Previsão de séries temporais financeiras: modelo baseado em redes neurais artificiais (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2016)
A projeção do comportamento das ações é de fundamental importância para investidores obterem bons retornos financeiros no mercado acionário. A possibilidade de previsão de valores futuros de uma série temporal financeira está baseada em uma das principais premissas da escola de análise técnica de ações: preços futuros são uma repetição de preços passados. Este artigo propõe a criação de um modelo previsor, baseado na combinação de redes neurais artificiais, para prever a tendência de movimentação do preço de um selecionado de ações. Dados históricos e de indicadores de análise técnica foram utilizados como entrada para o sistema, que realiza a previsão de tendência, de alta ou de baixa no preço, para um horizonte de um dia, o próximo dia da série temporal. O sistema previsor final alcançou uma taxa de acerto, que variou entre 55% e 58% para as três ações analisadas. Ao realizar uma simulação de investimento, observou-se que sua utilização possibilitaria a obtenção de lucros de 13% a 24%, no período de um ano. Considerando que as ações analisadas tiveram quedas entre 15% e 30% nesse mesmo período, pode-se dizer que o sistema previsor apresentou um bom desempenho.