Da Teoria Moderna de Portfolio à Inteligência Artificial: Uma Revisão e Análise Empírica de Alocação de Ativo
Revisão de Literatura, Teoria de Portfolio, Machine Learning
Este estudo explora a evolução da otimização de portfólios, desde a Teoria Moderna do Portfólio (MPT) e a Teoria Pós-Moderna do Portfólio (PMPT) até modelos impulsionados por aprendizado de máquina (ML). Enquanto MPT e PMPT fornecem estruturas fundamentais de risco-retorno, as técnicas de ML, incluindo aprendizado profundo e aprendizado por reforço, oferecem soluções avançadas para desafios persistentes. Por meio de uma revisão sistemática e análise empírica, este trabalho compara abordagens tradicionais e baseadas em ML, avaliando seus fundamentos teóricos e aplicabilidade no mundo real. Os resultados destacam o potencial das estratégias impulsionadas por IA para aprimorar a gestão de portfólios.