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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorSAITO, Anderson Issao-
dc.contributor.authorOLIVEIRA, Eliel Jocsa Marinho de-
dc.date.accessioned2024-04-25T16:14:15Z-
dc.date.available2024-04-25T16:14:15Z-
dc.date.issued2024-03-12-
dc.date.submitted2024-03-26-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Eliel. Otimização de carteiras com inteligência artificial: uma aplicação prática da teoria de Markowitz em Python. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso de Ciências Economicas - Universidade Federal de Pernambuco, Caruaru, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/56101-
dc.description.abstractA gestão de investimentos tem se tornado cada vez mais complexa, demandando estratégias eficazes de alocação de ativos e gestão de risco. Nesse cenário, a Teoria das Carteiras de Markowitz continua sendo relevante e amplamente aplicada, proporcionando a base teórica para a otimização de carteiras de investimentos. Este trabalho explora a aplicação prática da Moderna Teoria do Portfólio de Markowitz na maximização do Sharpe Ratio e na busca por uma fronteira eficiente entre risco e retorno. Por meio da utilização de ações das 10 empresas mais valiosas da Bolsa de Valores de São Paulo (B3), o estudo demonstra a importância da diversificação e otimização de carteiras para investidores. Além disso, o desenvolvimento de uma aplicação em Python permite que investidores comuns utilizem a Teoria das Carteiras na composição de suas carteiras de ações, contribuindo para a democratização do acesso a essa ferramenta fundamentada e visa facilitar o acesso e a utilização por interessados de diferentes áreas e níveis de conhecimento no mercado financeiro.pt_BR
dc.format.extent74p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectTeoria das Carteiras de Markowitzpt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.titleOtimização de carteiras com inteligência artificial: uma aplicação prática da teoria de Markowitz em Python.pt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0575153921672784pt_BR
dc.description.abstractxInvestment management has become increasingly complex, demanding effective asset allocation and risk management strategies. In this scenario, Markowitz Portfolio Theory continues to be relevant and widely applied, providing the theoretical basis for optimizing investment portfolios. This work explores the practical application of Markowitz's Modern Portfolio Theory in maximizing the Sharpe Ratio and searching for an efficient frontier between risk and return. Through the use of shares from the 10 most valuable companies on the São Paulo Stock Exchange (B3), the study demonstrates the importance of diversifying and optimizing portfolios for investors. Furthermore, the development of an application in Python allows ordinary investors to use Portfolio Theory in the composition of their stock portfolios, contributing to the democratization of access to this grounded tool and to facilitate access and use by interested parties from different areas and levels of knowledge in the financial market.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Sociais Aplicadas::Economiapt_BR
dc.degree.departament::(CAA-NG) - Núcleo de Gestãopt_BR
dc.degree.graduation::CAA-Curso de Graduação em Economiapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localCaruarupt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Ciências Econômicas - Bacharelado

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