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dc.contributor.advisor1Coimbra, Paulo César-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0669903015493560pt_BR
dc.contributor.referee1Mattos, Rogério Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2161711905514304pt_BR
dc.creatorStalter, Lucas Martins-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9936600926385831pt_BR
dc.date.accessioned2023-07-21T12:28:02Z-
dc.date.available2023-07-20-
dc.date.available2023-07-21T12:28:02Z-
dc.date.issued2023-07-13-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15617-
dc.description.abstractThis undergraduate thesis provides an overview of the development of trading algorithms in the stock market, followed by a timeline highlighting significant historical moments. It also explores the psychological factors that influence investors when making trading decisions. Furthermore, it demonstrates an AI code that executes operations in the futures market, along with an expositional analysis of the results achieved in the backtest. The main objective was to demonstrate the functionality of using trading robots in the financial market and how it can further evolve with the popularization and advancement of the platform. In this study, the MetaTrader platform and its programming language, MQL5, were utilized for building and showcasing the results. By employing a moving average strategy, a positive result was achieved during the analyzed backtest period, concluding that investment algorithms can indeed be satisfactory when well-programmed and calibrated. However, like any investment, there are pros and cons, and it is up to each investor to decide if this approach aligns with their investment style.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho de conclusão de curso apresenta um panorama geral da criação dos algoritmos de trading na bolsa de valores, seguido de uma linha do tempo apresentando alguns momentos históricos marcantes, como também mostra fatores psicológicos que afetam o investidor na hora de fazer suas operações, por fim, demonstramos um código de IA que realiza operações no mercado futuro bem como a sua analise expositiva sobre os resultados alcançados no backtest. O objetivo principal foi mostrar que o uso de robôs de trading no mercado financeiro é funcional e que pode evoluir ainda mais com a popularização e a evolução da plataforma, que neste trabalho foi utilizada a MetaTrader junto de sua linguagem, a MQL5, para a construção e demonstração de resultados. Usando uma estratégia de médias móveis chegamos a um resultado positivo dentro do backtest no período analisado, concluindo que os algoritmos de investimento podem ser sim satisfatórios desde que bem programado e calibrado, mas como todo investimento possui prós e contras e é criterio de cada investidor decidir se essa modalidade combina com seu estilo de investir.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectAlgoritmopt_BR
dc.subjectAlgorithmpt_BR
dc.subjectDay tradingpt_BR
dc.subjectDay tradingpt_BR
dc.subjectBacktestpt_BR
dc.subjectBacktestpt_BR
dc.subjectRobôpt_BR
dc.subjectRobotpt_BR
dc.subjectMetaTraderpt_BR
dc.subjectMetaTraderpt_BR
dc.subjectIApt_BR
dc.subjectAIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.titleO uso de robôs no mercado financeiropt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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