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Apresentação de monografia apresentada ao Curso de Bacharelado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Alfenas por mim (José Alexandre Macedo) para obtenção do diploma de Bacharel.
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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
Exemplo Itaú-Unibanco
Pregão 28/06/2010
6
Introdução
34,9834,31+
2= 34,64
valor médio do dia
Exemplo Itaú-Unibanco
Pregão 28/06/2010
7
Introdução
Exemplo Itaú-Unibanco
Pregão 28/06/2010
8
Introdução
Exemplo Itaú-Unibanco
Pregão 28/06/2010
0,15
0,15
9
Introdução
Exemplo Itaú-Unibanco
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
...
Resultado PG Resultado RNA Resultado RL
Resultado PG Resultado RNA Resultado RL
...
...
... 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
Análise dos 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
Análise dos 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
+0,20
-0,20
+0,20
-0,20
29
Resultados
Análise dos 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
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
Análise dos 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
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3232
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3333
Início do Pregão
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
34
Insere previsõesno banco de dados
34
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3535
Acesso ao Sistema
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
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
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3737
Compra Realizada!
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3838
Venda Realizada!
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
3939
Fim do Pregão
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4040
Inserção de Previsões no homebroker
Sugestão compraSugestão venda
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4141
Venda Realizada!
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4242
Compra Realizada!
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4343
Fim do Pregão
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4444
Inserção de Previsões no homebroker
Sugestão compraSugestão venda
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4545
Compra Realizada!
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4646
Venda não realizada
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4747
Inserir Venda a Mercado
Venda a Mercado
Banco
De
Dados
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionamento do Sistema
Previsor
8:00 10:00 13:00 15:00 17:00 19:00
4848
Fim do Pregão
49
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionalidades
50
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionalidades
51
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionalidades
52
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
Funcionalidades
53
Sistema Online de Apoio a Decisão ao Investidor
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!