Publicação: Análise de preços de ações bancárias no Brasil: uma abordagem com redes neurais LSTM
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA
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A imprevisibilidade das flutuações nos preços das ações decorre de uma intrincada interação
de diversos fatores nos bastidores. O desafio reside na compilação de informações
multifacetadas, consolidando-as em um conjunto único e na construção de um modelo confiável
para previsões precisas. Um modelo matemático bem desenvolvido, acompanhado por um
conjunto ideal de atributos, pode eficientemente prever os preços das ações e proporcionar uma
visão mais clara da situação de mercado. A abordagem proposta utiliza dados históricos
disponíveis de uma ação e gera previsões sobre um ativo específico, considerando
características como preço de abertura, máxima do dia, mínima do dia anterior, preço de
fechamento, data de negociação, quantidade total de comércio e volume de negócios. O modelo
sugerido emprega a análise de séries temporais para prever o preço das ações ao longo de um
período, utilizando uma abordagem mista, que combina aspectos qualitativos e quantitativos,
baseada na estratégia de estudo de caso. Optou-se por analisar os bancos Itaú, Banco do Brasil,
BTG, Bradesco e Santander, devido à relevância e representatividade dessas instituições no
cenário financeiro. Sendo assim, analisando os cenários de ações os resultados indicam que a
inclusão dos valores dos índices BVSP, IFNC e ISE como variáveis de entrada na rede neural
LSTM construída não resultou em uma melhoria significativa de desempenho, exceto para o
caso do Banco do Brasil. Este resultado evidencia a complexidade na modelagem das relações
entre os índices e as flutuações nas ações dos bancos brasileiros.
Abstract
Palavras-chave
Mercado de ações, Redes neurais, LSTM
Citação
BORGES, João Paulo Amado Carrijo. Análise de preços de ações bancárias no Brasil: uma abordagem com redes neurais LSTM. 2023. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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