Geradores de Números Aleatórios na Física e uma Breve Aplicação no Mercado Financeiro

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorLinares, Roberto-
Autor(es): dc.contributorMoriconi, Marco-
Autor(es): dc.contributorSouza, Reinaldo Faria de Melo e-
Autor(es): dc.creatorVieira, Vinícius Gomes-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:22:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:22:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-10-23-
Data de envio: dc.date.issued2022-10-23-
Data de envio: dc.date.issued2021-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/26618-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/769178-
Descrição: dc.descriptionComportamentos aleatórios podem ocorrer em diversas situações do cotidiano e nos mais variados graus. Um dos objetivos deste trabalho é estudar o comportamento aleatório no mercado financeiro brasileiro. Para isso, foi desenvolvido um algoritmo para gerar carteiras aleatórias. As carteiras foram escolhidas com base no intervalo de tempo, periodicidade e quantidade de ações, sendo essas integrantes do IBOV. As ações sorteadas possuem o mesmo peso relativo dentro da carteira. Para o estudo foram escolhidas carteiras com 5, 8, 9 e 10 ativos. Em cada cenário foram simuladas 1.000 carteiras aleatórias, cobrindo o período de 2020 e 2021. Ao todo, foram executadas cerca de 120.000 simulações. Observamos que os rendimentos mensais das carteiras aleatórias exibem, na maioria das situações, uma distribuição semelhante à distribuição normal. O desempenho médio mensal está próximo do IBOV, porém com o dobro da volatilidade. Assim, não há razão lógica para uma pessoa física escolher esse tipo de estratégia, ao menos nas condições avaliadas por este estudo. O segundo objetivo deste trabalho consiste em aplicar o método de Monte Carlo para a simulação da resposta de um detector gama exposto a um material irradiado com feixe de prótons. A simulação servirá para avaliar a possibilidade de inferir a produção de isótopos radioativos a partir da emissão de raios gama.-
Descrição: dc.descriptionRandomness appears at different random degrees and in many daily situations. In this work, one of the goals is to explore the randomness of the Brazilian stock market. An algorithm has been developed to randomly sort stock portfolios within a given period of time and number of assets negotiated in the Bovespa stock market. Roughly 1,000 random portfolios were generated within each configuration (portfolios with 5, 8, 9 and 10 assets) and their performance were compared with standard market indexes. It is observed that the distribution of monthly performances seems to follow a gaussian distribution. Mean performance of the random portfolios are close to the corresponding IBOV index but the volatility, measured as the standard deviation of the obtained distribution, is about twice that of the IBOV and private funds. The risk-reward ratio is not favorable for the random portfolio. As a second goal, we apply the Monte Carlo method to simulate the response of a gamma detector exposed to a proton irradiated material. This simulation will pave the way for a method in which production of short-lived radioactive nuclei may be deduced from the decay of daughter nuclei.-
Descrição: dc.description61 p-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectMercado Financeiro-
Palavras-chave: dc.subjectModelos Aleatórios-
Palavras-chave: dc.subjectAções-
Palavras-chave: dc.subjectdetecção gama-
Palavras-chave: dc.subjectNúmeros aleatórios-
Palavras-chave: dc.subjectMercado Financeiro-
Palavras-chave: dc.subjectProdução intelectual-
Palavras-chave: dc.subjectFinancial Market-
Palavras-chave: dc.subjectRandom Models-
Palavras-chave: dc.subjectStocks-
Palavras-chave: dc.subjectgamma detection-
Título: dc.titleGeradores de Números Aleatórios na Física e uma Breve Aplicação no Mercado Financeiro-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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