A trading strategy: a performance study applied to the stock market
DOI:
https://doi.org/10.51359/2317-0115.2023.260702Keywords:
stock exchange, trading strategies, stock market, technical analysisAbstract
Carrying out operations in the stock market is a challenging task, so investors are very interested in seeking ways to improve their operations on the stock exchange. Predicting the value of stocks plays an important role in defining a trading strategy. In this perspective, this article proposes an approach that aims to present a strategy of buying and selling shares based on comparative analysis and market patterns. Analyses were performed, working with two strategies applied in standards in the stock exchange, seeking to improve the assertiveness and efficiency of the operations of the proposed strategy. The results show that the strategy developed surpassed the buy and hold strategy with an average gain of 11,139.638%, indicating its potential to assist in decision making in the stock market.
References
ABE, MARCOS. Manual de análise técnica: essência e estratégias avançadas: tudo o que um investidor precisa saber para prosperar na Bolsa de valores até em tempos de crise. Novatec Editora, 2017.
BTG PACTUAL. Bolsa de valores: o que é, como funciona e como investir. 2018. BTG PACTUAL DIGITAL. Disponível em: <https://www.btgpactualdigital.com/como-investir/artigos/investimentos/tudo-sobre-bolsa-de-valores.>. Acesso em: 10 abr. 2023.
CARNEIRO, Gil Melo Neto. O desempenho do método de análise técnica Bandas de Bollinger. Uberlândia: UFU, 2018 23 p. Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação em Gestão da Informação – Universidade Federal de Uberlândia (UFU), Uberlândia, 2018. Disponível em: <http://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/22054/1/DesempenhoM%C3%A9todoAn%C3 %A1lise.pdf> Acesso em: 21 set. 2023.
CAVALCANTI, A. Avaliação do método de random forest para indicar o melhor momento de compra e venda de ações no mercado financeiro. UFPE, Centro de Informática, 12 2021.
CHOURMOUZIADIS, Konstandinos; CHATZOGLOU, Prodromos D. An intelligent short term stock trading fuzzy system for assisting investors in portfolio management. Expert Systems with Applications, v. 43, p. 298-311, 2016.
COHEN, G., & Cabiri, E. (2015). Can technical oscillators outperform the buy and hold strategy? Applied Economics, 47(30), pp. 3189-3197.
COMISSÃO DE VALORES MOBILIÁRIOS (org.). Mercado de valores mobiliários brasileiro. 4. ed. Rio de Janeiro: Comissão de Valores Mobiliários, 2019.
COQUERET, Guillaume et al. Machine Learning in Finance: From Theory to Practice: Book Review. 2021.
DAMETTO, Ronaldo César. Estudo da aplicação de redes neurais artificiais para predição de séries temporais financeiras. 2018.
FIOCRUZ, Google Colab, 2021. Disponível em: < https://bigdata.icict.fiocruz.br/googlecolab >. Acesso em: 02 abril de 2023.
FORBES. Ibovespa cai 10% em 2023; veja as ações mais negociadas no ano. 2023. Disponível em: <https://forbes.com.br/forbes-money/2023/03/ibovespa-cai-10-em-2023-veja-as-acoes-mais-negociadas-no-ano/>. Acesso em: 02 julho de 2023.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 4.ed. São Paulo: Atlas, 2010.
INFOMONEY. Infomoney, Disponível em: < https://www.infomoney.com.br/>. Acesso em: 26 abr. 2023.
INFOMONEY. Análise fundamentalista de ações: como identificar empresas sólidas e rentáveis a longo prazo. 2021. Disponível em: <https://www.infomoney.com.br/guias/analise-fundamentalista/#guia-analise-fundamentalista-criticas>.
JUPYTER, The Jupyter Notebook, 2021. Disponível em: < https://jupyter.org/>. Acesso:abril 2023.
LEMOS, F. (2018). Análise Técnica dos Mercados Financeiros,Vol. 2, 2 edn, Editora Saraiva.
LOHPETCH, D., & Corne, D. (2010). Outperforming Buy-and-Hold with Evolved Technical Trading Rules: Daily, Weekly and Monthly Trading. Applications of Evolutionary Computation, pp. 171-181.
MARTINEZ L, C. From an artificial neural network to a stock market day-trading system: A case study on the bmf bovespa. International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN. Atlanta: IEEE Computer Society, v. 11, p. 2006–2013, 06 2009.
MATSURA, Eduardo Koiti. Comprar ou vender?. Saraiva Educação SA, 2020.
METGHALCHI, M., Hajilee, M., & Hayes, L. (2019). Return predictability and market efficiency: Evidence from the Bulgarian stock market. Eastern European Economics,57(3), 251-268.
MIRANDA, A. W. M. (2019). Estratégias de investimento baseadas em microestrutura de mercado, Master’s thesis, Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Disponível em https://repositorio.ufmg.br/handle/1843/32279.
NTI, I., Adekoya, A., and Weyori, B. (2019). A systematic review of fundamental andtechnical analysis of stock market predictions. Springer Nature B.V.
PIAZZA, Marcelo C. O melhor da análise técnica de ações. São Paulo: Saraiva, 2010.
PIMENTA, Alexandre. "Métodos automatizados para investimento no mercado de ações via inteligência computacional." (2017).
PINHEIRO, J. L. Mercado de Capitais. 9th. ed. [S.l.]: Atlas, 2019. ISBN 9788597021745.
SANTOS, Monalisa Ramos dos. As mídias sociais digitais como ferramenta de captação de alunos para cursos de day trade: uma análise do uso dessa ferramenta por traders profissionais que atuam em Sergipe. 2021.
TORO INVESTIMENTOS. Toro, Disponível em: <https://blog.toroinvestimentos.com.br/bolsa/bolsa-de-valores>. Acesso em: 21 set. 2023.
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