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http://hdl.handle.net/10071/6396
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Title: Optimization of technical trading rules in forex market using genetic algorithm
Authors: Silva, Pedro Franco
Orientador: Inácio, Pedro Leite
Keywords: Technical analysis
Genetic algorithm
Efficient market hypothesis
Backtesting
Análise técnica
Algoritmo
Finanças
Issue Date: 2012
Citation: SILVA, Pedro Franco - Optimization of technical trading rules in forex market using genetic algorithm [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2012. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/6396>.
Abstract: A análise técnica, juntamente com a análise fundamental, é uma das metodologias mais conhecidas que os traders utilizam nos mercados financeiros, com o propósito de prever a direcção do preço das acções através da análise do seu historial de preços. Esta análise tem como objectivo obter ganhos acima da média do mercado. Nesta tese, pretende-se desenvolver estratégias fiáveis, no mercado cambial, através do processo de algoritmo genético, que tem como objectivo a optimização dos parâmetros dos indicadores da análise técnica (Double Crossover, Bollinger Band, MACD, RSI, Stochastic, Parabolic SAR, ADX). Os resultados obtidos pelas estratégias optimizadas são comparados com a estratégia Buy and Hold. Para verificar a robustez dos resultados obtidos utiliza-se o teste t, que permite provar se os resultados são estatisticamente significativos. A amostra inclui os preços diários desde Janeiro de 2005 até Dezembro de 2011, o que permite analisar as diferentes fases do mercado financeiro – Tendência de subida, tendência de descida e neutra. A amostra também inclui a crise financeira que começou no verão de 2007. Este estudo rejeita a hipótese do mercado eficiente, pois os resultados obtidos pelas estratégias obtiveram maior retorno que a estratégia Buy and Hold em ambos os períodos: in-the-sample (95%) e out-of-sample (60%). Adicionalmente, é possível concluir que os parâmetros optimizados no período de treino não oferecem garantia que os resultados sejam consistentes no período de teste.
Technical analysis, along with fundamental analysis, are the one of the better known approaches used by traders in financial markets to forecast the direction of security’s prices through the study of historical market prices in order to obtain abnormal returns. This paper aims to present a methodology for developing robust automated technical trading systems using genetic algorithms to the tuning of technical indicators parameters (Double Crossover, Bollinger Band, MACD, RSI, Stochastic, Parabolic SAR, ADX) in the context of foreign exchange market. The results obtained from the optimized strategies are compared against a benchmark strategy – Buy and Hold – and to conclude, the accuracy of the results are verified through a t-Test, in order to prove whether the results obtained are statistically significant or not. The time span, from 2005 to 2011, covered to test the technical strategies contains all financial market phases – Bullish trend, bearish trend, and sideways –including the financial crisis that began in the middle of 2007. This study refutes the efficient market hypothesis, since the results obtained by technical strategies can outperform the Buy and Hold strategy in both periods: in-the-sample (95%) and out-of-sample (60%). Additionally, this study shows that the parameters optimized from the training period cannot be guaranteed to be consistent for testing period.
Description: Projeto / JEL Classification: G02; G14
URI: http://hdl.handle.net/10071/6396
Designation: Mestrado em Finanças
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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