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

• Published in: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Vol. 12; no. 1; pp. 16 - 31
• Main Authors: Machado, Eduardo Jabbur, De Assis, Carlos Alberto Silva, Pereira, Adriano Cesar Machado
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Universidade de Passo Fundo (UPF) 08-01-2020
• DOI: 10.5335/rbca.v12i1.9106
• EISSN: 2176-6649

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.