Algoritmo genético compacto e modelo de Markowitz aplicados à otimização de portfólio em carteiras de criptomoedas.
| dc.contributor.advisor | Ciniro Aparecido Leite Nametala | |
| dc.contributor.author | Carlos Eduardo de Sousa Faria | |
| dc.date.accessioned | 2024-07-05T11:14:02Z | |
| dc.date.available | 2024-07-05T11:14:02Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-11 | |
| dc.description.abstract | A seleção de carteiras de investimentos é uma tarefa complexa que envolve a escolha dos ativos que compõem um portfólio. No contexto das criptomoedas, essa atividade torna-se particularmente desafiadora devido à alta volatilidade e complexidade inerentes a esse mercado. Apesar dessas características, as criptomoedas têm ganhado uma crescente popularidade nos últimos anos, tornando-se uma opção de investimento atrativa para muitos. Neste cenário, identificou-se uma necessidade premente de abordar a otimização da seleção de carteiras de criptomoedas, explorando o potencial dos Algoritmos de Estimação de Distribuição (EDAs). O propósito fundamental deste trabalho é a implementação de um tipo de EDA chamado Algoritmo Genético Compacto, empregando a Teoria Moderna de Portfólio de Markowitz como base. O objetivo é a otimização da composição do portfólio de investimentos, enfocando a maximização dos retornos e a minimização dos riscos associados. Para alcançar essa finalidade, os preços de fechamento das criptomoedas selecionadas foram obtidos de maneira abrangente por meio da plataforma CoinGecko, cobrindo um período histórico de três anos (de 2020 a 2022) segmentados em três experimentos. Os resultados obtidos mostram que a técnica foi capaz de gerar bons resultados. Utilizando a métrica do índice Sharpe, a melhor carteira identificada pelo Algoritmo Genético Compacto, no conjunto de treino ficou classificada entre os 100 melhores retornos no conjunto de teste, durante os três experimentos conduzidos em um espaço de soluções contendo 1000 carteiras geradas. | |
| dc.description.abstract1 | The selection of investment portfolios is a complex task that involves choosing the assets that make up a portfolio. In the context of cryptocurrencies, this activity becomes particularly challenging due to the high volatility and complexity inherent in this market. Despite these characteristics, cryptocurrencies have gained increasing popularity in recent years, becoming an attractive investment option for many. In this scenario, there is a pressing need to address the optimization of cryptocurrency portfolio selection by exploring the potential of Estimation Distribution Algorithms (EDAs). The fundamental purpose of this work is to implement a type of EDA called Compact Genetic Algorithm, employing the Modern Portfolio Theory of Markowitz as a foundation. The goal is to optimize the composition of the investment portfolio, focusing on maximizing returns and minimizing associated risks. To achieve this, the closing prices of selected cryptocurrencies were comprehensively obtained through the CoinGecko platform, covering a historical period of three years (from 2020 to 2022) segmented into three experiments. The results obtained demonstrate that the technique was able to generate good results. Using the Sharpe ratio metric, the best portfolio identified by the Compact Genetic Algorithm in the training set ranked among the top 100 returns in the test set during the three experiments conducted in a solution space containing 1000 generated portfolios. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/1751 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Bambuí | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Criptomoeda | |
| dc.subject.keyword | Carteira de Investimento | |
| dc.subject.keyword | Otimização | |
| dc.subject.keyword | Compact Genetic Algorithm | |
| dc.title | Algoritmo genético compacto e modelo de Markowitz aplicados à otimização de portfólio em carteiras de criptomoedas. | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |