Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro

  • Eduardo Jabbur Machado DEPARTAMENTO DE MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL DO CENTRO FEDERAL DE EDUCAÇÃO TECNOLÓGICA DE MINAS GERAIS (CEFET-MG)
  • Carlos Alberto Silva de Assis
  • Adriano Cesar Machado Pereira

Resumo

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 à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhorentendimento do comportamento do mercado financeiro.

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Publicado
2020-01-08
Como Citar
[1]
Machado, E., de Assis, C. e Pereira, A. 2020. Modelagem, Implementação e Avaliação de Estratégias de Negociação Baseadas em Algoritmos de Aprendizado de Máquina para o Mercado Financeiro. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 12, 1 (jan. 2020), 16-31. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v12i1.9106.
Seção
Artigo Original
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