Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.9106Resumo
Este trabalho realiza a caracterização e análise dos dados de séries temporais de cotações históricas de 9 ativos
(i.e., BBAS3, PETR4, JBSS3, KROT3, LAME4, MRVE4, NATU3, RADL3 e TIMP3) de segmentos distintos do índice
Bovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização da
combinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização de
predição de tendências possibilitando a execução e/ou o cancelamento das ordens de compra e venda (gatilho)
no arcabouço implementado. Por fim, avalia o comportamento de cada estratégia de negociação proposta em
relação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhor
entendimento do comportamento do mercado financeiro.
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