(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2020)
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 Ã Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhor entendimento do comportamento do mercado financeiro.