"Análise do impacto da sintonia de parâmetros de heurísticas de compra e venda de ações", publicado no BWAIF XLIII
Autotres: Renato Rodrigues Chaves Pereira Ferri, Lucas Santos Rodrigues, Daniel Hasan Dalip, André Rodrigues da Cruz
Análise do impacto da sintonia de parâametros de heurísticas de compra e venda de açõoes
Heurísticas de trading são técnicas muito úteis para maximizar os lucros no mercado de ações. Para um melhor desempenho, se faz necessária a especialização dos valores de parâmetros de tais modelos. Este artigo visa discutir o impacto da aplicação de sintonizadores no ajuste de parâmetros de heurísticas de compra e venda de ativos. Para isso, em um estudo de caso, experimentou-se quatro técnicas de trading que foram comparadas em relação aos respectivos retornos, quando se confronta a adoção de uma configuração manual com a de dois meta-otimizadores, um Algoritmo Genético e o I-Race. Ao selecionar a rentabilidade como critério de qualidade, a sintonia dos parâmetros foi feita utilizando ativos do Ibovespa, cujos dados de preços estão no período de 2012 a 2014. A validação da rentabilidade de cada modelo de compra e venda de ações foram calculados entre 2015 e 2021. O resultados apontam que os sintonizadores são, estatisticamente, capazes de aprimorar o desempenho em relação à configuração manual. Palavras-chave: Mercado financeiro, Sintonia de Parâmetros, Algoritmo Genético, I-Race.
Analysis of the impact of parameter tuning in stock trading strategies
Trading heuristics are very useful techniques for maximizing profits in the stock market. For better performance, it is necessary to specialize the parameter values of such models. This paper aims to discuss the impact of applying tuners on the parameter adjustment of asset buying and selling heuristics. For this, in a case study, four trading techniques were experimented with and compared regarding their respective returns, when comparing the adoption of a manual configuration with two meta-optimizers, a Genetic Algorithm and I-Race. By selecting financial return as the quality criterion, parameter tuning was done using asset price data from Ibovespa from 2012 to 2014. The validation of the return of each stock buying and selling model was calculated between 2015 and 2021. The results indicate that tuners are statistically capable of improving performance compared to manual configuration. Keywords: Financial Market, Parameter Tuning, Genetic Algorithm, I-Race.