Publicação: Previsão de preços no mercado de ações brasileiro por meio de técnidas de inteligência artificial
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CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA::METODOS QUANTITATIVOS EM ECONOMIA::METODOS E MODELOS MATEMATICOS, ECONOMETRICOS E ESTATISTICOS
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Resumo
Somente em janeiro de 2021, o mercado financeiro brasileiro movimentou mais de R$35 bi por
dia. Isso se deve potencialmente a um aumento recente de participantes no mercadocom perfil de
operador intraday (compras e vendas em um mesmo dia). Porém, apesar de ser um mercado
atrativo, há dificuldades na obtenção de lucros consistentes. Em paralelo, houve um aumento
de estudos que utilizam análise técnica e fundamentalista combinadas com o aprendizado de
máquina para a previsão de tendências futuras nos preços, sendo as redes neurais uma das
técnicas mais utilizadas. Esse estudo analisa a qualidade de previsões 15 minutos a frente na
tendência (subir ou cair) do preço da ação da Petrobras entre 2014 e 2020.Como existe mais de
100 indicadores técnicos, implementou-se um extrator de variáveis baseado na técnica eXtreme
Gradiente Boosting (XGBoost) para diminuir ruído na amostra. Uma rede neural do tipo Long
Short Term Memory (LSTM) foi aplicada na etapa de previsão e, como resultado, atingiu-se
uma acurácia de 56%. Destaca-se que os melhores resultados ocorreram na previsão de quedas
(57%) do que de altas (51%). Em especial, constatou-se que houve melhorias em relação a
resultados apresentados anteriormente na literatura.
Abstract
In January 2021, the brazilian financial market moved R$35 billions in a single day.That’s might
be happened because a recente raise of participants in the Market with an intradayoperator
profile (buy and sell assets in the same day). However, even being attractive, there aresome
issues to obtain consistente profits. At the same time, had a raise in the studies tha uses technical
analysis and fundamentalism with machine learning to forecast price trends, and the neural
network the technic more use. This studies analysis the quality to predict 15 minutes foward
price trend, using Petrobrás stocks beetween 2014 and 2020. With More than 100 technical
indicators, implemented a variable extractor base on eXtreme Gradient Boosting (XGboost) to
reduce noise in the sample. A neural network like Long Short Term Memory(LSTM) was
applied to predict the trend price, as a result met 56% accuracy. Emphasisthat the best results
ocurred to predict downward trend (57%) and upward trend (51%). In particular, it was found
that there were improvements in relation to results previously presentedin the literature.
Palavras-chave
Tendência de preço, Investimentos, Inteligência artificial
Citação
SILVA, Mateus Ferreira. Previsão de preços no mercado de ações brasileiro por meio de técnicas de
inteligência artificial. 2022. 17 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Contábeis) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.