Automatização na decisão de negociação de ativos na bolsa de valores

Abstract

A modernização, popularização e aumento da acessibilidade do mercado de ações têm atraído cada vez mais interessados nesse ramo de investimentos. A automatização das operações nas bolsas de valores é uma facilidade buscada por muitos dos investidores. Este trabalho mostra uma das maneiras que essa automação pode ser realizada. Inicialmente foram definidas as regras operacionais, ou seja, quais condições de preço devem ser consideradas como motivadoras de ordens de compra e/ou de venda e de que maneira será feito o manejo de riscos de modo a definir os potenciais momentos de negociação. O segundo passo foi definir quais dessas potenciais operações seriam efetivamente realizadas. A tarefa de escolha foi então atribuída a um conjunto de seis algoritmos de classificação cujos atributos são dados de indicadores técnicos baseados nos preços dos ativos e outras informações do mercado, como volume de negociações. Foram desenvolvidos programas para escolha dos ativos a serem operados, seleção dos atributos mais relevantes, bem como para configuração dos parâmetros dos classificadores e definição dos limiares de classificação de maneira automatizada. Os resultados obtidos se mostraram satisfatórios, demonstrando que o sistema de classificação foi capaz de melhorar o resultado financeiro, realizando uma seleção eficiente das operações a serem realizadas, trazendo um resultado superior ao obtido ao se operar em todas as ocasiões candidatas.

The modernization, popularization and increased accessibility of the stock market have attracted more and more people interested in this kind of investment. The automation of operations on stock exchanges is a facility that many investors have been looking for. This work shows one of the ways that this automation can be performed. Initially, operational rules were defined, that is, which price conditions should be considered as motivating buy and/or sell orders and how risks will be managed in order to define potential trading moments. The second step was to define which of these potential operations would actually be carried out. The choice task was then assigned to a set of six classification algorithms whose attributes are data from technical indicators based on asset prices and other market information such as trading volume. Programs were developed to choose the assets to be operated, select the most relevant attributes, as well as configure the parameters of the classifiers and define the classification thresholds in an automated way. The results obtained were satisfactory, demonstrating that the classification system was able to improve the financial result, performing an efficient selection of the operations to be carried out, bringing a result superior to that obtained when operating on all candidate occasions.