Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro (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 índiceBovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização dacombinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização depredição 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 emrelação Ã  Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhorentendimento do comportamento do mercado financeiro.