ABORDAGEM MULTIOBJETIVA EM CARTEIRAS UTILIZANDO ALGORITMOS EVOLUTIVOS: UMA ANÁLISE EMPÍRICA ENVOLVENDO RETORNO E ASSIMETRIA

Davi Riani Gotardelo, Leonardo Goliatt Fonseca

Resumo


Este artigo visa comparar o desempenho de quatro algoritmos evolutivos em otimização multiobjetivo aplicados a um problema na área de Finanças: seleção de carteiras. Os algoritmos multiobjetivos NSGAII, MOEAD, IBEA e GDE3 foram usados para otimizar simultaneamente o retorno médio da carteira, bem como sua assimetria. Os dados coletados nesta pesquisa foram relativo às empresas listadas no Índice Dow Jones e foi feita a análise das carteiras ótimas de cada algoritmo no período dentro (2010 - 2014) e fora da amostra (2015 - 2017). Testes estatísticos mostraram que o algoritmo GDE3 apresentou o melhor desempenho dentro e fora da amostra.

Palavras-chave


algoritmos evolutivos; otimização multiobjetivo; seleção de carteiras

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2019vol4n5912

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Direitos autorais 2019 Davi Riani Gotardelo, Leonardo Goliatt Fonseca

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III