Simulação de Monte Carlo em GPU para previsão do preço de ações
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2025-11-24
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O mercado financeiro oferece diversas oportunidades para a geração e manutenção de riqueza por meio do investimento em empresas cujo preço da ação apresenta potencial de valorização. Assim, torna-se cada vez mais importante a utilização de técnicas capazes de estimar o preço futuro de uma ação. Neste sentido, a simulação de Monte Carlo, associada ao movimento geométrico browniano, forma uma abordagem eficaz para estimar o comportamento futuro dos preços das ações, unindo a aleatoriedade da simulação à modelagem estocástica baseada na taxa de retorno e na volatilidade da ação. De fato, juntas elas integram dados históricos e variações aleatórias, modelando as incertezas do mercado e oferecendo uma visão das probabilidades de diferentes cenários futuros. No entanto, para alcançar previsões mais precisas, a simulação de Monte Carlo exige um alto número de simulações, o que resulta em um alto custo computacional. Neste trabalho, foi desenvolvida uma versão paralela do método de Monte Carlo, com o uso de GPU com o objetivo de acelerar a execução da simulação. Para validação da implementação foram selecionadas as ações mais relevantes dos cinco setores com maior peso no Índice Ibovespa: Itaúsa S.A. (ITSA4), Eletrobras (ELET3), Vale S.A. (VALE3), Petróleo Brasileiro S.A. (PETR4) e WEG S.A. (WEGE3). Ademais, a abordagem foi avaliada usando o próprio índice Ibovespa (IBOV). Os resultados demonstraram que os preços reais dos ativos se mantiveram dentro do intervalo de confiança de 95% em todos os cenários. A implementação paralela em GPU se mostrou numericamente consistente com a abordagem sequencial e obteve um speedup de até 130,2× para 1.000.000 de simulações. [resumo fornecido pelo autor]