponibilizar um sistema online de apoio à decisão

ao investidor na Bolsa de Valores

15

Máquinas de Comitê

CombinadorResultado

Combinado

Resultado1

Previsor1

Previsor2

Previsorn

Resultado2

Resultadon

...

...

16

Modelos de Previsão

Programação Genética (PG)

Redes Neurais Artificiais (RNA)

Regressão Linear (RL)

17

Programação Genética

Baseado na Teoria de Darwin

Evolução de Indivíduos

Cruzamentos

Mutações

Seleções

Indivíduos são árvore sintáticas

sen

-

/ 8

x y

sen(x / y - 8)

18

Redes Neurais Artificiais

Simulação do aprendizado do cérebro

humano através de modelos matemáticos

Entradas Camadas Escondidas Camada de Saída

19

Regressão Linear

Utiliza a relação entre duas ou mais

variáveis para predizer outra variável

20

Projeto

Conjunto de Dados

Previsões para os dias com pregão em 2009

Ações das Empresas

Previsor

21

Projeto

Valor de Abertura

Valor de Fechamento(dia anterior)

Preço médio da ação(dia anterior)

Média Móvel da ação(dia anterior)

Índice de Força Relativa da ação (dia anterior)

Bollinger Bandsda ação (dia anterior)

Preço médio da ação

Entradas Saída

22

Projeto

Configuração das Máquinas de Comitê

Combinações de Resultados

PG + RNA

PG + RL

RNA + RL

PG + RNA + RL

23

Projeto

Configuração das Máquinas de Comitê

Resultado PG Resultado RNA Resultado RL

Média Ponderada

Novo Resultado

Dia x

Dia (x-1)

Dia 1

...



...

...

... Erro Relativo Médio

24

Resultados

Análise dos Resultados

Erro Relativo Médio (Média de 2009)PG RNA RL PG+RNA PG+RL RNA+RL PG+RNA+RL

Bradesco 0,94% 1,21% 0,92% 0,79% 0,84% 0,85% 0,79%

Itau-Unibanco

1,05% 1,30% 0,99% 0,86% 0,93% 0,87% 0,84%

Petrobras 0,99% 1,18% 0,93% 0,7% 0,81% 0,77% 0,71%

Usiminas 1,1% 1,38% 1,05% 0,92% 1% 0,91% 0,9%

Vale do Rio Doce

0,95% 1,19% 0,84% 0,74% 0,80% 0,74% 0,72%

Modelos Computacionais Máquinas de Comitê

25

Resultados

Teste de Tukey

Separação das técnicas e máquinas de

comitê em grupos que possuem

equivalências estatísticas nos resultados

26

Teste de Tukey

Bradesco

RNA PG PG+RNA+RLPG+RNARNA+RL PG+RL

MaioresErros

MenoresErros

Itaú-Unibanco

RNA PG PG+RL RNA+RL PG+RNA PG+RNA+RLPG+RNA

RNA PG RNA+RLPG+RL PG+RNA+RL PG+RNARNA+RL

Petrobras

Usiminas

Vale do Rio Doce

RNA PG PG+RL PG+RNA+RLPG+RNA RNA+RL

RNA PG PG+RNA+RLPG+RNARNA+RLPG+RL

27

Resultados


Exemplo Lucro

Bradesco 29/06/2010

Erro Relativo Médio = 0,79%

Média Real = 28,88

Média Prevista (Erro Acima) = 29,11

Média Prevista (Erro Baixo)= 28,65

+0,23

-0,23

28

Resultados


Exemplo Lucro

Bradesco 29/06/2010


Média Real = 28,88



+0,23

-0,23

+0,20

-0,20

+0,20

-0,20

29

Resultados


Exemplo Lucro

Bradesco 29/06/2010


Média Real = 28,88



+0,23

-0,23

Preço Máximo = 29,43

Preço Mínimo = 28,65

Preço de Venda = 29,31Preço de Compra = 28,91

Preço de Venda = 28,85Preço de Compra = 28,45

+0,20

-0,20

+0,20

-0,20

30

Resultados


Exemplo Lucro

Bradesco 29/06/2010

Lucro de R$0,40 por ação

1000 ações

Lucro Total de R$400,00

Apenas no dia 29/06

31

Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor

Interface entre os investidores e qualquer

previsor para disponibilizar sugestões diárias

de compra e venda de ações

Previsor

Banco

De

Dados


Funcionamento do Sistema

Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3232

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3333

Início do Pregão

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

34

Insere previsõesno banco de dados

34

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3535

Acesso ao Sistema

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3636

Inserção de Previsões no homebroker

Sugestão compraSugestão venda

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3737

Compra Realizada!

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3838

Venda Realizada!

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

3939

Fim do Pregão

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4040



Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4141

Venda Realizada!

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4242

Compra Realizada!

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4343

Fim do Pregão

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4444



Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4545

Compra Realizada!

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4646

Venda não realizada

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4747

Inserir Venda a Mercado

Venda a Mercado

Banco

De

Dados



Previsor

8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00

4848

Fim do Pregão

49


Funcionalidades

50


Funcionalidades

51


Funcionalidades

52


Funcionalidades

53


Funcionalidades

54

Conclusões

Estatisticamente foi comprovado que os erros gerados pelas máquinas

de comitê são menores que os erros dos previsores isolados

Teste de Tukey mostrou que várias das máquinas de comitê se

equivalem estatisticamente

O sistema online permite a qualquer usuários acompanhar sugestões

de compra e venda de ações feitas por qualquer modelos

computacionais

55

Trabalhos Futuros

Definição de sistemas que utilizam a previsão

do preço médio para gerar as sugestões de

compra e venda

56

Referências Bibliográficas

Neto, A. A. Mercado Financeiro. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2006.

Piazza, M. C. Bem Vindo à Bolsa de Valores. 8. ed. rev. e ampl. São Paulo: Novo Conceito,

2009.

Exame. Revista Exame: O Brilho da Bolsa. São Paulo: Abril, 28 Ago. 2009.

Darwin, C., On the Origin of Species by Means for Natural Selection. London: Jhon Murray,

1859.

Koza, J. R. Hierarquical genetic algorithms operating on populations of computer programs.

Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligent (IJCAI-89).

Detroit, MI. p. 768-774. Morgan Kaufmann, 1989.

Haykin, S. Neural Networks: A comprehensive Foundation. 2. ed. Ontario: Prentice Hall, 1998.

Box, G. E. P.; Jenkins, G. M.; Reinsel, G. C. Time Series Analysis, Forecasting and Control. 3.

ed. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1994.

57

Obrigado pela Atenção!

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