[pt] Texto Dados sobre as carteiras de investidores institucionais em
ações agora estão disponíveis em vários países e portanto podem ser
usados em modelos para prever os futuros retornos de ações.
Recentemente, vários produtos comerciais de investimento foram
lançados que explicitamente usam tal tipo de dados na construção da
carteira de investimentos. O intuito deste estudo é aplicar algoritmos de
aprendizado de máquina em cima de dados das carteiras de ações de
investidores institucionais nos Estados Unidos, a fim de avaliar se tais
dados podem ser usados para prever futuros retornos de ações. Nosso
trabalho mostra que um modelo usando um support vector machine
conseguiu separar ações em três classes de futuro retorno com acurácia
acima da esperada se um modelo aleatório fosse usado. / [en] Data on institutional ownership of securities is nowadays publicly
available in a number of jurisdictions and can thus be used in models for
the prediction of security returns. A number of recently launched
investment products explicitly use such institutional ownership data in
security selection. The purpose of the current study is to apply statistical
learning algorithms to institutional ownership data from the United States,
in order to evaluate the predictive validity of features based on such
institutional ownership data with regard to future security returns. Our
analysis identified that a support vector machine managed to classify
securities, with regard to their four-quarter forward returns, into three bins
with significantly higher accuracy than pure chance would predict. Even
higher accuracy was achieved when predicting realized, i.e. past, fourquarter
returns.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:25862 |
| Date | 29 February 2016 |
| Creators | RAPHAEL ALEXANDER ROTTGEN |
| Contributors | EDUARDO SANY LABER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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