Fronteira Eficiente de Markowitz com Simulação de Monte Carlo em Python

Este trabalho apresenta uma aplicação computacional em Python que integra o modelo de média-variância de Markowitz a previsões de retornos via redes neurais LSTM (Long-Short Term Memory), utilizando simulações de Monte Carlo para determinar a fronteira eficiente de uma carteira composta por cinco ativos brasileiros (WEGE3, ITUB4, VALE3, LREN3 e IVVB11). Ao comparar a abordagem baseada em médias históricas com a abordagem preditiva por redes neurais, o estudo revelou que a alocação é altamente sensível ao modelo de retorno esperado, com a estratégia orientada por LSTM apresentando um desempenho superior (3,89%) em testes fora da amostra realizados em fevereiro de 2026, contra uma queda de 2,79% da carteira histórica e uma leve alta de 0,27% da carteira de pesos iguais.