Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Marschall, Andreas Klimmek
Orientador(a): Maranhão, André Nunes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Investimento em valor
Investimento em qualidade
F-Score
Rebalaceamento de carteiras anuais
Aprendizado de máquina
Palavras-chave em Inglês:
Value investing
Quality investing
Annual portfolio rebalancing
Machine learning
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34044
Resumo: O estudo analisa a possibilidade de integração de estratégias de investimento baseadas critérios fundamentalistas de valor, qualidade e suas combinações, considerando também a possibilidade de utilização de modelos de aprendizado de máquina para um processo de rebalanceamento anual. Os resultados evidenciam que combinação da medida F-Score (Piotroski, 2000) e VP/P apresentou superior ao Ibovespa no período de análise, compreendido entre 2013 a 2023. Contudo, os resultados dos modelos de aprendizado de máquina apresentaram resultados superiores a simples combinação dos critérios F-Score e VP/P. Três modelos em particular, Deep Learning, Random Forest e Regressão Logística, apresentaram desempenhos consistentes ao longo do tempo gerando resultados 5 vezes em média acima do Ibovespa. Esses resultados corroboram com a possibilidade de existência de movimentos não lineares nos indicadores fundamentalistas de qualidade e valor.
id FGV_d90f356b5ba4dea249d845f253df44e0
oai_identifier_str oai:repositorio.fgv.br:10438/34044
network_acronym_str FGV
network_name_str Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
repository_id_str
spelling Marschall, Andreas KlimmekEscolas::EESPFernandes, MarceloGadelha, Sérgio Ricardo de BritoMaranhão, André Nunes2023-08-14T17:31:01Z2023-08-14T17:31:01Z2023-08-14https://hdl.handle.net/10438/34044O estudo analisa a possibilidade de integração de estratégias de investimento baseadas critérios fundamentalistas de valor, qualidade e suas combinações, considerando também a possibilidade de utilização de modelos de aprendizado de máquina para um processo de rebalanceamento anual. Os resultados evidenciam que combinação da medida F-Score (Piotroski, 2000) e VP/P apresentou superior ao Ibovespa no período de análise, compreendido entre 2013 a 2023. Contudo, os resultados dos modelos de aprendizado de máquina apresentaram resultados superiores a simples combinação dos critérios F-Score e VP/P. Três modelos em particular, Deep Learning, Random Forest e Regressão Logística, apresentaram desempenhos consistentes ao longo do tempo gerando resultados 5 vezes em média acima do Ibovespa. Esses resultados corroboram com a possibilidade de existência de movimentos não lineares nos indicadores fundamentalistas de qualidade e valor.The study investigates the potential integration of investment strategies based on fundamentalist criteria of value, quality, and their combinations, while also considering the use of machine learning models for an annual rebalancing process. The results highlight that the combination of the F-Score measure (Piotroski, 2000) and BV/P outperformed the Ibovespa during the analysis period, spanning from 2013 to 2023. However, the outcomes from the machine learning models exceeded the mere combination of the F-Score and BV/P criteria. Three models in particular, Deep Learning, Random Forest, and Logistic Regression, displayed consistent performances over time, yielding results on average 5 times higher than the Ibovespa. These findings support the potential existence of non-linear movements in the fundamentalist indicators of quality and value.porValue investingQuality investingAnnual portfolio rebalancingMachine learningInvestimento em valorInvestimento em qualidadeF-ScoreRebalaceamento de carteiras anuaisAprendizado de máquinaEconomiaInvestimentos - AdministraçãoAprendizado do computadorAdministração de riscoMercado de capitais - BrasilCombinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteirasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdfCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdfPDFapplication/pdf1270373https://repositorio.fgv.br/bitstreams/5bcfa617-7f62-4490-9aab-1d8c760980ef/download9ea773ab81229b789b929f0aae5e661fMD53trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84707https://repositorio.fgv.br/bitstreams/402d0cbb-d31b-474a-80c5-016cac5773dd/downloaddfb340242cced38a6cca06c627998fa1MD54falseAnonymousREADTEXTCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdf.txtCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdf.txtExtracted texttext/plain85557https://repositorio.fgv.br/bitstreams/bba61333-92c3-4c44-94ca-ccb104c84bb6/downloadcd33680b340375679e49027cc69caeb4MD55falseAnonymousREADTHUMBNAILCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdf.jpgCOMBINAÇÃO DE INDICADORES FUNDAMENTALISTAS DE VALOR,QUALIDADE E APRENDIZADO DE MÁQUINA EM REBALANCEAMENTO ANUAL DE CARTEIRAS - Andreas Klimmek Marschall.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1426https://repositorio.fgv.br/bitstreams/5dd78959-8d04-4884-9e34-65ed321197b6/downloadcdbcab0791401b77e363c651ea45a385MD56falseAnonymousREAD10438/340442023-09-14 15:11:02.672open.accessoai:repositorio.fgv.br:10438/34044https://repositorio.fgv.brRepositório InstitucionalPRIhttp://bibliotecadigital.fgv.br/dspace-oai/requestbiblioteca.digital@fgv.bropendoar:39742023-09-14T15:11:02Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV)falseVEVSTU9TIExJQ0VOQ0lBTUVOVE8gUEFSQSBBUlFVSVZBTUVOVE8sIFJFUFJPRFXDh8ODTyBFIERJVlVMR0HDh8ODTwpQw5pCTElDQSBERSBDT05URcOaRE8gw4AgQklCTElPVEVDQSBWSVJUVUFMIEZHViAodmVyc8OjbyAxLjIpCgoxLiBWb2PDqiwgdXN1w6FyaW8tZGVwb3NpdGFudGUgZGEgQmlibGlvdGVjYSBWaXJ0dWFsIEZHViwgYXNzZWd1cmEsIG5vCnByZXNlbnRlIGF0bywgcXVlIMOpIHRpdHVsYXIgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIHBhdHJpbW9uaWFpcyBlL291CmRpcmVpdG9zIGNvbmV4b3MgcmVmZXJlbnRlcyDDoCB0b3RhbGlkYWRlIGRhIE9icmEgb3JhIGRlcG9zaXRhZGEgZW0KZm9ybWF0byBkaWdpdGFsLCBiZW0gY29tbyBkZSBzZXVzIGNvbXBvbmVudGVzIG1lbm9yZXMsIGVtIHNlIHRyYXRhbmRvCmRlIG9icmEgY29sZXRpdmEsIGNvbmZvcm1lIG8gcHJlY2VpdHVhZG8gcGVsYSBMZWkgOS42MTAvOTggZS9vdSBMZWkKOS42MDkvOTguIE7Do28gc2VuZG8gZXN0ZSBvIGNhc28sIHZvY8OqIGFzc2VndXJhIHRlciBvYnRpZG8sIGRpcmV0YW1lbnRlCmRvcyBkZXZpZG9zIHRpdHVsYXJlcywgYXV0b3JpemHDp8OjbyBwcsOpdmlhIGUgZXhwcmVzc2EgcGFyYSBvIGRlcMOzc2l0byBlCmRpdnVsZ2HDp8OjbyBkYSBPYnJhLCBhYnJhbmdlbmRvIHRvZG9zIG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIGUgY29uZXhvcwphZmV0YWRvcyBwZWxhIGFzc2luYXR1cmEgZG9zIHByZXNlbnRlcyB0ZXJtb3MgZGUgbGljZW5jaWFtZW50bywgZGUKbW9kbyBhIGVmZXRpdmFtZW50ZSBpc2VudGFyIGEgRnVuZGHDp8OjbyBHZXR1bGlvIFZhcmdhcyBlIHNldXMKZnVuY2lvbsOhcmlvcyBkZSBxdWFscXVlciByZXNwb25zYWJpbGlkYWRlIHBlbG8gdXNvIG7Do28tYXV0b3JpemFkbyBkbwptYXRlcmlhbCBkZXBvc2l0YWRvLCBzZWphIGVtIHZpbmN1bGHDp8OjbyDDoCBCaWJsaW90ZWNhIFZpcnR1YWwgRkdWLCBzZWphCmVtIHZpbmN1bGHDp8OjbyBhIHF1YWlzcXVlciBzZXJ2acOnb3MgZGUgYnVzY2EgZSBkaXN0cmlidWnDp8OjbyBkZSBjb250ZcO6ZG8KcXVlIGZhw6dhbSB1c28gZGFzIGludGVyZmFjZXMgZSBlc3Bhw6dvIGRlIGFybWF6ZW5hbWVudG8gcHJvdmlkZW5jaWFkb3MKcGVsYSBGdW5kYcOnw6NvIEdldHVsaW8gVmFyZ2FzIHBvciBtZWlvIGRlIHNldXMgc2lzdGVtYXMgaW5mb3JtYXRpemFkb3MuCgoyLiBBIGFzc2luYXR1cmEgZGVzdGEgbGljZW7Dp2EgdGVtIGNvbW8gY29uc2Vxw7zDqm5jaWEgYSB0cmFuc2ZlcsOqbmNpYSwgYQp0w610dWxvIG7Do28tZXhjbHVzaXZvIGUgbsOjby1vbmVyb3NvLCBpc2VudGEgZG8gcGFnYW1lbnRvIGRlIHJveWFsdGllcwpvdSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBjb250cmFwcmVzdGHDp8OjbywgcGVjdW5pw6FyaWEgb3UgbsOjbywgw6AgRnVuZGHDp8OjbwpHZXR1bGlvIFZhcmdhcywgZG9zIGRpcmVpdG9zIGRlIGFybWF6ZW5hciBkaWdpdGFsbWVudGUsIHJlcHJvZHV6aXIgZQpkaXN0cmlidWlyIG5hY2lvbmFsIGUgaW50ZXJuYWNpb25hbG1lbnRlIGEgT2JyYSwgaW5jbHVpbmRvLXNlIG8gc2V1CnJlc3Vtby9hYnN0cmFjdCwgcG9yIG1laW9zIGVsZXRyw7RuaWNvcywgbm8gc2l0ZSBkYSBCaWJsaW90ZWNhIFZpcnR1YWwKRkdWLCBhbyBww7pibGljbyBlbSBnZXJhbCwgZW0gcmVnaW1lIGRlIGFjZXNzbyBhYmVydG8uCgozLiBBIHByZXNlbnRlIGxpY2Vuw6dhIHRhbWLDqW0gYWJyYW5nZSwgbm9zIG1lc21vcyB0ZXJtb3MgZXN0YWJlbGVjaWRvcwpubyBpdGVtIDIsIHN1cHJhLCBxdWFscXVlciBkaXJlaXRvIGRlIGNvbXVuaWNhw6fDo28gYW8gcMO6YmxpY28gY2Fiw612ZWwKZW0gcmVsYcOnw6NvIMOgIE9icmEgb3JhIGRlcG9zaXRhZGEsIGluY2x1aW5kby1zZSBvcyB1c29zIHJlZmVyZW50ZXMgw6AKcmVwcmVzZW50YcOnw6NvIHDDumJsaWNhIGUvb3UgZXhlY3XDp8OjbyBww7pibGljYSwgYmVtIGNvbW8gcXVhbHF1ZXIgb3V0cmEKbW9kYWxpZGFkZSBkZSBjb211bmljYcOnw6NvIGFvIHDDumJsaWNvIHF1ZSBleGlzdGEgb3UgdmVuaGEgYSBleGlzdGlyLApub3MgdGVybW9zIGRvIGFydGlnbyA2OCBlIHNlZ3VpbnRlcyBkYSBMZWkgOS42MTAvOTgsIG5hIGV4dGVuc8OjbyBxdWUKZm9yIGFwbGljw6F2ZWwgYW9zIHNlcnZpw6dvcyBwcmVzdGFkb3MgYW8gcMO6YmxpY28gcGVsYSBCaWJsaW90ZWNhClZpcnR1YWwgRkdWLgoKNC4gRXN0YSBsaWNlbsOnYSBhYnJhbmdlLCBhaW5kYSwgbm9zIG1lc21vcyB0ZXJtb3MgZXN0YWJlbGVjaWRvcyBubwppdGVtIDIsIHN1cHJhLCB0b2RvcyBvcyBkaXJlaXRvcyBjb25leG9zIGRlIGFydGlzdGFzIGludMOpcnByZXRlcyBvdQpleGVjdXRhbnRlcywgcHJvZHV0b3JlcyBmb25vZ3LDoWZpY29zIG91IGVtcHJlc2FzIGRlIHJhZGlvZGlmdXPDo28gcXVlCmV2ZW50dWFsbWVudGUgc2VqYW0gYXBsaWPDoXZlaXMgZW0gcmVsYcOnw6NvIMOgIG9icmEgZGVwb3NpdGFkYSwgZW0KY29uZm9ybWlkYWRlIGNvbSBvIHJlZ2ltZSBmaXhhZG8gbm8gVMOtdHVsbyBWIGRhIExlaSA5LjYxMC85OC4KCjUuIFNlIGEgT2JyYSBkZXBvc2l0YWRhIGZvaSBvdSDDqSBvYmpldG8gZGUgZmluYW5jaWFtZW50byBwb3IKaW5zdGl0dWnDp8O1ZXMgZGUgZm9tZW50byDDoCBwZXNxdWlzYSBvdSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBzZW1lbGhhbnRlLCB2b2PDqgpvdSBvIHRpdHVsYXIgYXNzZWd1cmEgcXVlIGN1bXByaXUgdG9kYXMgYXMgb2JyaWdhw6fDtWVzIHF1ZSBsaGUgZm9yYW0KaW1wb3N0YXMgcGVsYSBpbnN0aXR1acOnw6NvIGZpbmFuY2lhZG9yYSBlbSByYXrDo28gZG8gZmluYW5jaWFtZW50bywgZQpxdWUgbsOjbyBlc3TDoSBjb250cmFyaWFuZG8gcXVhbHF1ZXIgZGlzcG9zacOnw6NvIGNvbnRyYXR1YWwgcmVmZXJlbnRlIMOgCnB1YmxpY2HDp8OjbyBkbyBjb250ZcO6ZG8gb3JhIHN1Ym1ldGlkbyDDoCBCaWJsaW90ZWNhIFZpcnR1YWwgRkdWLgoKNi4gQ2FzbyBhIE9icmEgb3JhIGRlcG9zaXRhZGEgZW5jb250cmUtc2UgbGljZW5jaWFkYSBzb2IgdW1hIGxpY2Vuw6dhCkNyZWF0aXZlIENvbW1vbnMgKHF1YWxxdWVyIHZlcnPDo28pLCBzb2IgYSBsaWNlbsOnYSBHTlUgRnJlZQpEb2N1bWVudGF0aW9uIExpY2Vuc2UgKHF1YWxxdWVyIHZlcnPDo28pLCBvdSBvdXRyYSBsaWNlbsOnYSBxdWFsaWZpY2FkYQpjb21vIGxpdnJlIHNlZ3VuZG8gb3MgY3JpdMOpcmlvcyBkYSBEZWZpbml0aW9uIG9mIEZyZWUgQ3VsdHVyYWwgV29ya3MKKGRpc3BvbsOtdmVsIGVtOiBodHRwOi8vZnJlZWRvbWRlZmluZWQub3JnL0RlZmluaXRpb24pIG91IEZyZWUgU29mdHdhcmUKRGVmaW5pdGlvbiAoZGlzcG9uw612ZWwgZW06IGh0dHA6Ly93d3cuZ251Lm9yZy9waGlsb3NvcGh5L2ZyZWUtc3cuaHRtbCksIApvIGFycXVpdm8gcmVmZXJlbnRlIMOgIE9icmEgZGV2ZSBpbmRpY2FyIGEgbGljZW7Dp2EgYXBsaWPDoXZlbCBlbQpjb250ZcO6ZG8gbGVnw612ZWwgcG9yIHNlcmVzIGh1bWFub3MgZSwgc2UgcG9zc8OtdmVsLCB0YW1iw6ltIGVtIG1ldGFkYWRvcwpsZWfDrXZlaXMgcG9yIG3DoXF1aW5hLiBBIGluZGljYcOnw6NvIGRhIGxpY2Vuw6dhIGFwbGljw6F2ZWwgZGV2ZSBzZXIKYWNvbXBhbmhhZGEgZGUgdW0gbGluayBwYXJhIG9zIHRlcm1vcyBkZSBsaWNlbmNpYW1lbnRvIG91IHN1YSBjw7NwaWEKaW50ZWdyYWwuCgoKQW8gY29uY2x1aXIgYSBwcmVzZW50ZSBldGFwYSBlIGFzIGV0YXBhcyBzdWJzZXHDvGVudGVzIGRvIHByb2Nlc3NvIGRlCnN1Ym1pc3PDo28gZGUgYXJxdWl2b3Mgw6AgQmlibGlvdGVjYSBWaXJ0dWFsIEZHViwgdm9jw6ogYXRlc3RhIHF1ZSBsZXUgZQpjb25jb3JkYSBpbnRlZ3JhbG1lbnRlIGNvbSBvcyB0ZXJtb3MgYWNpbWEgZGVsaW1pdGFkb3MsIGFzc2luYW5kby1vcwpzZW0gZmF6ZXIgcXVhbHF1ZXIgcmVzZXJ2YSBlIG5vdmFtZW50ZSBjb25maXJtYW5kbyBxdWUgY3VtcHJlIG9zCnJlcXVpc2l0b3MgaW5kaWNhZG9zIG5vIGl0ZW0gMSwgc3VwcmEuCgpIYXZlbmRvIHF1YWxxdWVyIGRpc2NvcmTDom5jaWEgZW0gcmVsYcOnw6NvIGFvcyBwcmVzZW50ZXMgdGVybW9zIG91IG7Do28Kc2UgdmVyaWZpY2FuZG8gbyBleGlnaWRvIG5vIGl0ZW0gMSwgc3VwcmEsIHZvY8OqIGRldmUgaW50ZXJyb21wZXIKaW1lZGlhdGFtZW50ZSBvIHByb2Nlc3NvIGRlIHN1Ym1pc3PDo28uIEEgY29udGludWlkYWRlIGRvIHByb2Nlc3NvCmVxdWl2YWxlIMOgIGFzc2luYXR1cmEgZGVzdGUgZG9jdW1lbnRvLCBjb20gdG9kYXMgYXMgY29uc2Vxw7zDqm5jaWFzIG5lbGUKcHJldmlzdGFzLCBzdWplaXRhbmRvLXNlIG8gc2lnbmF0w6FyaW8gYSBzYW7Dp8O1ZXMgY2l2aXMgZSBjcmltaW5haXMgY2Fzbwpuw6NvIHNlamEgdGl0dWxhciBkb3MgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgcGF0cmltb25pYWlzIGUvb3UgY29uZXhvcwphcGxpY8OhdmVpcyDDoCBPYnJhIGRlcG9zaXRhZGEgZHVyYW50ZSBlc3RlIHByb2Nlc3NvLCBvdSBjYXNvIG7Do28gdGVuaGEKb2J0aWRvIHByw6l2aWEgZSBleHByZXNzYSBhdXRvcml6YcOnw6NvIGRvIHRpdHVsYXIgcGFyYSBvIGRlcMOzc2l0byBlCnRvZG9zIG9zIHVzb3MgZGEgT2JyYSBlbnZvbHZpZG9zLgoKClBhcmEgYSBzb2x1w6fDo28gZGUgcXVhbHF1ZXIgZMO6dmlkYSBxdWFudG8gYW9zIHRlcm1vcyBkZSBsaWNlbmNpYW1lbnRvIGUKbyBwcm9jZXNzbyBkZSBzdWJtaXNzw6NvLCBjbGlxdWUgbm8gbGluayAiRmFsZSBjb25vc2NvIi4K
dc.title.por.fl_str_mv Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
title Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
spellingShingle Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
Marschall, Andreas Klimmek
Value investing
Quality investing
Annual portfolio rebalancing
Machine learning
Investimento em valor
Investimento em qualidade
F-Score
Rebalaceamento de carteiras anuais
Aprendizado de máquina
Economia
Investimentos - Administração
Aprendizado do computador
Administração de risco
Mercado de capitais - Brasil
title_short Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
title_full Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
title_fullStr Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
title_full_unstemmed Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
title_sort Combinação de indicadores fundamentalistas de valor/qualidade e aprendizado de máquina em rebalanceamento anual de carteiras
author Marschall, Andreas Klimmek
author_facet Marschall, Andreas Klimmek
author_role author
dc.contributor.unidadefgv.por.fl_str_mv Escolas::EESP
dc.contributor.member.none.fl_str_mv Fernandes, Marcelo
Gadelha, Sérgio Ricardo de Brito
dc.contributor.author.fl_str_mv Marschall, Andreas Klimmek
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Maranhão, André Nunes
contributor_str_mv Maranhão, André Nunes
dc.subject.eng.fl_str_mv Value investing
Quality investing
Annual portfolio rebalancing
Machine learning
topic Value investing
Quality investing
Annual portfolio rebalancing
Machine learning
Investimento em valor
Investimento em qualidade
F-Score
Rebalaceamento de carteiras anuais
Aprendizado de máquina
Economia
Investimentos - Administração
Aprendizado do computador
Administração de risco
Mercado de capitais - Brasil
dc.subject.por.fl_str_mv Investimento em valor
Investimento em qualidade
F-Score
Rebalaceamento de carteiras anuais
Aprendizado de máquina
dc.subject.area.por.fl_str_mv Economia
dc.subject.bibliodata.por.fl_str_mv Investimentos - Administração
Aprendizado do computador
Administração de risco
Mercado de capitais - Brasil
description O estudo analisa a possibilidade de integração de estratégias de investimento baseadas critérios fundamentalistas de valor, qualidade e suas combinações, considerando também a possibilidade de utilização de modelos de aprendizado de máquina para um processo de rebalanceamento anual. Os resultados evidenciam que combinação da medida F-Score (Piotroski, 2000) e VP/P apresentou superior ao Ibovespa no período de análise, compreendido entre 2013 a 2023. Contudo, os resultados dos modelos de aprendizado de máquina apresentaram resultados superiores a simples combinação dos critérios F-Score e VP/P. Três modelos em particular, Deep Learning, Random Forest e Regressão Logística, apresentaram desempenhos consistentes ao longo do tempo gerando resultados 5 vezes em média acima do Ibovespa. Esses resultados corroboram com a possibilidade de existência de movimentos não lineares nos indicadores fundamentalistas de qualidade e valor.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-08-14T17:31:01Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-08-14T17:31:01Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-08-14
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10438/34044
url https://hdl.handle.net/10438/34044
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)
instacron:FGV
instname_str Fundação Getulio Vargas (FGV)
instacron_str FGV
institution FGV
reponame_str Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
collection Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.fgv.br/bitstreams/5bcfa617-7f62-4490-9aab-1d8c760980ef/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/402d0cbb-d31b-474a-80c5-016cac5773dd/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/bba61333-92c3-4c44-94ca-ccb104c84bb6/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/5dd78959-8d04-4884-9e34-65ed321197b6/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 9ea773ab81229b789b929f0aae5e661f
dfb340242cced38a6cca06c627998fa1
cd33680b340375679e49027cc69caeb4
cdbcab0791401b77e363c651ea45a385
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV)
repository.mail.fl_str_mv biblioteca.digital@fgv.br
_version_ 1866369238550183936

Registros relacionados