UM COMPARATIVO DOS MÉTODOS DE MARKOWITZ E DE APRENDIZADO POR REFORÇO PROFUNDO NA OTIMIZAÇÃO DE CARTEIRAS DE FUNDOS IMOBILIÁRIOS - Corrêa Junior, Marcos Carvalho; de Oliveira, Rogério (Revista Sistemática, 2026)
A otimização de carteiras tem por objetivo equilibrar riscos e retornos de diferentes ativos compondo uma carteira eficiente sendo essencial para gestão de investimentos. No mercado brasileiro de fundos imobiliários (FIIs), essa é uma tarefa complexa devido à heterogeneidade de liquidez e à influência de fatores macroeconômicos. Este trabalho compara e desenvolve a otimização de carteiras a partir de duas abordagens: o clássico modelo de Markowitz e o Aprendizado Profundo com Reforço (Deep Reinforcement Learning – DRL). São empregados dados históricos de FIIs listados na B3 entre 2020 e 2024, com liquidez mínima de R$ 1 milhão/dia. Os resultados evidenciam a viabilidade da solução de Aprendizado por Reforço Profundo, embora soluções exatas ainda apresentem resultados melhores no curto prazo.