Made available in DSpace on 2015-05-08T14:44:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1401888 bytes, checksum: b42ad9ebc33bc9b9e8aa504e4476c14e (MD5) Previous issue date: 2009-04-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work deepens the discussion in the Technical Analysis field, aligning it premises to the theoretical framework of Behavioral Finance. In this purpose, this paper aimed to make, for the period between the years of 2007 and 2008, an empirical study of the brazilian stock market in the light of Technical Analysis and Behavioral Finance, as well as verifying the performance of technical index as auxiliary instrument for the decision taking. This way, the work is divided in two parts. In the first part, adopting the complementarity hypothesis of behavioral-technique approach in the process of analysis and taking of decision in the stock market, is aimed to establish a relation between Technical Analysis (Dow Theory and Elliott Waves Theory) and Behavioral Finance assumptions in the interpretation of the subprime crisis in the Brazilian stock market, through a documentary research with referring information of the years 2007 and 2008, crisis development period. The results had evidenced the utility of these theories, not only for the analysis of the subprime crisis consequences, as, also, for the examination of financial market agent s behavior in a historical perspective of larger reach. In the second part, adopting the hypothesis that the technical index are capable to assist the investors in the process of decision taking, had been refined the performances of the Exponential Moving Average, Moving Average Convergence/Divergence, Relative Force Index, Stochastic and Directional System, using as base, Brazilian s stock market data referring to the year of 2007. The research results demonstrated that the Assertiveness (A) of the purchase signals is superior to the Assertiveness (A) of the sales signals the results had demonstrated as well, the uselessness of Directional System (DS) as beeper of the market s predominant trend. / Este trabalho aprofunda a discussão no campo de estudos da Análise Técnica, alinhando suas premissas ao arcabouço teórico das Finanças Comportamentais. Neste intuito buscou-se realizar, para o período compreendido entre os anos de 2007 e 2008, um estudo empírico do mercado brasileiro de ações à luz da Análise Técnica e das Finanças Comportamentais, bem como verificar o desempenho de indicadores técnicos como instrumento auxiliar para a tomada de decisão. Desta forma, o trabalho encontra-se dividido em duas partes. Na primeira parte, adotando a hipótese de complementaridade das abordagens técnica-comportamental no processo de análise e tomada de decisão no mercado de ações, busca-se estabelecer uma relação entre os pressupostos da Análise Técnica (Teoria Dow e Teoria da Ondas de Elliott) e das Finanças Comportamentais na interpretação da crise subprime no mercado de ações brasileiro, através de uma pesquisa documental com informações referentes aos anos de 2007 e 2008, período de desenvolvimento da crise. Os resultados evidenciaram a utilidade destas teorias, não só para a análise dos reflexos da crise subprime, como, também, para o exame do comportamento dos agentes do mercado financeiro numa perspectiva histórica de maior alcance. Na segunda parte, adotando a hipótese de que os indicadores técnicos são capazes de auxiliar os investidores no processo de tomada de decisão, foram apurados os desempenhos dos indicadores Média Móvel Exponencial, Convergência/Divergência da Média Móvel, Índice de Força Relativa, Estocástico e Sistema Direcional, tomando como base dados do mercado de ações brasileiro referentes ao ano de 2007. Os resultados encontrados demonstraram que a Assertividade (A) dos sinais de compra é superior à Assertividade (A) dos sinais de venda, bem como apontaram a inutilidade do Sistema Direcional (SD) enquanto sinalizador da tendência predominante do mercado.

This master thesis deals with the price prediction on financial markets. It describes automated trading systems based on technical analysis and discusses a soft computing approach to construction of such systems. Also, this thesis combines conventional trading strategies with the fuzzy logic. The practical part of this thesis contains also a framework for composing, simulation and analysis of the automated trading strategies. The simulator contained in this framework is implemented in the Java language and based on DEVS formalism. Because of this, there is a possibility to embed real-time components into the trading model. This work contains also a database of historical financial data and tools for their automatic actualization.

Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacaoRaulWCalaca.pdf: 389248 bytes, checksum: cb60b52936f41e68078c960a1cf097e6 (MD5) Previous issue date: 2008-08-06 / The Elliott Wave analysis is a technique developed for the prediction of prices of financial assets (stocks, exchange rates etc.). This work introduces the basic concepts of the financial market, focusing mainly on the Elliott Wave principle, which differs from other techniques for providing direction and intensity of changes in shares / stocks prices in the financial market. The Elliott Wave detection usually employs manual methods, since automated systems present high costs and are apparently based on trial and error method associated with Statistics. Manual methods assess, following some rules, the waves prospected by trial and error, and requires specialized training and experience. To automatically detect the waves of Elliott, this work suggests, develops and tests a computational system based on Genetic Algorithms, an Artificial Intelligence technique inspired on Biology. Genetic Algorithms are used to evolve answers to problems by assessing candidates, which are coded as chromosomes. Tests of the system were performed based on BM&FBOVESPA stocks with high daily liquidity. Simulations have indicated that the detected waves are satisfactory, with error rate below 3% in each inflection point. / A análise das Ondas de Elliott é uma técnica desenvolvida para a previsão dos preços de ativos financeiros (ações, taxas de câmbios etc). O presente trabalho introduz conceitos básicos do mercado financeiro, focando principalmente nas Ondas de Elliott que diverge das outras técnicas por prever direção e intensidade da mudança do valor de ações/papéis no mercado financeiro. A detecção das Ondas de Elliott usa geralmente metodologia manual, visto que os sistemas automáticos possuem custos elevados e são aparentemente baseados em métodos de tentativa e erro associados à Estatística. O método manual avalia, seguindo algumas regras, as ondas prospectadas por tentativa e erro, exigindo treinamento especializado e experiência. Para detectar automaticamente as Ondas de Elliott no mercado financeiro, este trabalho propõe, desenvolve e testa um sistema computacional baseado em Algoritmos Genéticos, uma técnica de Inteligência Artificial baseada na seleção natural da Biologia. Algoritmos Genéticos são utilizados para evoluir respostas a problemas que permitem avaliar candidatos a soluções, codificados como cromossomos. Os testes do sistema foram realizados com base nos dados de ações pertencentes à Bolsa de Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros (BM&FBOVESPA) e possuidoras de alta liquidez diária. As simulações indicaram que as ondas detectadas pelo sistema foram satisfatórias, possuindo índice de erro abaixo de 3% por ponto de inflexão.