Otimização de carteiras de investimento em ações utilizando meta-heurísticas

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorVallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
dc.contributor.authorOliveira, Kaleb Rodrigues
dc.date.accessioned2025-02-27T13:33:32Z
dc.date.available2025-02-27T13:33:32Z
dc.date.issued2024-02-16
dc.description.abstractO investidor atual enfrenta um ambiente muito instável e cheio de incertezas em termos políticos, econômicos e sociais, o que pode prejudicar seus investimentos e colocar em risco seu capital investido. Tendo o objetivo financeiro de obter um retorno sobre o principal aplicado ou proteger o patrimônio atual, e essencial que os investidores estejam aptos para lidar com o risco dos ativos em que investem e a volatilidade destes. Uma estratégia comum para lidar com esses investimentos arriscados e criar uma carteira diversificada, composta por várias ações. Distribuindo o risco entre várias ações é possível reduzir a exposição a qualquer ativo individual e, assim, minimizar o risco total da carteira. No entanto, a aplicação adequada de recursos na seleção de ativos é crucial, dado que uma escolha inadequada pode prejudicar a rentabilidade da carteira e causar perdas. Este trabalho visa apresentar a aplicação de meta-heurísticas para solucionar o problema de seleção e otimização de carteiras utilizando ações que compõem o índice IBOVESPA, adaptando essas técnicas para avaliar e encontrar a melhor solução no espaço de busca. As meta-heurísticas são ferramentas poderosas que permitem explorar eficientemente o espaço de soluções e encontrar soluções próximas `a ótima, possibilitando resolver problemas complexos de maneira mais eficaz.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/40050
dc.language.isopt_BR
dc.subjectInvestimentos
dc.subjectcarteira de investimento
dc.subjectações
dc.subjectmeta-heurísticas
dc.titleOtimização de carteiras de investimento em ações utilizando meta-heurísticas
dc.typeDissertação
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2511892257148568
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0003-4100-4975
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2018794862721243
local.contributor.board1Lopes, Fabio da Silva
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2302666201616083
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8274-7682
local.contributor.board2Pereira, Celso Alves
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1555592161015327
local.description.abstractenThe current investor faces a highly unstable and uncertain environment in terms  of political, economic, and social factors, which can jeopardize their investments and put their invested capital at risk. With the financial goal of obtaining a return on the principal applied or protecting current assets, it is essential for investors to be able to handle the risk of the assets they invest in and their volatility. A common strategy to deal with those risky investments is to create a diversified portfolio composed of various stocks. By distriuting the risk among various stocks, it is possible to reduce exposure to any individual asset and thus minimize the overall risk of the portfolio. However, the proper allocation of resources in asset selection is crucial, as an inappropriate choice can harm the profitability of the portfolio and cause losses. This work aims to present the application of meta-heuristics to solve the problem of portfolio selection and optimization using stocks that make up the IBOVESPA index, adapting these techniques to evaluate and find the best solution in the search space. Meta-heuristics are powerful tools that efficiently explore the solution space and find solutions close to the optimum, enabling the resolution of complex problems more effectively.
local.keywordsInvestments
local.keywordsinvestment portfolios
local.keywordsstocks
local.keywordsmetaheuristics
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)
local.publisher.programComputação Aplicada
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
KALEB RODRIGUES DA SILVA - VERSÃO FINAL - protegido.pdf
Tamanho:
1.44 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
2.22 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Computação Aplicada (Mestrado Profissional) - Dissertações - FCI Higienópolis