| Processo: | 16/10431-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de julho de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 20 de dezembro de 2017 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada |
| Pesquisador responsável: | Geraldo Nunes Silva |
| Beneficiário: | José Augusto Fiorucci |
| Instituição Sede: | Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. São José do Rio Preto , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria, AP.CEPID |
| Assunto(s): | Otimização matemática Finanças |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Finanças | Modelagem Estatística | otimização | otimização e modelagem estatistica |
Resumo O uso de softwares para negociação automática no mercado de ações e câmbio de moedas (forex) está crescendo rapidamente em todo o mundo. Algumas estimativas dizem que a taxa de utilização de negociação automática já é cerca de 80% em países desenvolvidos, enquanto que para o Brasil e outros países em desenvolvimento essa taxa é de apenas cerca de 15%. No entanto, pode-se esperar um rápido aumento dessa taxa ao longo do tempo em que metodologias mais seguras e rentáveis se tornarem conhecidas. Estes softwares, geralmente chamados robôs, baseiam-se na observação e interpretação de sinais, modelos estatísticos e metodologias de inteligência artificial, entre outros. Este projeto é focado no desenvolvimento de modelos e testes estatísticos para combinar, avaliar e otimizar varias estratégias baseadas em sinais de diferentes métodos da análise técnica em finanças, geralmente utilizados no mercado de ações. As metodologias e os algoritmos resultantes serão implementadas para automação de investimentos em mercado de ações, índices, commodities e cambio de moedas. Também planejamos desenvolver uma empresa corretora de investimento focada em ajudar micro-investidores e pessoas de baixa renda. (AU) | |
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