Data analytics e técnicas de projeção para alavancagem da rentabilidade de carteiras de fundos de investimento imobiliário (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: MAEDA, CAIO DAITI - EP ; GUEDES, DAVI BRAGA DE VASCONCELOS - EP ; SCHIAVO, FELIPE - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PTC
- Subject: FUNDO DE INVESTIMENTO
- Language: Português
- Abstract: Tendo em vista o cálculo da rentabilidade dos fundos com base em suas cotas, uma das formas mais conhecidas, e também atrativas, de retorno é a distribuição periódica de rendimentos. A aplicação desse método foi avaliado e contrastado com outros ao longo da evolução do projeto, com o aumento e diminuição de parâmetros que serão dispostos no modelo. Em função de analisar a composição da carteira e otimizar os ganhos, tanto em valorização da cota quanto em dividendos distribuídos, o critério abrange um conceito altamente reconhecido no mercado até os dias de hoje, criado por Harry Markowitz que lhe concedeu um prêmio Nobel em 1990. Com essa mudança, foi possível levantar, efetivamente, uma carteira com a maior rentabilidade possível de forma automatizada, em detrimento ao que foi apresentado até então neste presente relatório, que exigiria um esfor.co manual oneroso de comparação entre diferentes Fundos com diversos indicadores macroeconômicos. Ao começar o projeto, o grupo pensou em levantar uma ferramenta que, resumidamente, fosse capaz de receber um input e obter como output quais ativos deveriam compor a carteira com a maior rentabilidade possível quando comparado com as modalidades de investimento mais seguras do país e seus retornos atrelados aos /índices mais famosos (SELIC, CDI, IPCA). Para melhorar a experiência do usuário e a visualização dos resultados, implementamos a biblioteca Streamlit, que gera uma página web interativa que calcula, utilizando as entradas do usuário, a carteira otimizada.
- Imprenta:
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ABNT
MAEDA, Caio Daiti e GUEDES, Davi Braga de Vasconcelos e SCHIAVO, Felipe. Data analytics e técnicas de projeção para alavancagem da rentabilidade de carteiras de fundos de investimento imobiliário. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91713f0c-a268-4b43-89ac-bbec7618390f/CaioDaitiMaedaTCC-PTC22.pdf. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Maeda, C. D., Guedes, D. B. de V., & Schiavo, F. (2022). Data analytics e técnicas de projeção para alavancagem da rentabilidade de carteiras de fundos de investimento imobiliário (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91713f0c-a268-4b43-89ac-bbec7618390f/CaioDaitiMaedaTCC-PTC22.pdf -
NLM
Maeda CD, Guedes DB de V, Schiavo F. Data analytics e técnicas de projeção para alavancagem da rentabilidade de carteiras de fundos de investimento imobiliário [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91713f0c-a268-4b43-89ac-bbec7618390f/CaioDaitiMaedaTCC-PTC22.pdf -
Vancouver
Maeda CD, Guedes DB de V, Schiavo F. Data analytics e técnicas de projeção para alavancagem da rentabilidade de carteiras de fundos de investimento imobiliário [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91713f0c-a268-4b43-89ac-bbec7618390f/CaioDaitiMaedaTCC-PTC22.pdf
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