APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PRECIFICAÇÃO DE OPÇÕES

Abstract

As redes neurais artificiais são utilizadas para resolver diversos problemas em várias áreas, sendo: a robótica, o processamento de imagens e sinais, o mercado financeiro, etc. O modelo de rede neural utilizado nesse trabalho foi o Multi – layer perceptron, por ser um dos mais usados por pesquisadores para solucionar problemas relacionados com o mercado de capitais. A rede neural artificial foi utilizada para se precificar as opções de compra da Vale. Os dados utilizados como atributos de entrada da rede neural foram obtidos da Bm&fbovespa (2008) e o método de validação utilizado foi o cross validation. A escolha da melhor topologia de rede neural foi feita com base na maior taxa de acertos da rede, obtidos pelo método de validação. Após a precificação, foram construídos gráficos comparando os preços das opções reais, observadas no mercado de opções, com os fornecidos pela rede neural. Através dos gráficos foi constatado que a rede neural conseguiu identificar se a tendência dos preços das opções é de alta ou de baixa. Portanto, com os resultados obtidos, a rede neural mostrou-se uma boa ferramenta de precificação de opções, sugerindo que os profissionais do mercado financeiro a utilizem em suas análises de mercado e que desenvolvam mais pesquisas com as redes neurais artificiais, a fim de obter melhores resultados.