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Seguir indicações de sites financeiros é uma estratégia lucrativa?
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Authors
Abstract(s)
Esta investigação analisa a viabilidade de se seguirem indicações de sites financeiros como
uma estratégia lucrativa de investimento. Na verdade, com o crescimento do acesso a
investimentos financeiros pelo público em geral, manifesta-se a necessidade de avaliar a
eficácia das ferramentas oferecidas por sites financeiros.
Para responder à questão central que dá título a esta investigação, foi desenvolvida uma
estratégia de investimento baseada em análise técnica, mais especificamente na vertente de
identificação de padrões gráficos utilizando uma ferramenta alimentada através de um
algoritmo de Machine Learning.
A estratégia de investimento foi desenvolvida após uma fase de testes com a ferramenta AI
Real Time Patterns e baseou-se na identificação de padrões gráficos, com filtros definidos,
tanto com base na literatura existente, como pela experiência obtida à priori. No total foram
negociadas 500 ações, durante o período de 4 de abril a 7 de maio de 2024, maioritariamente,
em bolsas norte-americanas
As negociações abrangeram 48 setores diferentes e foram identificados 17 padrões distintos.
Das 500 negociações realizadas, 247 resultaram em perdas, cerca de 50,60%, enquanto que
as restantes 253 geraram ganhos, cerca de 49,40%. No total, a estratégia apresentou um saldo
negativo de 111,89 dólares, sendo que os custos de transação não foram incluídos neste
valor.
Apesar da estratégia não ter gerado retornos positivos, a pesquisa cumpriu o objetivo da
análise crítica da utilidade das previsões fornecidas por sites financeiros. A análise dos
resultados e a discussão dos mesmos revelam algumas limitações do estudo e sugerem a
necessidade de ajustes futuros, como, por exemplo, a integração de indicadores técnicos
adicionais na filtragem dos padrões identificados.
Esta investigação analisa a viabilidade de se seguirem indicações de sites financeiros como uma estratégia lucrativa de investimento. Na verdade, com o crescimento do acesso a investimentos financeiros pelo público em geral, manifesta-se a necessidade de avaliar a eficácia das ferramentas oferecidas por sites financeiros. Para responder à questão central que dá título a esta investigação, foi desenvolvida uma estratégia de investimento baseada em análise técnica, mais especificamente na vertente de identificação de padrões gráficos utilizando uma ferramenta alimentada através de um algoritmo de Machine Learning. A estratégia de investimento foi desenvolvida após uma fase de testes com a ferramenta AI Real Time Patterns e baseou-se na identificação de padrões gráficos, com filtros definidos, tanto com base na literatura existente, como pela experiência obtida à priori. No total foram negociadas 500 ações, durante o período de 4 de abril a 7 de maio de 2024, maioritariamente, em bolsas norte-americanas As negociações abrangeram 48 setores diferentes e foram identificados 17 padrões distintos. Das 500 negociações realizadas, 247 resultaram em perdas, cerca de 50,60%, enquanto que as restantes 253 geraram ganhos, cerca de 49,40%. No total, a estratégia apresentou um saldo negativo de 111,89 dólares, sendo que os custos de transação não foram incluídos neste valor. Apesar da estratégia não ter gerado retornos positivos, a pesquisa cumpriu o objetivo da análise crítica da utilidade das previsões fornecidas por sites financeiros. A análise dos resultados e a discussão dos mesmos revelam algumas limitações do estudo e sugerem a necessidade de ajustes futuros, como, por exemplo, a integração de indicadores técnicos adicionais na filtragem dos padrões identificados.
Esta investigação analisa a viabilidade de se seguirem indicações de sites financeiros como uma estratégia lucrativa de investimento. Na verdade, com o crescimento do acesso a investimentos financeiros pelo público em geral, manifesta-se a necessidade de avaliar a eficácia das ferramentas oferecidas por sites financeiros. Para responder à questão central que dá título a esta investigação, foi desenvolvida uma estratégia de investimento baseada em análise técnica, mais especificamente na vertente de identificação de padrões gráficos utilizando uma ferramenta alimentada através de um algoritmo de Machine Learning. A estratégia de investimento foi desenvolvida após uma fase de testes com a ferramenta AI Real Time Patterns e baseou-se na identificação de padrões gráficos, com filtros definidos, tanto com base na literatura existente, como pela experiência obtida à priori. No total foram negociadas 500 ações, durante o período de 4 de abril a 7 de maio de 2024, maioritariamente, em bolsas norte-americanas As negociações abrangeram 48 setores diferentes e foram identificados 17 padrões distintos. Das 500 negociações realizadas, 247 resultaram em perdas, cerca de 50,60%, enquanto que as restantes 253 geraram ganhos, cerca de 49,40%. No total, a estratégia apresentou um saldo negativo de 111,89 dólares, sendo que os custos de transação não foram incluídos neste valor. Apesar da estratégia não ter gerado retornos positivos, a pesquisa cumpriu o objetivo da análise crítica da utilidade das previsões fornecidas por sites financeiros. A análise dos resultados e a discussão dos mesmos revelam algumas limitações do estudo e sugerem a necessidade de ajustes futuros, como, por exemplo, a integração de indicadores técnicos adicionais na filtragem dos padrões identificados.
Description
Keywords
Análise técnica Padrões gráficos Machine learning