Publicação
Modeling stock markets through the reconstruction of market processes
| Resumo: | Existem duas maneira possíveis de interpretar a aparente natureza estocástica dos mercados financeiros: a Hipótese do mercado eficiente (HME) e um conjunto de factos estilizados que conduzem o comportamento dos mercados. Apresentamos evidência para alguns dos factos estilizados como a existência de um fenómeno de memória na volatilidade dos preços a curto prazo, um comportamento em lei de potência e dependências não lineares nos retornos. Considerando isto, construímos um modelo do mercado através de cadeias de Markov. Em seguida, desenvolvemos um algoritmo que pode ser generalizado para qualquer alfabeto de N símbolos e cadeia de Markov de comprimento K. Com esta ferramenta, somos capazes de mostrar que é, pelo menos, sempre melhor que um modelo completamente aleatório como o Passeio Aleatório. O código está escrito em MATLAB e é mantido no GitHub. |
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| Autores principais: | Carmo, João Pedro Rodrigues do |
| Assunto: | cadeias de markov mercados financeiros reconstrucção de processo previsão financeira markov chains financial markets, process reconstruction financial forecasting |
| Ano: | 2017 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Existem duas maneira possíveis de interpretar a aparente natureza estocástica dos mercados financeiros: a Hipótese do mercado eficiente (HME) e um conjunto de factos estilizados que conduzem o comportamento dos mercados. Apresentamos evidência para alguns dos factos estilizados como a existência de um fenómeno de memória na volatilidade dos preços a curto prazo, um comportamento em lei de potência e dependências não lineares nos retornos. Considerando isto, construímos um modelo do mercado através de cadeias de Markov. Em seguida, desenvolvemos um algoritmo que pode ser generalizado para qualquer alfabeto de N símbolos e cadeia de Markov de comprimento K. Com esta ferramenta, somos capazes de mostrar que é, pelo menos, sempre melhor que um modelo completamente aleatório como o Passeio Aleatório. O código está escrito em MATLAB e é mantido no GitHub. |
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