Dissertação Mestrado em Engenharia Informática e de

Dissertação – Mestrado em Engenharia Informática e de Computadores STOCKS: Computação Inteligente aplicada à Gestão de Acções Adriano Simões nº 53813 Orientadores: Prof. Nuno Horta, Prof. Rui Neves © 2005, it - instituto de telecomunicações. Todos os direitos reservados.

Índice • Introdução • Estado da Arte • Arquitectura e Implementação • Métricas de Avaliação da Solução • Conclusões e Calendarização STOCKS 2 01/07/09

Problema • Prever o comportamento de activos nos Mercado de Capitais. • Acções, Índices, Moeda, Matérias-Primas. • Conseguir obter lucros acima da Média. • Decisões feitas de forma automática (pelo computador). STOCKS 3 01/07/09

Um Pouco de História - 1720 • • 01/07/09 A Bolha especulativa é visível: • 900% em meio-ano… • 4 Esta companhia tinha o monopólio do comercio com a América do Sul (zona espanhola). • STOCKS South Sea Company O Crash também…

Prever o Mercado Capitais • Análise Fundamental: • Decisões devem ser baseadas no negócio da empresa: • Concorrentes, estilo de Gestão, Área de Negocio, Taxas de Juro, Câmbio, estado da Economia. • Análise Técnica: • Decisões devem ser baseadas em: Preço e Volume. (Dados históricos). • Com estes dados é possível capturar a evolução da oferta e da procura. • Hipótese da Eficiência dos Mercados: • É impossível obter rentabilidades acima da média do mercado (isto é, acima da estratégia “Buy and Hold”), porque os mercados são sistemas totalmente eficientes (o valor de um activo reflecte toda a informação conhecida). STOCKS 5 01/07/09

Exemplo de Estratégias de Investimento • MAC (Moving Average Crossing): • Cruzamento de Duas Médias Moveis. • Comprar quando Média Móvel de Curto Prazo, cruza para cima a de Longo Prazo, vender a descoberto caso contrário. • MAD (Moving Average Derivate): • Derivada (declive) de uma Média Móvel. • Comprar quando derivada é positiva, vender a descoberto quando derivada é negativa. STOCKS 6 01/07/09

Exemplo de Estratégias de Investimento Périodo de Teste: Janeiro de 1990 a Dezembro 2008. Rentabilidade: S&P 500 FTSE 100 DAX 30 NIKKEI 225 Rentabilidade Média Buy and Hold 151 82 232 -77 97 MAC (50; 200) 306 8 260 118 173 MAD (50; 200) 538 112 725 91 367 STOCKS 7 01/07/09

Exemplo de Estratégias de Investimento 2 STOCKS 8 01/07/09

Estado da Arte • Técnicas de soft-computing: • Redes Neuronais • Algoritmos Genéticos / Computação Evolutiva • Análise Qualitativa / Fundamental • Outras (Segmentação, Clustering, Machine Learning, etc. . ) • Mais Utilizadas e com Melhores Resultados: • Redes Neuronais • Algoritmos Genéticos / Computação Evolutiva STOCKS 9 01/07/09

Estado da Arte Heurística Avaliação de Resultados Dados Usados Activos Usados Redes Neuronais Comparação com Mercado Cotação Madrid Stock 1991 -1997 Market Bull-Flag + Algor. Genéticos + Redes Neuronais Comparação com Mercado e T-Test Cotação, Volume e Índice: Padrão Gráfico. NYSEC 1981 -1996 3. 02% por Trade Redes Neuronais Comparação com Mercado Cotação e Volume + Índice: Análise TOPIX Fundamental e (Japão) Económica/ Politica 1987 -1990 25% ao Ano. Algor. Genéticos Comparação com Mercado 6 Indicadores Técnicos Índice: TSEWSI (Taiwan) 1986 -1996 40, 52% ao Ano Algor. Genéticos Comparação com Mercado e Sharpe Ratio 9 Indicadores Técnicos Acções do Egipto 2003 -2005 100% ao Ano Algor. Genéticos Comparação com Mercado 1 Indicador: MACD Índice: Dow (Optimizar 2000 -2005 Jones parâmetros) 50% da Rentabilidade Máxima STOCKS 10 01/07/09 Período Rentabilidade 36% ao Ano

Estado da Arte - Aplicações Aplicação Heurísticas Disponíveis Criação de novos Indicadores e Estratégias Teste de Estratégias Linhas de Sup. E Res. Automáticas Saxo Bank Detecção de Padrões Gráficos Não Não Market + Stop linhas, texto e Indicadores --- Sim, dispõe de uma linguagem de programação Sim Sim Não linhas, texto e Indicadores --- Sim, dispõe de uma linguagem de programação Sim Não Market + Stop linhas, texto e Indicadores Redes Neuronais Não Sim Não linhas, texto e Indicadores Meta. Stock Pro Real Time Trade Station Optimal Trader STOCKS 11 01/07/09 Ordens de Transacção Criação Manual de Objectos Gráficos

Estado da Arte - Aplicações Pro Real Time STOCKS 12 01/07/09

Arquitectura • Três Módulos Principais: • Interface • Interacção com o Utilizador. • Dados Sobre as Empresas • Download e Actualização de Dados. Calculo de Indicadores. • Algoritmos de Optimização • Exploração e Optimização de Estratégias de Investimento. STOCKS 13 01/07/09

Arquitectura Algoritmos de Interface Dados das Empresas Optimização • Três Módulos Principais: • Interface • Interacção com o Utilizador. • Dados Sobre as Empresas • Download e Actualização de Dados. Calculo de Indicadores. • Algoritmos de Optimização • Exploração e Optimização de Estratégias de Investimento. STOCKS 14 01/07/09

Implementação • Linguaguem Escolhida: • “Object Oriented” + Performance • C++ • Interface Gráfica: • Preferência Interface Web (Pode ser utilizada em qualquer plataforma). • Bom suporte para gráficos de acções. • Flex (corre no Plugin do Adobe Flash) STOCKS 15 01/07/09

Estado da Implementação - Interface • Está implementada a interface através de ficheiros de configuração. • Ex. de Ficheiro de Configuração: #Este é o ficheiro de configuração do Stock. Gragh algoritmo=stocks dir. Cotacoes=c: cotacoesemer-full debug=true funcao=stocks start. Date=2003 end. Date=2008 slidingwindow=1 STOCKS 16 01/07/09

Estado da Implementação – Dados das Empresas • Está implementada o download e actualização de cotações para acções norte-americanas e todos os Indices (finance. yahoo. com). Estão implementados inúmeros Indicadores Técnicos: • Moving Average (Média Móvel), RSI (Relative Strength Index), MACD (Moving Average Convergence/Divergence), OBV (On Balance Volume), ROC (Rate of Change). • Está por implementar o download e actualização de acções europeias (através do site da Euronext). STOCKS 17 01/07/09

Estado da Implementação – Alg. Genéticos Gerar População Inicial Aleatória Avaliar a População Descartar Piores Indivíduos Repetir até N execuções, ou atingir condição de paragem Escolher Indivíduos para Cruzamento Mutação STOCKS 18 01/07/09

Estado da Implementação – Alg. Genéticos • Estão implementadas as 3 operações básicas dos A. G. : • Selecção, Cruzamento, Mutação. • Técnica de Selecção: • 50% piores indivíduos são descartados, os outros 50% são escolhidos para Cruzamento. • Para escolher indivíduos para o Cruzamento é usada: • “Roullete Wheel Selection” STOCKS 19 01/07/09

Possível Cromossoma Nº Dias RSI Limites dos Parâmetros Nível Compra RSI Nível Fecho RSI N. º de Dias da Média Móvel 0 a 50 Parâmetros a Optimizar Diferença entre MM e Cotação Compra 50 a 100 2 a 150 0% a 20% 0 a 50 STOCKS 20 01/07/09 Diferença entre MM e Cotação Venda 0% a 20%

Possível Cromossoma 21 Parâmetros a Optimizar Limites dos Parâmetros Nº Dias RSI Nível Compra RSI 0 a 50 Nível Fecho RSI N. º de Dias da Média Móvel Diferença entre MM e Cotação Compra Diferença entre MM e Cotação Venda 50 a 100 2 a 150 0% a 20%

Operações: Parâmetros a Optimizar Limites dos Parâmetros Nº Dias RSI Nível Compra RSI 0 a 50 Nível Fecho RSI N. º de Dias da Média Móvel Diferença entre MM e Cotação Compra Diferença entre MM e Cotação Venda 50 a 100 2 a 150 0% a 20% Cruzamento: Pai 28 45 60 10 12, 10 3, 09 Mãe 14 30 70 20 4 2 Filho 1 28 45 60 10 4 2 Filho 2 14 30 70 20 12, 10 3, 09 14 30 70 20 12, 10 7 3, 09 Mutação: Filho 2 STOCKS 22 01/07/09

Métricas de Avaliação • Return of Investment (ROI) • Retorno Anual • Sharpe Ratio • Cálculo: SR = Rentabilidade da Estratégia – R 0 Desvio Padrão Estratégia • Rácio de Retorno vs Risco. • Sortino Ratio: • Similar a Sharpe Ratio • Desvio Padrão só considera Rentabilidades Negativas • Outras: • % de Negócios Certos, Baixo Valor de Perdas, Máximo “Drawdown”. STOCKS 23 01/07/09

Conclusões • Soluções Encontradas: • Obtenção de dados: yahoo e euronext. • Técnica de Optimização: Algoritmos Genéticos. • • • São os que apresentam melhores resultados. Interface: Flex. Arquitectura Modular. • Requisitos da Aplicação podem sofrer alterações. • Podem ser experimentadas diversas Técnicas de Optimização. STOCKS 24 01/07/09

Calendarização 1º Semestre: • Leitura de Publicações / Livros Técnicos • Indicadores Técnicos • Desenho Arquitectura. • Módulo de Empresas (Obtenção de Dados) • Interface Texto • Algoritmos Genéticos • Escrita do Relatório 2º Semestre: • Implementação Novos Indicadores • Exploração de Diversos Cromossomas • Modificações ao Algoritmo Genético • Testes • Escrita do Relatório 25 01/07/09

Questões ? STOCKS 26 01/07/09