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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/962 |
| Date | 06 August 2008 |
| Creators | CALAÇA, Raul Wonsjuk |
| Contributors | MARTINS, Weber, MARQUES, Thyago Carvalho |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação, UFG, BR, Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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