Formador de Mercado Dinâmico para Negociações em Alta Frequência Bruno de Mello Morgan, Humberto Cesar Brandão de Oliveira Filiação (ICEx / Bacharelado em Ciência da Computação) [email protected] Resumo: Após a modernização do mercado de ações, em 2007, muitos robôs passaram a operar na bolsa de valores. Isso trouxe à tona novas modalidades de investimento, como as negociações de alta frequência (High Frequency Trading). Para que esses robôs consigam operar de maneira coerente e eficiente, é necessário analisar informações relevantes que o ajudem a decidir quando comprar e quando vender ações. De acordo com [1], a volatilidade das ações do mercado é uma medida de risco eficiente, ou seja, medir o quanto uma ação variou em um dado perı́odo de tempo. O presente trabalho usa dados antigos do mercado para estudar a volatilidade e com isso tentar prevê-la, através do modelo GARCH [2]. Essa previsão ajudará uma estratégia algorı́tmica de High Frequency Trading a tomar melhores decisões na hora de investir. Financiamento: FAPEMIG Referências: [1] Aldridge, I. High-Frequency Trading: a practical guide to algorithmic strategies and trading system. John Wiley & Sons, Inc., 2010. [2] BOLLERSLEV, T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, Vol. 31, pp. 307-327, 1986. Alfenas – MG – Brasil 12, 13 e 14 de novembro de 2015