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

• Main Authors: Eduardo Jabbur Machado, Carlos Alberto Silva de Assis, Adriano Cesar Machado Pereira
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade de Passo Fundo (UPF) 2020-01-01
• Series: Revista Brasileira de Computação Aplicada
• Online Access: http://seer.upf.br/index.php/rbca/article/view/9106

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 índice Bovespa (Ibovespa) com a proposta de avaliar 8 modelos de classificação. Além disso, propõe a utilização da combinação de modelos de inteligência computacional (deep learning e machine learning) para a realização de predição 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 em relação à Precisão, ao Percentual de Retorno Financeiro e aos demais indicadores que auxiliam no melhor entendimento do comportamento do mercado financeiro.