Caracterização do mercado acionário brasileiro por meio dos cálculos de entropia, mutual information e a complexidade de Lempel-Ziv

Autores

DOI:

https://doi.org/10.23925/2446-9513.2021v8i2p69-86

Palavras-chave:

Sistemas Complexos, Econofísica, Mercados Financeiros, Entropia, Mutual Information, Complexidade de Lempel-Ziv

Resumo

Podemos descrever os mercados financeiros como um Sistema Complexo, e a aplicação de conceitos de áreas como da Econofísica e da Teoria da Informação fornecem bases para a compreensão de suas características e padrões. Desta forma, buscou-se por meio dos cálculos da Entropia, Mutual Information (MI) e da Complexidade de Lempel-Ziv (CLZ) caracterizar de forma empírica séries de retornos diários de ações da Bolsa de Valores de São Paulo entre 2014 e 2018. Dos resultados, viu-se que os dias mais entrópicos da série foram também os de variações de log retornos e de volume do Ibovespa consideravelmente superiores à sua média diária, reforçando o fato de que esses configuram-se como dias de menor redundância e maior a conteúdo informativo. Para MI, os clusters mostraram-se mais delimitados que os encontrados via Correlação de Pearson. Em CLZ, a baixa variabilidade das substrings demonstram uma série com padrões cíclicos e de baixa complexidade.

Referências

COVER, T.M.; THOMAS, J.A. Elements of Information Theory. 1. ed. Nova Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 1991.

FIEDOR, P. Frequency effects on predictability of stock returns. In: IEEE CONFERENCE ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE FOR FINANCIAL ENGINEERING & ECONOMICS (CIFER), 2014, Londres. Proceedings. Londres: IEEE XPLORE, 2014. p. 247-254, doi: 10.1109/CIFEr.2014.6924080.

HALTON, John H. A retrospective and prospective survey of the Monte Carlo method. Siam review, v. 12, n. 1, p. 1-63, 1970.

HAUSSER, J.; K. STRIMMER. Entropy inference and the James-Stein estimator, with application to nonlinear gene association networks. Journal of Machine Learning Research, v.10, 2009.

KONTOYIANNIS, I. Asymptotically Optimal Lossy Lempel-Ziv Coding. IEEE International Symposium on Information Theory. Cambridge: MIT, 1998

KONTOYIANNIS, I. Asymptotically optimal lossy Lempel-Ziv coding. In: IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INFORMATION THEORY,1998, Cambridge. Proceedings. 1998, Cambridge: IEEE XPLORE, 1998, p. 273, doi:10.1109/ISIT.1998.708878.

LEMPEL, A.; ZIV, J. On the complexity of finite sequences. IEEE Transaction on Information Theory, v.22, n.1, 1976.

LOPEZ DE PRADO, Marcos. Advances in Financial Machine Learning. 1. ed. Nova Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2018.

MARKOWITZ, Harry. Portfolio selection: eficiente diversification of investments. New Haven: Yale University Press, 1959.

SAMUELSON, Paul A. Proof that properly anticipated prices fluctuate randomly. Industrial Management Review Spring. 1965. p. 6-41.

SHANNON, C.E. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal, v.27, 1948.

YOU-FU, T.; SHU-LIN, L.; RUI-HONG, S.; YING-HUI, L. Correlation between detrended fluctuation analysis and the Lempel–Ziv complexity in nonlinear time series analysis. Chin. Phys. B, v. 22, n. 3, 2013.

Downloads

Publicado

2021-12-31

Como Citar

Crepaldi, A. F., & Pacheco, V. H. `Pinto. (2021). Caracterização do mercado acionário brasileiro por meio dos cálculos de entropia, mutual information e a complexidade de Lempel-Ziv. Redeca, Revista Eletrônica Do Departamento De Ciências Contábeis &Amp; Departamento De Atuária E Métodos Quantitativos, 8(2), 69–86. https://doi.org/10.23925/2446-9513.2021v8i2p69-86

Edição

Seção

Artigos