ALOCAÇÃO DE FUNDOS DE INVESTIMENTO IMOBILIÁRIOS E ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO: CARTEIRAS ELABORADAS EM ALGORITMOS DE REINFORCEMENT LEARNING

Julia Pinheiro Barboza, Gustavo Carvalho Santos, Daniel Vitor Tartari Garruti, Flávio Barboza

Resumo


Este estudo investiga estratégias de negociação em Fundos de Investimento Imobiliários (FIIs) utilizando Reinforcement Learning (RL) para maximizar o retorno de uma carteira. Foram implementados cinco algoritmos de RL, configurados com o método ator-crítico, para gerar estratégias de negociação, que foram avaliadas e comparadas com métodos tradicionais, como Buy and Hold (B&H), mínima variância e o Índice IFIX. A amostra final, composta por 26 fundos, foi selecionada considerando critérios como histórico mínimo de 5 anos e volume de negociação. As estratégias de RL superaram a mínima variância e tiveram desempenho comparável ao B&H, mas não superaram o IFIX. Isso sugere que o mercado de FIIs pode ser eficiente, limitando a eficácia de técnicas avançadas como RL e dificultando a superação do índice. As contribuições do estudo incluem demonstrar o potencial do RL em superar estratégias tradicionais em determinados contextos, oferecendo possíveis compreensões para investidores, gestores de carteiras e literatura científica.


Palavras-chave


Ator crítico; Fundos de Investimento Imobiliários; Estratégias de negociação; Aprendizado por reforço; Gestão de portfólio

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Referências


ASSAF NETO, Alexandre. Mercado Financeiro. 13. ed. São Paulo: Atlas, 2019.

ASSAF NETO, Alexandre; LIMA, Fabiano Guasti; DE ARAÚJO, Adriana Maria Procópio. Uma proposta metodológica para o cálculo do custo de capital no Brasil. Revista de Administração-RAUSP, v. 43, n. 1, p. 72-83, 2008.

BURNHAM, Terence C. Toward a neo-Darwinian synthesis of neoclassical and behavioral economics. Journal of Economic Behavior & Organization, v. 90, p. S113-S127, 2013.

B3. MANUAL DE DEFINIÇÕES E PROCEDIMENTOS DOS ÍNDICES DA B3. São Paulo, fevereiro de 2018. Disponível em: https://www.b3.com.br/data/files/CA/A5/9F/28/14F35810F534EB48AC094EA8/Manual%20de%20defini%C3%A7%C3%B5es%20e%20procedimentos%20de%20%C3%8Dndices-PT.pdf. Acesso em: 9 jul. 2023.

CASTELLO BRANCO, Carlos Eduardo; MONTEIRO, Eliane de Mello Alves Rebouças. Estudo sobre a indústria de fundos de investimentos imobiliários no Brasil. Revista do BNDES, v. 10, n. 20, p. 261-295, 2003.

CHAN, Su Han; ERICKSON, John; WANG, Ko. Real estate investment trusts: Structure, performance, and investment opportunities. Financial Management Association Survey and Synthesis, 2003.

CHEN, K. C.; DORSEY, R. E.; KWON, C. The effect of market structure on asset pricing. Journal of Finance, v. 41, n. 1, p. 207-224, 1986.

CVM. TEXTO INTEGRAL DA INSTRUÇÃO CVM No 205, DE 14 DE JANEIRO DE 1994, COM ALTERAÇÕES INTRODUZIDAS PELAS INSTRUÇÕES CVM NoS 389/03, 418/05 E 455/07. Janeiro de 1994. Disponível em: https://conteudo.cvm.gov.br/export/sites/cvm/legislacao/instrucoes/anexos/200/inst205consolid.pdf. Acesso em: 23 set. 2024.

DULAC-ARNOLD, Gabriel et al. An empirical investigation of the challenges of real-world reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2003.11881, 2020.

FAMA, Eugene F. Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The journal of Finance, v. 25, n. 2, p. 383-417, 1970.

FANG, Yunzhe; LIU, Xiao-Yang; YANG, Hongyang. Practical machine learning approach to capture the scholar data driven alpha in AI industry. In: 2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2019. p. 2230-2239.

FENG, Zhilan; PRICE, S. McKay; SIRMANS, C. An overview of equity real estate investment trusts (REITs): 1993–2009. Journal of Real Estate Literature, v. 19, n. 2, p. 307-343, 2011.

FUJIMOTO, Scott; HOOF, Herke; MEGER, David. Addressing function approximation error in actor-critic methods. In: International conference on machine learning. PMLR, 2018. p. 1587-1596.

GELTNER, David et al. Commercial real estate analysis and investments. Cincinnati, OH: South-western, 2001.

HAARNOJA, Tuomas et al. Soft actor-critic: Off-policy maximum entropy deep reinforcement learning with a stochastic actor. In: International conference on machine learning. PMLR, 2018. p. 1861-1870.

HAMBLY, Ben; XU, Renyuan; YANG, Huining. Recent advances in reinforcement learning in finance. Mathematical Finance, v. 33, n. 3, p. 437-503, 2023.

HAN, Seungyul; SUNG, Youngchul. A max-min entropy framework for reinforcement learning. Advances in Neural Information Processing Systems, v. 34, p. 25732-25745, 2021.

IÓRIO, F.R.; LUCCHESI, E.P.; IIZUKA, E.S. 2015. Análise do desempenho de carteiras de fundos de investimento imobiliário negociados na BM&FBOVESPA entre 2011 e 2013. In: Seminários em Administração, XVIII, São Paulo, p. 1-14. 2015.

LILLICRAP, Timothy P. et al. Continuous control with deep reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:1509.02971, 2015.

LIOW, Kim Hiang; HUANG, Yuting; SONG, Jeonseop. Relationship between the United States housing and stock markets: some evidence from wavelet analysis. The North American Journal of Economics and Finance, v. 50, p. 101033, 2019.

LIOW, Kim Hiang; HUANG, Yuting; SONG, Jeongseop. Who influences the Asian–Pacific real estate markets: the US, Japan or China?. China & World Economy, v. 27, n. 6, p. 50-78, 2019.

LIU, Xiao-Yang et al. FinRL: A deep reinforcement learning library for automated stock trading in quantitative finance. arXiv preprint arXiv:2011.09607, 2020.

LO, Andrew W. The adaptive markets hypothesis: Market efficiency from an evolutionary perspective. Journal of Portfolio Management, v. 30, n. 1, p. 15-29, 2004.

MA, Xiaoteng et al. Dsac: Distributional soft actor critic for risk-sensitive reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2004.14547, 2020.

MARKOWITZ, Harry. Portfolio selection. Journal of Finance, v.7, n.1, p. 77-91, 1952.

MNIH, Volodymyr et al. Asynchronous methods for deep reinforcement learning. In: International conference on machine learning. PMLR, p. 1928-1937, 2016.

OLIVEIRA, Janaína Morais de; MILANI, Bruno. Variáveis que explicam o retorno dos fundos imobiliários brasileiros. Revista Visão: Gestão Organizacional, v. 9, n. 1, p. 17-33, 2020.

OSHINGBESAN, Adebayo et al. Model-Free Reinforcement Learning for Asset Allocation. arXiv preprint arXiv:2209.10458, 2022.

SANTOS, Gustavo Carvalho et al. Management of investment portfolios employing reinforcement learning. PeerJ Computer Science, v. 9, p. e1695, 2023.

SCOLESE, Daniel et al. Análise de estilo de fundos imobiliários no Brasil. Revista de Contabilidade e Organizações, v. 9, n. 23, p. 24-35, 2015.

SCHULMAN, John et al. Proximal policy optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347, 2017.

SCHULMAN, John et al. Trust region policy optimization. In: International conference on machine learning. PMLR, 2015. p. 1889-1897.

SHARPE, William F. A simplified model for portfolio analysis. Management science, v. 9, n. 2, p. 277-293, 1963.

SHARPE, William F. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The journal of finance, v. 19, n. 3, p. 425-442, 1964.

SHARPE, William F. Mutual fund performance. The Journal of business, v. 39, n. 1, p. 119-138, 1966.

SUN, Shuo; WANG, Rundong; AN, Bo. Reinforcement learning for quantitative trading. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, v. 14, n. 3, p. 1-29, 2023.

SUTTON, Richard S. et al. Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation. Advances in neural information processing systems, p. 1057-1063, 2000.

SUTTON, R. S.; BARTO, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. A Bradford Book, 2ª ed. Boston: MIT Press.

WANG, Ziyu et al. Sample efficient actor-critic with experience replay. arXiv preprint arXiv:1611.01224, 2016.

YANG, Hongyang et al. Deep reinforcement learning for automated stock trading: An ensemble strategy. In: Proceedings of the first ACM international conference on AI in finance. p. 1-8. 2020.

ZHANG, Zihao; ZOHREN, Stefan; ROBERTS, Stephen. Deep reinforcement learning for trading. The Journal of Financial Data Science, v. 2, n. 2, p. 25-40, 2020.




DOI: https://doi.org/10.13059/racef.v15i3.1216

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