Validação estatística da retração de Fibonacci para a seleção de carteira - Ishizaka, Rodrigo Koiti [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
Nesta tese é apresentado um algoritmo baseado na análise técnica, principalmente na Retração de Fibonacci, com o objetivo de comprovar a sua eficiência no mercado de ações do Brasil. Esta ferramenta tem sido utilizada com frequência por investidores, entretanto existem poucos trabalhos na literatura que a avaliam. O desenvolvimento da estratégia consiste fortemente na identificação de uma reversão de tendência, o que é muito importante dado que o mais adequado é operar no início de uma tendência, e identificação de níveis de Fibonacci, que funcionam como stop loss e take profit. A estratégia é avaliada em 50 ativos que compõem principalmente o índice Ibovespa e validada através de testes estatísticos, o que é comprovada, a nível de 5%, que esta apresenta acurácia média de 67,37%. Outra abordagem proposta aqui é resolver um problema de programação linear binária para a seleção de uma carteira com restrição de cardinalidade baseada na estratégia desenvolvida. A composição da carteira só é alterada quando ativos que a compõem atingem níveis de preços estabelecidos por níveis de Fibonacci. Resultados empíricos, fora da amostra, revelam que a estratégia apresenta uma alta rentabilidade superando o índice Ibovespa e algumas outras presentes na literatura.

This thesis presents an algorithm based on technical analysis, mainly Fibonacci Retracement, with the aim to prove its efficiency in the Brazilian stock market. This tool has been frequently used by investors, however there are few works in the literature that evaluate it. The strategy development consists strongly in identifying a trend reversal, which is very important given that the most appropriate is to trade at the beginning of a trend, and identifying Fibonacci levels, which work as stop loss and take profit. The strategy is evaluated in 50 assets that compose mainly the Ibovespa index and validated through statistical tests, which is proven, at the 5% level, that it presents an average accuracy of 67.37%. Another approach proposed here is to solve a binary linear programming problem for portfolio selection with cardinality restriction based on the developed strategy. The portfolio composition is only changed when the assets that compose it reach levels established by Fibonacci levels. Empirical results, out-of-sample, reveal that the strategy presents a high profitability outperforming the Ibovespa index and some others present in the literature.
Statistical validation of the Fibonacci retracement for portfolio selection
Keywords: Algoritmo; Retração de Fibonacci; Análise técnica; Seleção de carteira; Índice Ibovespa; Algorithm; Fibonacci retracement; Technical analysis; Portfolio selection; Ibovespa index