Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo

As contribuições deste artigo são duas. A primeira, um método de avaliação de regressões não lineares para a previsão de retornos intradiários de ações no mercado brasileiro é discutido e aplicado, com o objetivo de maximizar o retorno de um portfólio simulado de compras e vendas. A segunda, regressões usando funções-núcleo associadas ao particionamento da amostra por vizinhos mais próximos são realizadas. Algumas variáveis independentes utilizadas são indicadores técnicos, cujos parâmetros são otimizados dentro da amostra de estimação. Os resultados alcançados são positivos e superam, em uma análise quartil a quartil, os resultados produzidos por um modelo benchmark de autorregressão linear

The contributions of this paper are twofold. First we discuss and apply a method for the evaluation of non linear regressions in forecasting intraday returns of Brazilian stocks, in order to maximize the return of a simulated trading portfolio. Second, Kernel regressions associated with Nearest Neighbors sample partitioning are carried out. Some independent variables are technical indicators, which parameters are optimized in-the-sample. The results are positive as a trading strategy and outperformed by a small difference the linear autoregression benchmark model in a quartile per quartile analysis