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dc.contributor.advisorLemke, Ney [UNESP]
dc.contributor.authorLeite, Ralph Pinotti [UNESP]
dc.date.accessioned2015-03-23T15:20:35Z
dc.date.available2015-03-23T15:20:35Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.citationLEITE, Ralph Pinotti. Estratégia de Investimento baseada em padrões descobertos por mineração de dados em séries históricas de preços diários do Indice IBOVESPA e das ações da PETROBRAS-PN (PETR4.SA). 2010. 1 CD-ROM. Trabalho de conclusão de curso (bacharelado - Física Médica) - Universidade Estadual Paulista, Instituto de Biociências de Botucatu, 2010.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/119602
dc.description.abstractWith the increase of stakeholders and consequently increase of amount of nancial transaction the study of news investment strategies in the stock market with data mining techniques has been the target of important researches. It allows that great historical data base to be processed and analysed looking for pattern that can be used to take a decision in investments. With the idea of getting pro t more than the real indexs' gain, we propose a strategy method of transactions using rules built by algorithm classi cation. For that, diary historical data of Ibovespa index and Petrobras stocks are organized and processed to nding the most important attribute that act decisively when taking a investment decision.To test the accuracy of proposed rules, a non real portfolio management is created, showing the decisions' performance over the real index and stocks' performance. Following the proposed rules, the results show that the strategy of investment give me back a high return that Stock market's return. The exclusive characteristics of algorithms maximize the gain inside the analysed time allowing to determine the techniques' return and the number of the days necessary to double the initial investment. The best classi er applied on the time series and its use on the propose investments strategy will demand 104 days to double the initial capitalen
dc.description.abstractCom uma quantidade cada vez maior de investidores e consequentemente maior número de transações feitas, o estudo de novas estratégias de investimento na bolsa de valores com técnicas de mineração de dados vem sendo foco de crescente interesse em pesquisas. Estas permitem que uma quantidade de dados históricos sejam processados e analisados visando descobrir termos e padrões que possam ser uteis na tomada de decisão de um investimento. Visando obter lucro com aplicações acima do desempenho real dos índices analisados, propomos neste trabalho, um método de estratégia de investimento utilizando regras geradas por algoritmos classificadores. Para isso, os dados históricos diários do índice IBOVESPA e das ações da Petrobras (PETR4.SA) são organizados e processados determinando quais os principais atributos que influenciam o índice decisivamente quando toma-se uma decisão de investimento. Para mostrar a validade das regras, carteiras de investimento fictícias são elaboradas, mostrando o desempenho das decisões perante o desempenho real do índice e das ações. Os resultados mostram que a estratégia de investir segundo a regra gerada, retorna ganho superior que o real desempenho da Bolsa de Valores. A característica de cada classificador maximiza o ganho no período analisado permitindo inferir o retorno que essa técnica pode dar e quanto tempo leva para dobrar o valor inicial investido. O melhor classificador aplicado sobre a série histórica e seu uso na estratégia de investimento proposta demandaria 104 dias para dobrar o investimento inicialpt
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.sourceAleph
dc.subjectPETROBRÁSpt
dc.subjectMineração de dados (Computação)pt
dc.subjectProjetos de investimentopt
dc.subjectAlgaritmospt
dc.subjectInvetimentos - Processamento de dadospt
dc.subjectBolsa de Valores de São Paulopt
dc.titleEstratégia de Investimento baseada em padrões descobertos por mineração de dados em séries históricas de preços diários do Indice IBOVESPA e das ações da PETROBRAS-PN (PETR4.SA)pt
dc.typeTrabalho de conclusão de curso
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Instituto de Biociências, Botucatupt
dc.identifier.aleph000699869
dc.identifier.fileleite_rp_tcc_botib.pdf
dc.identifier.lattes7977035910952141
unesp.undergraduateFísica Médica - IBBpt
unesp.author.lattes7977035910952141
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