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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29998
Título: | Desenvolvimento de software multi estratégia para negociar em bolsa de valores |
Título(s) alternativo(s): | Development of a multi strategy software for trading on the stock exchange |
Autor(es): | Ferreira, Romário da Silva |
Orientador(es): | Angonese, Cesar |
Palavras-chave: | Bolsa de valores Interpolação Software Stock exchanges Interpolation Computer software |
Data do documento: | 30-Abr-2021 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Medianeira |
Citação: | FERREIRA, Romário da Silva. Desenvolvimento de software multi estratégia para negociar em bolsa de valores. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2021. |
Resumo: | Com intuito de colaborar com os agentes participantes do mercado de capitais, os poupadores de recursos, este trabalho propõe o desenvolvimento de um software trader que possibilite realizar previsões das cotações de ações, bem como operar baseando-se nos resultados obtidos das aproximações ao utilizar o método de interpolação polinomial da forma de Newton como indicador de compra ou venda de ações, possibilitando potencializar os lucros e reduzir as perdas nos investimentos. Foram avaliados as ações de empresas com capital aberto utilizando a plataforma MetaTrader 5 como ferramenta auxiliar para realizar a coleta de dados, bem como permitir a execução do software trader na plataforma. Apresentam-se os resultados para estratégias alpha, beta, newtoniana com e sem ajuste, onde pode-se observar que beta obteve superioridade no resultado financeiro, entretanto, newtoniana sem ajuste alcançou o maior lucro bruto entre as técnicas, alpha apresentou pouquíssimas negociações e baixos benefícios financeiros, se comparado com as demais. Para newtoniana com e sem ajuste se visualiza a redução na quantidade de negociaçõoes realizadas ao aplicar o ajuste automático. O trabalho mostra a possibilidade para realização de negociações automatizadas no mercado de capitais, embora a proposta não tenha solucionado inicialmente os problemas dos investidores de curto prazo, tem-se um software trader generalista que permite reutilização. Entretanto, alcançou-se o objetivo de desenvolvimento e comparação de estratégias para o software trader. Trabalhos futuros podem ser desenvolvidos a partir do trabalho proposto, implementando redes neurais artificiais e novas estratégias. |
Abstract: | In order to collaborate with the agents participating in the capital market, the savers of resources, this work proposes the development of a software trader that makes it possible to make quotation predictions of actions, as well as operating based on the results obtained from the approximations when using the polynomial interpolation method Newton’s form as an indicator of buying or selling shares. making it possible to increase profits and reduce losses in investments. The shares of publicly traded companies were evaluated using the MetaTrader 5 platform as an auxiliary tool to perform data collection, as well as allowing the execution of software trader on the platform. The results are presented for alpha, beta, newtonian strategies with and without adjustment, where it can be seen that beta obtained superiority in the financial result, however, Newtonian without adjustment achieved the highest gross profit among the techniques, alpha presented very few negotiations and benefits low financial costs compared to the others. For Newtonians with and without adjustment, the reduction in the amount of trades carried out when applying the automatic adjustment is visualized. The work shows the possibility to carry out automated trading in the capital market, although the proposal did not initially solve the short-term investors’ problems, there is a generalist software trader that allows reuse. However, the objective of developing and comparing strategies for the software traderwas achieved. Future work can be developed from the proposed work, implementing artificial neural networks and new strategies. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29998 |
Aparece nas coleções: | MD - Ciência da Computação |
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