@MASTERSTHESIS{ 2022:324382428,
 	title = {Computa??o evolutiva para otimiza??o de carteiras de estrat?gias de negocia??o no mercado financeiro},
 	year = {2022},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1628",
 	abstract = "A digitaliza??o do mercado de capitais levou ao surgimento de estrat?gias de negocia??o automatizadas: os rob?s investidores. Embora seja poss?vel utilizar apenas um algoritmo para realizar opera??es financeiras, tornou-se comum a cria??o de carteiras de investimento com diversas estrat?gias de negocia??o. Ao realizar opera??es no mercado, e poss?vel distribuir os ativos entre as estrat?gias automatizadas de maneira arbitr?ria. Diferentes configura??es dessas distribui??es, no entanto, podem levar a diferentes n?veis de rentabilidades. Dado um conjunto de ativos, o problema da distribui??o ?tima pode ser estudado a partir de uma perspectiva multiobjetiva, pois diversos ?ndices de mercado podem ser utilizados para avaliar a carteira de estrategias. Um conjunto de estrategias automatizadas de negocia??o pode ser disposto em um portf?lio, buscando maximiza??o de rendimentos e minimiza??o de perdas. A melhor combina??o para o portf?lio requer a atribui??o de pesos ?timos para cada estrat?gia, considerando diversos indicadores utilizados no mercado financeiro. Neste trabalho, ? proposta a aplica??o de um Algoritmo Evolutivo com abordagem lexicogr?fica e um Algoritmo Evolutivo baseado no NSGA-II para otimizar um portf?lio de estrat?gias automatizadas aplicadas ao mercado futuro brasileiro. Os experimentos consideram diferentes indicadores  financeiros, com diferentes ordena??es, al?m de condi??es de otimiza??o e de varia??es temporais, aplicando dados hist?ricos de minicontratos do  ?ndice futuro do Ibovespa e do d?lar. Experimentos foram realizados com o intuito de ajustar v?rios par?metros, avaliando o impacto das fun??es-objetivo e do tamanho dos per?odos de tempo, al?m do capital acumulado ao longo do per?odo. Ap?s os experimentos com fun??es-objetivo, o grupo de fun??es que otimizou o ?ndice de S?rtino obteve capital acumulado superior nos dois algoritmos evolutivos. Nos experimentos com tamanhos de janelas, as solu??es do NSGA de ?Maior Retorno" e ?Pr?ximo ao Ideal" produziram as maiores medias de retorno e capital acumulado em todos os cen?rios e todas as solu??es obtiveram desempenho superior ao IPCA e  a Selic. Per  odos In-Sample curtos reduziram o risco e elevaram a propor c~ao entre retorno e riscoem janelas Out-of-Sample. Os per?odos Out-of-Sample mais extensos, no entanto, elevaram a rentabilidade e o capital acumulado em toda a s?rie temporal.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA}
}