Nos mercados accionistas, existem alguns modelos desenvolvidos ao longo de décadas, que ajudam os investidores na sua tomada de decisão para a compra de uma acção. Ao comprar uma acção, o investidor torna-se dono de uma parte da empresa. Esse titulo representa parte do capital da empresa e confere dando ao seu detentor o direito de voto nas assembleias gerais, partilha dos resultados empresa e participação nos lucros, por norma sob a forma de dividendos. Desta forma, ao adquirir hoje uma acção, o investidor fá-lo na perspectiva de ganho futuro. A grande questão é saber se o preço que está a pagar por essa participação se situa acima, abaixo ou no justo valor da mesma. Nesta dissertação pretendemos fazer uma nova abordagem de investimento em acções, baseada em modelos matemáticos e estatísticos, ou seja, numa realidade quantitativa. O objectivo final passa pela criação de uma carteira de gestão activa, assente em processos automáticos de filtragem de títulos do mercado norte-americano (por uma questão de dimensão), mas que gere melhores resultados que os índices de referência, assumindo como benchmark o S&P 500 e o Nasdaq 100.

Several models have been developedthroughout the last decades that have helped investors in the decision making process regarding the stock market. When an investor buys a share it becomes a stakeholder of that company. This share represents part of the company's capital and gives its holder voting rights at the shareholders meetings and also gives it the right to participate in profit distribution (normally though dividends). As such, by buying a stock, the investor expects to earn future profits. The big question is to know if the price it pays for such a stock is above, below or at its fair value. In this thesis we aim to approach equity market investments through mathematical and statistical models, i.e., a quantitative approach. The final goal is to create an active managed portfolio based on an automatic process that filters US stocks (due to its dimension), but which outcomes are better than its benchmarks (S&P 500 and Nasdaq 100).