Alocação de portfolio. Estrutura Multi-Armed Bandit. Modelo Multifractal de Retornos Financeiros. Séries Temporais.
Há mais de um século, a comunidade acadêmica estuda o mercado financeiro na tentativa de entender seu comportamento para maximizar os lucros. Este projeto procura maneiras de maximizar os lucros no mercado financeiro criando um procedimento de duas fases que chamamos de MAB-MMAR. Primeiro, estabelece-se modelos generativos individuais para cada ativo, para simular, via Monte Carlo, retornos futuros, usando Multifractal Model of Asset Returns. Em segundo lugar, constrói-se uma estrutura de Multi-Armed Bandit (MAB) aplicando o algorítimo Upper Confidence Bound (UCB)-Tuned sobre os caminhos simulados, a fim de realizar escolhas entre ativos que otimizem a alocação de recursos. Além disso, como camada de proteção para as operações, propomos o Método da Dupla Barreira, onde a operação é encerrada se uma barreira inferior for tocada. Como comparação de desempenho, foram testados os modelos One-Asset, 1/n, Modern Portfolio Theory (MPT) e Axiomatic Second-order Stochastic Dominance Portfolio Theory (ASSDPT). Nossos resultados são promissores, onde se revela que, em geral, o MAB-MMAR foi o que melhor desempenhou nos mais variados cenários.