Otimização robusta de portfólios usando conjuntos de incerteza não paramétricos sobre dados financeiros - Cazarin da Silva, Tatiane; Periçaro, Gislaine Aparecida; Pena, Eduardo H. M.; Alves Ribeiro, Ademir (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2026: Anais do XLI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2026)
A otimização de portfólios financeiros depende da qualidade dos dados históricos e da representação adequada da incerteza nos parâmetros estimados. O modelo de Markowitz é amplamente usado como referência, mas apresenta sensibilidade a erros de estimação dos retornos esperados, comprometendo sua robustez em cenários de alta volatilidade. Este trabalho propõe um modelo robusto cujo conjunto de incerteza é construído de forma não paramétrica usando Support Vector Clustering (SVC). O modelo elimina a necessidade de hipóteses restritivas de simetria ou normalidade, e um parâmetro de regularização controla o suporte desse conjunto, funcionando simultaneamente como mecanismo de tratamento de outliers e de calibração do perfil de risco do investidor. O modelo proposto foi avaliado em contratos futuros de commodities internacionais durante um período de alta volatilidade, superando consistentemente o modelo clássico de Markowitz e a estratégia de pesos iguais, com menor volatilidade, perdas extremas reduzidas e índices Sharpe e Sortino positivos em todas as estratégias consideradas.